by ライブドアニュース編集部 ざっくり言うと 現役東大生が、勉強になるYouTube動画3つを紹介している 「英語と日本語の違い」「見ると掛け算が早くなる動画」 日経新聞の記者が解説する「債権って、なに?」もおすすめだそう 提供社の都合により、削除されました。 概要のみ掲載しております。 関連ニュース ランキング 総合 国内 政治 海外 経済 IT スポーツ 芸能 女子
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生産性がバカ高い人はどのようにメモを活用しているのか 2017年2月13日投稿 2020年3月7日更新 カテゴリ:ライフログ 著者: jMatsuzaki 私の愛しいアップルパイへ 「このままではいけない!もっと重要なことに時間を割けるよう生活の質を上げねば!」 かつて私はそう叫んで立ち上がりました。それから生産性を巡る冒険がはじまりました。私が最初に取り組んだのは「生産性がバカ高い人はどのようにメモを活用しているのか?」でした。私は静物画を描く画家のように、身の回りにいる生産性がバカ高い人を冷静に観察しはじめました。 まずもって驚いたのは、生産性がバカ高い人は私が考えているよりもずっと(ときには異常と思えるほど)「メモすること」に重きを置いていることでした。今日は彼らがどのような考えのもとでメモをとっていたのか、私が学んだことを5つにまとめてお話しましょう。 生産性がバカ高い人はどのよう
「遅延評価勉強法」という言葉がある。 ハッカーと遅延評価勉強法 — LukeSilvia’s diary勉強が苦手な人向けの「遅延評価勉強法」 : けんすう日記この方法は基本的に効果的だろう。特に、以下のようなときによさそうだ。 体系的に学習する時間がない体系的に分野を網羅しようとすると、まあまあ時間がかかる。その分野に関して初学者である初学者がはじめから体系的に学ぼうとすると効率が悪いことがある。例えば、最初から体系的な知識をいれようとすると、どうしても「座学」のようになってしまい、面白くない。また、手を動かすまでの時間が長くなってしまい、進捗が悪くなる。仕事としてとり組んでいるプライベートな時間を学習に当てたくない場合、必要なところだけを学んでいかざるを得ないだろう。また、仕事で使う事柄であれば、「必要なこと」をピックアップする手間もない。好きではない好きではない分野を深く理解しようと
要約すると, データサイエンス・機械学習周りでよく聞かれること&回答を言語化しました. 「データサイエンティストやりたい」「機械学習エンジニアになりたい」というキャリア志望を持つ方は多いと思います. 私の周りでも, 公私ともにそんな志望者の相談を聞いたり, (主にインターンの学生さんですが)一緒に仕事をしたりする機会もメッチャ多いです. 「ビジネスサイド強いマン」「サーバーサイドエンジニア」という視点からデータエンジニア兼データサイエンティストな自分が, そんな彼ら彼女らにオススメしている, データサイエンティストを目指すためのスキルマップ 各領域のスキルアップを実現するためにオススメしたい書籍 を紹介したいと思います. なお, 昨年も同様のエントリーを書いておりそのUpgrade版となります. shinyorke.hatenablog.com このエントリーの対象読者 データサイエンスに
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