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仮説・検証(124)IT系勉強会をすべて当たりにする方法


記者の眼


IT人材争奪の最前線、渋谷・東急の挑戦は当たりか外れか


https://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/column/18/00138/012500223/?P=2


実際、勉強会や交流会を何度も取材した経験から言えば、内容がグダグダなケースが少なくないなど当たり外れが大きい。


に違和感。IT系勉強会で、外れって知らない。

すべて参加するIT勉強会を当たりにする方法があるはずと思い書き始める。

コードを一行書けば解決することを、延々と議論している組織の勉強会ならいざ知らず。


自分が発表する。

基本中の基本。

その分野の初心者で、その題材で発表するものがないと勘違いする人もいる。

主催者の半分くらいは、初心者が困っていることを知りたい。

慣れてしまうと気がつかないことも増えてくる。

初心者がどんなエラーを出し、どこでどう困ったかを報告するだけで、すごく喜んでもらえる。

「coq入門」の入門

https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/13566f0b2083ea8d4998

ProofSummit 2016

13:45-14:15 kaizen_nagoya さん: 「JAXA/IPA クリティカルソフトウェアワークショップ 言語系発表とその後」

https://proof-summit.connpass.com/event/34848/

自分で発表すれば、自分が気がつかなかったこといっぱいおしえてもらえて、当たりになる。


手を動かす

題材のシステムをその場で動かす。

事前にシステムの導入が条件の場合があれば、事前に入れてみようとして参加すればよい。

事前に導入が条件でない場合は、話を聞きながら導入する。

最近は、dockerという便利な道具があり、自分のマシンの環境を変えなくてもシステムが導入できる。

自分の手を動かせば、有意義なことはいっぱい見つかり、当たりになる。

ProofSummit2014

http://proofcafe.org/wiki/Schedule/ProofSummit2014

17:40~ @kaizen_nagoya](https://twitter.com/kaizen_nagoya), ProofCafe ,ライトニングトーク: 「四色問題」と「素数の音楽」

65歳からのプログラミング入門

https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1561f910c275b22d7c9f


質問する

手をうごかさずに「これこれしたらどうなりますか?」は質問じゃない。

「ここに、こう書いてあった。そううごかしたら、こうなった。期待と違うけどどうしたらいい?」くらいからが質問。

なにもやらずに、どうなる?って聞くのは技術者じゃない。

逆に、自分の発表ぐだぐだだったのに、若い知人の質問で、若い人にもわかる内容になり、ニコ動で参加者12人中3位になったことがある。

発表者が気がついていないことを質問してくれたり、聴衆がわかることばに変換する質問だと大歓迎。

プログラミング言語教育のXYZ

https://www.youtube.com/watch?v=He1_tg4px-w

次の記事は、ゲームプログラムを勧めた、インターンシップの学生とのやりとりをまとめたもの。

プログラマが知っているとよい色使い(安全色)

https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cb7eb3199b0b98904a35


記事を書く

参加した感想記事を書く。

現地では、講師に質問や、挨拶が集中して、その場で発言する機会がない場合もある。

ブログでも、どこでもいいので参加した記事を書いて、

作業の報告や、

調べたこと、

疑問点、

成果などを書くとよい。

現地では、疑問に思っていたことも、自分で整理してみると、整理の途中でわかってしまうことがある。

この作業をせずに、勉強会が外れだという人は、その人自体がはずれなのだと。

「ゼロから作るDeep Learning 2自然言語処理編」読書会に参加する前に読んで置くとよい資料とプログラム

https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/537b1810265bbbc70e73

Qiitaで組立語(assembler)・機械語(machine language)・CPU「アセンブラへの道」

https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/46f2333c2647b0e692b2

次の記事は、自分の先生の記録。

僕の先生・ぼくの先生・ぼくのせんせい・僕のせんせい 四訂版

https://researchmap.jp/jonv51brc-1826017/?block_id=1826017&active_action=journal_view_main_detail&post_id=66688&comment_flag=1


困っている人の問題を解決する

導入の不具合、実行の不具合、試験の不具合など、実際にうごかしてみるといろいろな現象が出る。

エラーは解決しても警告がとれないこともしばしば。

そんなんとき、こうすれば警告取れたよって発言すれば、もうヒーロー。

徹夜明けでX-Windowsのセミナ受講していて、居眠りしてたら、

実はソースに不具合があると聞いて、俄然、ソースをなぶりたおした。

COBOLを40年ぶりにうごかしてみた:dockerでcobol

https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9d9a216ce1b7b05dbb43

今日、次のエラーが出ていて、まだコンパイルエラーが取れていない。

$ cobc -x -free  Listing9-3.cbl

Listing9-3.cbl:15: Error: Invalid picture string - '$$$,$$9.99'
Listing9-3.cbl:17: Error: Invalid picture string - '???,??9.99'
Listing9-3.cbl: In paragraph 'Begin':
Listing9-3.cbl:30: Error: 'PrnPoundValue' is not numeric or numeric-edited name
../co.sh: line 4: ./Listing9-3: No such file or directory

ソースは下記


Listing9-3.cbl

IDENTIFICATION DIVISION.

PROGRAM-ID. Listing9-3.
AUTHOR. Michael Coughlan.
ENVIRONMENT DIVISION.
CONFIGURATION SECTION.
SPECIAL-NAMES.
CURRENCY SIGN IS "?"
CURRENCY SIGN IS "$"
CURRENCY SIGN IS "?".

DATA DIVISION.
WORKING-STORAGE SECTION.
01 DollarValue PIC 9999V99.

01 PrnDollarValue PIC $$$,$$9.99.
01 PrnYenValue PIC ???,??9.99.
01 PrnPoundValue PIC ???,??9.99.

01 Dollar2PoundRate PIC 99V9(6) VALUE 0.640138.
01 Dollar2YenRate PIC 99V9(6) VALUE 98.6600.

PROCEDURE DIVISION.
Begin.
DISPLAY "Enter a dollar value to convert :- " WITH NO ADVANCING
ACCEPT DollarValue
MOVE DollarValue TO PrnDollarValue

COMPUTE PrnYenValue ROUNDED = DollarValue * Dollar2YenRate

COMPUTE PrnPoundValue ROUNDED = DollarValue * Dollar2PoundRate

DISPLAY "Dollar value = " PrnDollarValue
DISPLAY "Yen value = " PrnYenValue
DISPLAY "Pound value = " PrnPoundValue

STOP RUN.


docker hubにcobol導入済みのシステムあり。

$ docker run -it kaizenjapan/cobol /bin/bash

吉報を。


参考資料(reference)

「量子コンピューティング技術シンポジウム」@京都 20190311 に参加して

https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/76b5c6d18703b9ab86d5

「ゼロから作るDeep Learning 2自然言語処理編」読書会に参加する前に読んで置くとよい資料とプログラム

https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/537b1810265bbbc70e73

言語処理100本ノックをdockerで。

https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4

なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)

https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2

ゼロから作るDeepLearning2自然言語処理編 読書会の進め方(例)

https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/025eb3f701b36209302e

Windows(MS)にPython(Anaconda)を導入する(6つの罠)

https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7bfd7ecdc4e8edcbd679


文書履歴(document history)

ver. 0.01 初稿 20190206 午前

ver. 0.02 URL追記 20190206 午後

ver. 0.03 困っている人の問題を解決する 追記 20190206 夕

ver. 0.04 「コードを一行書けば解決することを、延々と議論している組織の勉強会ならいざ知らず。」追記 20190210

ver. 0.05 参考資料追記 20190320

ver. 0.06 標題追記 20190821

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