10代、20代にお勧めの資格
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4e0eb6e5d30c0237469d
改定版です。
この記事は、私の生まれ故郷の岐阜県大垣市の企業で、数年前、高卒で就職前に基本情報受かっていた若者に、10代、20代にお勧めの資格について書きました。当時、新人教育などを担当させていただいていました。就職した初年度の夏にJava試験Silverに自己採点90点以上で合格しました。
情報処理技術者試験の基本は中卒の人が高卒の初任給をもらうのに取るとよい。
情報処理技術者試験の応用は高卒の人が短大卒の初任給をもらうのに取るとよい。
情報処理技術者試験のネットワークスペシャリストは短大(高専)卒の人が大卒の初任給をもらうのに取るとよい。
採用面接の際に、大きな声でご提案ください。
なんでそんなことを言うんだと聞かれたら、ネットでデータ取りして計算したとお答えください。
採否が来るまでの間に、ネットでアンケート、データ収集して、採用通知に備えてください。
上記条件を考慮してくださらない企業に入った方がいいかどうかは、ほかの条件によるかもしれません。
社長さんのお人柄がよい。
技術的に尊敬できる方が在籍されている。
教育制度が豊富で三年は勉強になる。
福利厚生施設・制度が充実していて、産休、育休が取りやすい。
入りたいサークル活動がある。
勤務時間の勉強時間が1割以上ある。
「810以上の資格を持つ専門家に聞く 「年代別取るといい資格」「ニーズが高い資格」〈AERA〉」
AERA 2022年3月21日号
「年代別」取るといい資格 積み上げたものに何をプラスするか/[20代][30代][40・50代][60代以上]一覧
20代 日商簿記検定2級、基本情報技術者、TOEIC650点
上記記事は、ちゃうでしょってなった。日商簿記なら1級だ。情報処理なら応用だ。それも出来れば10代で。
高校で講演したり。専門学校で講義したり、大学の卒業研究で話ししたり、大学院(岐阜大学)で演習したり、中高生、大学生などに勧めてきたのとだいぶ違う気がする。私のお勧めは
年代 | 資格 |
---|---|
10代 | 日商簿記1級、応用情報処理技術者試験、第3種電気主任技術者、自動車運転免許、TOEIC 650点 |
20代 | 看護師、税理士、弁護士、公認会計士、弁理士、技術士、1級建築士、陸上1級無線技術士、第1種電気主任技術者、情報処理ネットワークスペシャリスト、医師、博士 |
30代以上 | 資格はいいから仕事しよう。転職するなら資格取るのもあり。 |
資格は、学歴、経験がなくても仕事に従事するために役立つ。
新卒でも、転職にあたっても。資格を取るのは意味がある。学歴、経験がなくても仕事に従事するために役立つ可能性がある。
学校を卒業していなくても合格しやすい資格と、学校を卒業していると科目免除などで早道な資格があるかもしれない。
ある資格は、他の資格の試験免除に役立つ場合がある。
TOEIC、英語が得意な大学生に勧めたら、いきなり800点代とって、そりゃ、得意だよねってなった。自分が750点代で、なにも言えず。20代にはTOEIC何点とは書かない。ある企業だと800点以上ないと管理職になれないらしい。英語が公用語の企業ならそれもありだと思う。
情報処理ネットワークスペシャリストは、10代でも受かる試験で、知り合いでもいた気がする。税理士は、全国にはいるかもしれないけど、知り合いではいなかったので、調べた。
「税理士試験と公認会計士試験の最年少合格者」
https://shiodome.co.jp/careers/786/
司法書士 21歳(2016年)
行政書士 14歳(2017年)
宅建士 12歳(2014年)
気象予報士 11歳(2017年)
税理士試験の合格者の最年少者の年齢は、前述したように20歳ですが、実は公認会計士試験合格者は、税理士試験合格者よりも4歳も低い16歳の方がいます。
弁護士、公認会計士、弁理士、技術士、陸上1級無線技術士は、大学入ってから受ける方が有利そうな気がする(絶対じゃない)。学校の授業が対応している場合があるから。それ以外は、10代で受けるのがよさそう。
人生は自分のものだから、他人が10代で取った資格を、自分が20代で取っても大丈夫。10代でほかにやりたいことがあればやればいい。
