姫路IT系勉強会 2020.03
- 開催日: 2020/03/21
- 司会:
- 参加人数: 参加者: 14名 学生 4名
- HackMD https://hackmd.io/x1uSR15JQKCXMbsJIbj0Qw
- connpass: https://histudy.connpass.com/event/167838/
- ハッシュタグ:#histudy
- jitsi オープンソースのオンラインミーティングシステムjitsiの himejiitstudyのルーム を作りました。とりあえずパスワード無しで入れるようにしています。
- この人数と端末はADSLじゃ無理かも😭
[TOC]
自己紹介
- 初参加者も多く、活発です。
- コロナウイルスでテレワークする人もいます
- どこにでもいるCommon Lisperとか
- 東京から飛行機で来た人もおります。
- 財務畑からWebエンジニアを目指す方も
IT系の仕事が欲しい
- IT系といってもどのようなジャンル
- Web
- Rails
- インフラ、サーバーエンジニア
- JavaScript
- PHPHPHP
- SQL
- 勉強法
- インターンもいいです。ぜひトライしてください
- 自分なりに本やNetで調べたりして、独学でアプリを作成
- よく詰りがち
- 本は最初だけ。あとはNetで「これは正しいのか?」と疑いながらやってます。
- エラーメッセージを読みましょう。ぐぐりましょう。慣れればわかります。
- 「分からない!」という人はエラーメッセージを読んでいません。
- ドツボを踏めば踏むほど強くなれます!
- 全員が全員地獄をみているわけではないです。
- IT系の仕事は実際にどういうことをするのか?
- JavaScriptとVue.jsを使用したアプリを開発している例(TODO)
- 要望収集
- 要件管理
- 設計
- 実装
- 実装は意外と楽
- 設計を無視するとあとで苦しむことになる
- 完成図をもとに設計するか、徐々に開発すすめながら書くか
- 最初にER図(Entity Relations)を書いてデータベースのテーブルを明確にする
- ネーミングは重要なのでcodicで https://codic.jp/
- 完全な計画、完全な設計、… というやり方をウォーターフォール開発という
- 期間をきってウォーターフォールを数回くりかえすやり方をスパイラル開発
- 2週間程度の短期間(スプリント)を繰替えすやりかたをアジャイル開発という
- 完成図をもとに設計するか、徐々に開発すすめながら書くか
- 「IT」に詳しく無い人しか周りにいない。・・
- 成果物をそういう人に見てもらって、要望を反映させていく、のもいいかも。
- 「Webエンジニア」といっても色々な分野があるので、自分が何をしたいか、見極めることもいいかも。
- 人の書いたコードを読む力がいる。
- githubやgitlabでオープンソースのソースコードを読んで学びましょう。
- 参考 https://github.com/mackerelio/mackerel-agent-plugins/blob/master/mackerel-plugin-mysql/lib/mysql.go
- コードの書き方を学ぼう。
- 「偉大なプログラマーはコードを「盗む」」
- 書籍「リーダブルコード」Amazonのリーダブルコードへのリンク
- githubやgitlabでオープンソースのソースコードを読んで学びましょう。
- 勉強会などで知り合いを増やしましょう。
- 何かをさらして、知識レベルを示しましょう。
- 複数の会社を知らないとだいたいのレベル、業界標準がわからなくなる。
- 一つだけ得意な人より幅のある人が求められている。
- 「PHPが得意です」な人には厳しいかも
- 面接の口頭試問例「ブラウザにURLぶちこんで画面表示されるまでの仕掛けについて、20分くらい説明してください」
- JavaScriptとVue.jsを使用したアプリを開発している例(TODO)
- 関西のPHPの傾向
- 姫路あたりは、Wordpressの案件が多い
- Railsで組むとメンテナンスできる人が減るような
- Railsだとサーバーの環境の構築が難しい。
- Cakeだと日本語ドキュメントが充実している。
- Ansibleで構築できるようにすると手離れがいい。
- PHPはどこでも安泰
- JavaScriptがこんなに流行るとは思わなかった。
- Backendでexpress, Rails+vue.jsというのも
- Reactが流行っている
- 分かり易い指標:AmazonとGoogleとFacebookがやっているフレームワーク
- 大手が(本気で)使用していると、一応安心して若手に勧められる。
- 数年後にフレームワークがのこっていることが期待しやすい
- PHPのバージョン
- PHPのサポートバージョン
- Active Supportとディストリのサポート
