検索キーワード: 「機械学習とディープラーニングの違い」


【初心者用】初めてのデータベース

データベースを初めて勉強して感じたことを纏めていきたいと思います。専門的な用語などは分かりやすいように別途説明します。

その他(インフラ)

【初心者向け】CCNA基礎 3章

こちらでは、CCNAの資格取得へ向けた情報を記載いたします。

初心者

【Excel VBAマクロを実行するための初期設定】(3回目)

今回は、VBAを作成後の実行方法について、記載していきたいとおもいます。前回書いたサンプルコードを元に少しづつ実行していきます。

製造・コーディング(SE)

【PowerShell 】基礎的な用語2

PowerShell の用語やコマンド理解についての学習をさらに進めていきたいと思います。

テスト(IT事務全般)

【ソフトウェアテスト】不具合報告のインシデントレポートについて

開発プロジェクトで発生した問題はインシデントとして、管理・分析・対応が必要です。プロジェクト全体を通しての問題となるとかなり範囲は広く、人的トラブルやステークホルダー間での問題など、開発しているプロダクト以外の問題も含んでしまうので、本記事では主にプロダクトのテストに関して検出された動作の不具合(バグ)に焦点を絞って記載します。プロダクトのテストに際して検出した不具合は、報告・対応したあとは蓄積データとして、引き続きプロジェクトで参照・活用されます。実際の開発現場によっては、早期レビューでのやりとりに関するものや、開発とテスターが口頭で連携できるような状況で報告即時対応できる程度の不具合対応など、状況により必ずしも定められたドキュメントの形式で報告されるものとは限りませんが、可能な限り検出対応した不具合は履歴を残しておくことで、プロダクトの品質向上を目指すことができます。ほとんどの場合は不具合管理に別途外部のbug tracking system(BTS)を使用しています。BTSはインシデントレポート1件をチケットという1単位で扱います。チケットの形式や内容が必ずしも同一の形式に沿っているというものではありませんが、不具合の報告管理をするチケットの内容は、管理運用の観点から記載が必要となる項目はある程度決まっています。余談ですが、BTSは不具合報告のみならず、チケット駆動開発 (TiDD) を実施するプロジェクトでは開発作業自体の管理進行目的で使用される場合もあります。

テスト(運用・保守・サポート)

【JSTQB(FL)対策】第1章テストの基礎 1.4テストプロセス1.5テストの心理学

こちらの記事ではJSTQBのシラバスのうち、第1章テストの基礎分野における以下の分野の学習内容及び学習してみて私が思ったことについて記載します。・1.4テストプロセス・1.5テストの心理学

テスト(運用・保守・サポート)

【JSTQB(FL)対策】第1章テストの基礎 <1.4テストプロセス~1.5テストの心理学>

こちらの記事ではJSTQBのシラバスのうち、第1章テストの基礎分野における以下の分野の学習内容及び学習してみて私が思ったことについて記載します。

テスト(運用・保守・サポート)

自宅のWindowsでRuby on Rails ~ Gemを理解する

前回の自宅のwindowsでRuby on Rails(基礎編)では、最も基本的なRailsのWebアプリケーションを作成しました。Railsが非常にスピーディーに、かつ簡潔に開発できるということが分かったのですが、Gemを理解すればもっと複雑なことを簡単に実行できると思います。ということで今回は、新たに新しい機能を実装しつつ、RubyのGemについて学習して行こうと思います。

製造・コーディング(PG/バックエンド)

【C# WPF】WPFを理解したいC#初心者の話【環境構築編】

C# WPFについて学んでいく過程を備忘録として残して置きたいと思います。

製造・コーディング(PG/フロントエンド)

【初心者目線】Webアプリケーションの開発 最終回

【初心者目線】Webアプリケーションの開発 最終回について書きます!

初心者

自宅のWindowsでRuby on Rails ~ビューデザインの基本

「自宅のWindowsでRuby on Rails ~ Gemを理解する」では、Railsを使って簡単なWebアプリケーションを作成しました。しかし、見た目がかなり殺風景です。今回は、Railsにおけるビューデザインについて学んでいこうと思います。

製造・コーディング(PG/フロントエンド)

イチから学ぶデータベース・SQL(5)

イチから学ぶデータベース・SQL(4)では、サンプルデータベースに保存されているデータを使用してログの解析をし、ユーザーのアクセス数を調べるなどしました。 今回は、前回に引き続きpaizaラーニングを参考にして、サンプルデータベースに登録されているデータからログ解析を行っていきます。

製造・コーディング(インフラ)

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