ちなみに私は詩集を10代で作った。
他人が10代で取った資格を30代、40代、50代で取ったっていいじゃないですか転職したければ。
大学受験勉強するよりも、資格とって仕事したり、特許を取ったり、学会発表などしていきなり大学院ねらうのもいいかもしれない。どうしても大学卒業の免状が必要なら入試のない通信制の大学でいい。
大学受験勉強よりは資格試験の方が役立つ確率は高い。10代を何に使うかはあなたの人生。自由である。
資格は実務の前に取るのがいい。実務に入れば、建築士、弁護士、弁理士とか、資格がないとできない仕事以外は、あまりお勧めしないかも。
陸上1級無線技術士は。放送局に転職するために受けた。転職出来なかったけど。卒業研究に来てた学生は放送局か、技術子会社に就職出来たからいいかな。
会社で勉強の費用、試験代とか負担してもらえるなら受けてもいいって感じ。
ITパスポートは、IT業界以外の方がIT業界の方と契約する際に、契約の範囲に食い違いがないようにするのに便利かなっていう気がします。言葉の意味する範囲の食い違いが少しは減るかもしれない。
新しい分野に進出したいと思う場合には、その分野の仕事をするのに、資格を持った人と名刺交換する場合に資格があると話がしやすいかもっていう感じ。人間性のある人なら、資格がなくても大丈夫な気がする。
IT業界でやめるとよいかもしれない3つの習慣(年齢・学歴(大学名)・理系文系)
宅建士については詳しくありません。関連記事をご紹介します。
「数学は、民法だ!」はありませんでした。
https://qiita.com/mrrclb48z/items/ac10621cd15ef612e114#_reference-7f68641a1bfbd74213aa
30代以上「資格はいいから仕事しよう」
仕事の成果の方が、卒業した大学や、資格よりも物を言ってくれたことは山のようにある。社長で来てくださいとか。国際規格のエディタとか。大学の講師とか。
ひょっとしたら20代でも「資格はいいから仕事しよう」かもしれない。
10代でも、自分のした仕事には、姓名を記載しよう。
自分と同姓同名が同じ分野にいる場合には、所属組織も書こう。
同じ組織に、同性同名がいる場合には、出生地とか、卒業学校名とか、識別可能な文字列をつけくわえよう。識別可能な名前なら愛称でもいいだろう。twitterアカウントのような。
自分のした仕事は、卒業した学校や、取得した資格よりも貴重。
データ関係資格
【2021年版】データアナリストにおすすめの資格8選|その勉強方法をご紹介!
https://career.levtech.jp/guide/knowhow/article/149/
- データアナリストに役立つ資格8選
統計検定
情報処理技術者試験
オラクルマスター
OSS-DB技術者認定試験
データスペシャリスト試験(DB)
Python3 エンジニア認定データ分析試験
G検定・E資格
アクチュアリー資格試験
上記資格の半分よりお勧めなのは、
データサイエンス数学ストラテジスト
https://www.su-gaku.net/press_release/20210903-13643/
計算力学技術者資格認定
https://www.jsme.or.jp/cee/
画像処理エンジニア検定
https://www.cgarts.or.jp/kentei/about/img_engineer/index.html
具体的な技術、具体的なソフトウェアを操作して分かる事があるかも。
データ関連試験
データアナリストに転職して1年間の資格取得と勉強法
https://qiita.com/FALO/items/c96e2d5d64838a8d0384
AI・データサイエンス領域の資格試験まとめ
https://qiita.com/ryokita/items/4cdbc9904f3836482a50
【随時更新予定】AI・データサイエンス関連資格まとめ
https://qiita.com/kazzy0099/items/d423491bda6fedbce196
データサイエンティスト向け資格一覧
https://qiita.com/makaishi2/items/aad91635073aec2359f5
データサイエンティストになるにはオススメの認定資格9選徹底紹介!