- PHPのバージョンアップと同時にサーバーのリプレースを提案するとか。
- Wordpressのバージョンもからめても
ノートパソコンのお勧め教えてください
- 自宅ではMacMini使ってます。
- プログラミングなどに使いたいです。
- ローカルで仮想マシンなどを立ち上げるなら、スペックは高いのが便利です。
- クラウドにアクセスするだけなら、さほどのスペックは要らないのでは
- Macに慣れると、Windowsはめんどくさいです。
- 流石にDebianはきついかも
- なにをー(の)
- WindowsもWSLでLinux互換環境
- 流石にDebianはきついかも
- Web界隈はMac使いが多い
- 持ち運び端末ならChromebook超おすすめ
- Androidアプリも使えてLinux機能(LXD)でDebianも使えるので困らない
- 何かあればオールリセット
- アカウントを入れれば復元されるしインストール作業がないから楽
再開 15:20
Pythonによる自動化について知りたいです
- 遺伝子の研究をしています
- 画像パターンの解析結果をExcelに貼るとか、グラフ化とかしたい
- Python Pandasでいけるのでは
- 画像認識は、数千枚程度なら機械学習でできそう
- 画像にアノテーションをつけて
- XGBoostをつかう
- 分類させて、振り分ける
- typoo タイポ
- 目的はプログラミングの練習。それが研究に使えれば尚よし
- 画像パターンの解析結果をExcelに貼るとか、グラフ化とかしたい
いろいろ可視化 Web API サービス『Pixela』の紹介です
- 体重の記録の可視化したいなど。
- 今年の10月の オープンセミナー岡山
- 昨年12月、岡山でMackerlelハンズオンやりました
- 姫路でもやってみたいです
- ぜひお願いします!
- Pixelaは趣味開発プロダクトのひとつです 。
- 毎日の「値」集計登録して、githubのようにアクティビティ表示します
- WebAPIのリクエストで操作します(curl -X POST hogehogeのように)
- 初心者のチュートリアルにもいいかも
- CLIツールも作りました。
- 利用規約も勉強して作りました。
- ブログにも色々書いています
- Webhook,タイムゾーン、アラート通知、バッジ通知、をサポート
リモートワークをうまくやるにはどうすれば
- 準備が大変だった
- 社員数15人程度
- 役割分担が明確化されていない
- もともと社内コミュニケーションはChatWorkやビデオ会議室でやっていた
- 社員数15人程度
- やってみると
- 社内のリソースにアクセスする手段が
- WindowsはVPN経由でリモートデスクトップできた
- Macではなかなかリモートデスクトップがうまくできない
- 会社のPCを自宅に持ち帰ってやった
- AppStoreにいくつかあることはある
- 日本語まわりの設定がややこしいらしい
- RedMineに書いてはどうか
- 書けることは書いています。
- 画像データなど、そちらに置けないものも多い
- 書けることは書いています。
- GoogleDesktopはやはり好ましくない?
- Chat
- 雑談をする
- slackには #times_dote のような個人チャットで関係のないことを書く文化がある。
- 細かい内容もチャットでなげる
- 社内のリソースにアクセスする手段が
- まずリモートワーク自体の問題点の洗い出しを手がけてはどうか
- 例えば、口頭連絡はリモートには届かない
- 問題点の聞き取り調査は行っています
- ルーティンワークのレベルで対応は始まっている
- 打ち合わせなどがログに残るように
- リモートワークの結果、運動不足になりました。
- たまに外出すると、隣人のまなざしが痛いです
- 社内のサービスをWeb化して便利にしよう。そういう意味ではWebシステムの出番があるかな。
- リモートワークをどこまでできるかの検証になっている。
- データ自体もAmazonにおくなどした方がよいかもしれない。
- コンプライアンスをなんとかせねば
- 固定回線をもたないユーザにはどうすれば
- いまどきのモバイルでは、まだ無理っしょ
- みながみな当社のメンバーというわけではないです
Amazon Rekognition Cutom Labels で画像判別
- 参考 Amazon Rekognition Custom Labels でアーモンドとピーナッツの判別モデルを作ってみた。
- 転移学習
- 何かに対して得られた機械学習を別の対象に振り当てる技術(?)
- 機械学習の効率化が期待できる
- ディープラーニングに応用
- アノケーション:人力で判別した画像を機械に学習させる
- 何かに対して得られた機械学習を別の対象に振り当てる技術(?)
- このままではデータの認識は難しい
RasPi で各種センサーを付けてみました
- 温度センサー
- MicroBit