データに関する記事の方向性を考える。
データに関する記事を書こう！
テーマ2『データに関する記事を書こう！』参加記事です。
データに関する技術の方向性を３つ示す。
- 量
- 構造
- 機械学習・深層学習
これ以外にも、２−３足すかもしれない。
量
データに関する記事で、近年重要なのは量である。
big data、SRE(site reliability engineering)などは、データ量の多さに起因している。
データ量が多いと、その構造も複雑になる可能性がある。
インフラエンジニアがSREを学ぶ点
構造
データ中心設計という方向性がある。
私は苦手。知り合いの田中伸明さんが得意。評価のお手伝いをしたことがある。
成功体験は語っても、成功体験に頼らないために。清水吉男・田中伸明・柏原一雄・佐々木 眞一。仮説（153）
データサイエンティストへの５つの門。あなたはいくつの門をくぐりましたか？統計と確率(8)
データ構造とプログラム構造の複雑さで迷う
物理、生命、社会。統計と確率(3)
生物
生物統計学
社会
プログラマのための社会調査法入門
なぜ経済学徒を辞め、計算機屋になったか（経済学部入学前・入学後・卒業後対応） 転職(1)
機械学習・深層学習
大量のデータの構造を人間が分析するよりも、
機械学習で処理するのは必定かも。
製造業における機械学習
なぜdockerでpython/Rを使って機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100) docker(18)
ゼロから作るDeep Learning, 斎藤康毅
参考資料(reference)
@e99h2121 育児していたからこそエンジニアのお仕事に役立ったこと10選
@e99h2121「女性こそエンジニアになるべきだ？」デブサミウーマン登壇記録
@ohakutsu 新卒2年目から見た達人プログラマーの振る舞い
@torifukukaiou 【毎日自動更新】データに関する記事を書こう！ LGTMランキング！
@torifukukaiou Qiita 10周年記念イベント LGTMランキング！
@torifukukaiou Qiitaエンジニアフェスタ2021 LGTMランキング！
@torifukukaiou 私のAdvent Calendar 2022 ーー はじめたきっかけ、1月のふりかえり、今後の展望
@kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報
@kazuo_reve 私が効果を確認した「小川メソッド」
自己参照
新人(学生)を指導するよりも新人(学生)に指導してもらった方が効率的。仮説（139）
データサイエンティストの気づき「勉強だけして仕事に役立てない人。大嫌い！」。『それ自分かも！』ってなった。
凡人網が与件網
プログラマにも読んでほしい「QC検定にも役立つ！QCべからず集」
プログラミング言語教育のXYZ。Youtube(1) 仮説（52）
「上から目線」が嫌だから下からと真ん中からと同時に
プログラマとして、「プログラムを書く時、文章を書く時、言い訳をする時」に心がけていること。仮説(87)
＜この記事は個人の過去の経験に基づく個人の感想です。現在所属する組織、業務とは関係がありません。＞
文書履歴(document history)
ver. 0.01 初稿 20220315
ver. 0.02 ありがとう追記 20230504
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