https://qiita.com/Octoparse_Japan/items/9d5d46b3a1fecae06171
中卒で、基本情報が受かっていれば高卒、応用情報がうかっていれば短大卒、ネットワークスペシャリストが受かっていれば大卒の初任給がもらえる感じ。10代で取るとよい資格。https://t.co/4W4GpK6dS3
— naokiakutagawa (@naokiakutagawa) August 18, 2022
資格関係のデータ
生物系の資格があまり見当たっていない。
薬剤師、医師、医学博士、看護師はじめとする医療資格などか。技術士の生物工学、衛生工学、農業、森林、水産、環境などか。
生物統計学
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/454f05d58bafa748ea5b
T.B.D.
データに関する記事を書こう!
https://qiita.com/official-events/30be12dd14c0aad2c1c2
テーマ2『データに関する記事を書こう!』参加記事です。
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
https://qiita.com/e99h2121/items/db7e54c111ffcd3c3957
@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
https://qiita.com/e99h2121/items/7c69be1b2c2f305f6a4c
@ohakutsu 新卒2年目から見た達人プログラマーの振る舞い
https://qiita.com/ohakutsu/items/387ff8d8c09f592f124f
@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!
https://qiita.com/torifukukaiou/items/b10fa94764aaaa2c6db1
@torifukukaiou Qiita 10周年記念イベント LGTMランキング!
https://qiita.com/torifukukaiou/items/69980bf263d20eab1988
@torifukukaiou Qiitaエンジニアフェスタ2021 LGTMランキング!
https://qiita.com/torifukukaiou/items/949ff6d59ffeeec0cd51
@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
https://qiita.com/torifukukaiou/items/891db4e40a7f6194af56
@kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報
https://qiita.com/kazuo_reve/items/d1a3f0ee48e24bba38f1
@kazuo_reve 私が効果を確認した「小川メソッド」
https://qiita.com/kazuo_reve/items/a3ea1d9171deeccc04da
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)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/db993b1536055029f7c8
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。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d85830d58d8dd7f71d07
凡人網が与件網
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9ca08075fb424efdc559
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」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d8ada7b7fceafe2e5f0e
プログラミング言語教育のXYZ。Youtube(1) 仮説(52)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1950c5810fb5c0b07be4
「上から目線」が嫌だから下からと真ん中からと同時に
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c60c6daa0d73bddbf8a7
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)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e5700db01727cb516fc
博士課程の勧め
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2d08a5dfdb476d5e1db3
Advent Calendar 2022
今年企画した4つのCalendarと、それぞれの記事一つをご紹介します。
AUTOSAR Calendar 2022
https://qiita.com/advent-calendar/2022/autosar
AUTOSAR References to ISO, IEC, ITU, IEEE, RFC and SEA etc.
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d7d252211e10a79516df
Automotive Handbook Calendar 2022
https://qiita.com/advent-calendar/2022/automotivehandbook
Basic principles, ボッシュ自動車handbook(英語)11版まとめ<2>
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/24a1ba5da3d09b2a95d1
2022 いいねをいただいた記事ランキング(O.K.版)Calendar 2022
https://qiita.com/advent-calendar/2022/goods
2022年1月下旬 いいねをいただいた記事 16
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/0ee589a8edaeab24fd2a
AdCale(O.K.) Calendar 2022
https://qiita.com/advent-calendar/2022/adventcalendar2022
「会議は15分未満」に。小耳にはさんだ話。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/510c47c5d1e8d03145db
Calendar2022 報告
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5b4b99cb9ad571f4094b
誤差の評価が苦手(専門分野以外)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cc3a50827b24ab80985f
<この項は書きかけです。順次追記します。>
This article is not completed. I will add some words and/or centences in order.
自己記事一覧
Qiitaで逆リンクを表示しなくなったような気がする。時々、スマフォで表示するとあらわっることがあり、完全に削除したのではなさそう。
4月以降、せっせとリンクリストを作り、統計を取って確率を説明しようとしている。
2025年2月末を目標にしている。
一覧の一覧( The directory of directories of mine.) Qiita(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7eb0e006543886138f39
仮説(0)一覧(目標100現在40)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f000506fe1837b3590df
Qiita(0)Qiita関連記事一覧(自分)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/58db5fbf036b28e9dfa6
Error一覧 error(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b6cbc8d68eae2c42b8
C++ Support(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8720d26f762369a80514
Coding(0) Rules, C, Secure, MISRA and so on
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/400725644a8a0e90fbb0
Ethernet 記事一覧 Ethernet(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/88d35e99f74aefc98794
Wireshark 一覧 wireshark(0)、Ethernet(48)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbed841f61875c4731d0
線網(Wi-Fi)空中線(antenna)(0) 記事一覧(118/300目標)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e5464ac2b24bd4cd001
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
プログラムちょい替え(0)一覧:4件
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/296d87ef4bfd516bc394
言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。:10+12
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4
Python(0)記事をまとめたい。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/088c57d70ab6904ebb53
安全(0)安全工学シンポジウムに向けて: 21
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c5d78f3def8195cb2409
プログラマによる、プログラマのための、統計(0)と確率のプログラミングとその後
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6e9897eb641268766909
転職(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f77520d378d33451d6fe
物理記事 上位100
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/66e90fe31fbe3facc6ff
量子(0) 計算機, 量子力学
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1cd954cb0eed92879fd4
数学関連記事100
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d8dadb49a6397e854c6d
統計(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80d3b221807e53e88aba
図(0) state, sequence and timing. UML and お絵描き
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/60440a882146aeee9e8f
品質一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2b99b8e9db6d94b2e971
言語・文学記事 100
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/42d58d5ef7fb53c407d6
医工連携関連記事一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6ab51c12ba51bc260a82
自動車 記事 100
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f7f0b9ab36569ad409c5
通信記事100
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1d67de5e1cd207b05ef7
日本語(0)一欄
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7498dcfa3a9ba7fd1e68
英語(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/680e3f5cbf9430486c7d
音楽 一覧(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b6e5f42bbfe3bbe40f5d
「@kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報」確認一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b9380888d1e5a042646b
鉄道(0)鉄道のシステム考察はてっちゃんがてつだってくれる
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/faa4ea03d91d901a618a
OSEK OS設計の基礎 OSEK(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7528a22a14242d2d58a3
coding (101) 一覧を作成し始めた。omake:最近のQiitaで表示しない5つの事象
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/20667f09f19598aedb68
官公庁・学校・公的団体(NPOを含む)システムの課題、官(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/04ee6eaf7ec13d3af4c3
「はじめての」シリーズ ベクタージャパン
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2e41634f6e21a3cf74eb
AUTOSAR(0)Qiita記事一覧, OSEK(75)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/89c07961b59a8754c869
プログラマが知っていると良い「公序良俗」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9fe7c0dfac2fbd77a945
LaTeX(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e3f7dafacab58c499792
自動制御、制御工学一覧(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7767a4e19a6ae1479e6b
Rust(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e8bb080ba6ca0281927
関連資料
' @kazuo_reve 私が効果を確認した「小川メソッド」
https://qiita.com/kazuo_reve/items/a3ea1d9171deeccc04da
' @kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報
https://qiita.com/kazuo_reve/items/d1a3f0ee48e24bba38f1
' @kazuo_reve Vモデルについて勘違いしていたと思ったこと
https://qiita.com/kazuo_reve/items/46fddb094563bd9b2e1e
Engineering Festa 2024前に必読記事一覧
programの本質は計画だ。programは設計だ。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c8545a769c246a458c27
登壇直後版 色使い(JIS安全色) Qiita Engineer Festa 2023〜私しか得しないニッチな技術でLT〜 スライド編 0.15
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f0d3070d839f4f735b2b
プログラマが知っていると良い「公序良俗」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9fe7c0dfac2fbd77a945
逆も真:社会人が最初に確かめるとよいこと。OSEK(69)、Ethernet(59)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/39afe4a728a31b903ddc
統計の嘘。仮説(127)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/63b48ecf258a3471c51b
自分の言葉だけで論理展開できるのが天才なら、文章の引用だけで論理展開できるのが秀才だ。仮説(136)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/97cf07b9e24f860624dd
参考文献駆動執筆(references driven writing)・デンソークリエイト編
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b27b3f58b8bf265a5cd1
「何を」よりも「誰を」。10年後のために今見習いたい人たち
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8045978b16eb49d572b2
Qiitaの記事に3段階または5段階で到達するための方法
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6e9298296852325adc5e
出力(output)と呼ばないで。これは状態(state)です。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80b8b5913b2748867840
coding (101) 一覧を作成し始めた。omake:最近のQiitaで表示しない5つの事象
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/20667f09f19598aedb68
あなたは「勘違いまとめ」から、勘違いだと言っていることが勘違いだといくつ見つけられますか。人間の間違い(human error(125))の種類と対策
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ae391b77fffb098b8fb4
プログラマの「プログラムが書ける」思い込みは強みだ。3つの理由。仮説(168)統計と確率(17) , OSEK(79)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/bc5dd86e414de402ec29
出力(output)と呼ばないで。これは状態(state)です。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80b8b5913b2748867840
これからの情報伝達手段の在り方について考えてみよう。炎上と便乗。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/71a09077ac195214f0db
ISO/IEC JTC1 SC7 Software and System Engineering
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b43f0f6976a078d907
アクセシビリティの知見を発信しよう!(再び)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/03457eb9ee74105ee618
統計論及確率論輪講(再び)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/590874ccfca988e85ea3
読者の心をグッと惹き寄せる7つの魔法
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b1b5e89bd5c0a211d862
「@kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報」確認一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b9380888d1e5a042646b
ソースコードで議論しよう。日本語で議論するの止めましょう(あるプログラミング技術の議論報告)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8b9811c80f3338c6c0b0
脳内コンパイラの3つの危険
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7025cf2d7bd9f276e382
心理学の本を読むよりはコンパイラ書いた方がよくね。仮説(34)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fa715732cc148e48880e
NASAを超えるつもりがあれば読んでください。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e81669f9cb53109157f6
データサイエンティストの気づき!「勉強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!!!
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d85830d58d8dd7f71d07
「ぼくの好きな先生」「人がやらないことをやれ」プログラマになるまで。仮説(37)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/53e4bded9fe5f724b3c4
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)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/06335a1d24c099733f64
プログラミング言語教育のXYZ。 仮説(52)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1950c5810fb5c0b07be4
【24卒向け】9ヶ月後に年収1000万円を目指す。二つの関門と三つの道。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fb5bff147193f726ad25
「【25卒向け】Qiita Career Meetup for STUDENT」予習の勧め
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/00eadb8a6e738cb6336f
大学入試不合格でも筆記試験のない大学に入って卒業できる。卒業しなくても博士になれる。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/74adec99f396d64b5fd5
全世界の不登校の子供たち「博士論文」を書こう。世界子供博士論文遠隔実践中心 安全(99)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/912d69032c012bcc84f2
小川メソッド 覚え(書きかけ)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3593d72eca551742df68
DoCAP(ドゥーキャップ)って何ですか?
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/47e0e6509ab792c43327
views 20,000越え自己記事一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/58e8bd6450957cdecd81
Views1万越え、もうすぐ1万記事一覧 最近いいねをいただいた213記事
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d2b805717a92459ce853
amazon 殿堂入りNo1レビュアになるまで。仮説(102)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/83259d18921ce75a91f4
100以上いいねをいただいた記事16選
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f8d958d9084ffbd15d2a
小川清最終講義、最終講義(再)計画, Ethernet(100) 英語(100) 安全(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e2df642e3951e35e6a53
<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。>
This article is an individual impression based on my individual experience. It has nothing to do with the organization or business to which I currently belong.
文書履歴(document history)
ver. 0.01 初稿 20221212
最後までおよみいただきありがとうございました。
いいね 💚、フォローをお願いします。
Thank you very much for reading to the last sentence.
Please press the like icon 💚 and follow me for your happy life.