色々と大変な一週間だった
今日は、金曜日。曇り時々雨。
5時起床。
6時前に家を出て、朝食は会社近くで朝マック。
始業時間から、7月に企業に送り出す訓練校1月生4名の追加研修対応。
まずは昨日、教育関係の取締役が先方の企業に行ってヒアリングした内容について
情報共有した。
大きなところとして、JQuery(Ajax通信)とSpringFrameworkのORマッピングにMyBatis
を使用しているとの情報を入手できたのが収穫だった。
とりあえず、Meがその後、SpringのMyBatis連携の処を簡単に説明して、皆に雰囲気は
理解してもらい、PostgresSQL担当者にMyBatisもやるように指示した。
その後、JQuery(Ajax通信)の良い本がないかどうか、教育関係の取締役と調べて、
「JQuery本格入門」なる本を会社で買ってもらった。来週届く予定。
お昼休み。
午後は、JUnit5の担当者がMockありの場合のサンプルコードについて講義。
講義の前半は、PostgresSQL担当者がMyBatisのサンプルができなくてギブアップ
していたので、代わりにサンプルコードを作っていたので聞いていなかったが、
途中から聴いていたら、JUnit5担当者の説明がメタメタだったので、Meと教育関係の
取締役とこうじゃない、ああじゃないと議論になってしまったが、結局、最終的には
理解できて、JUnit5担当者の説明が悪いということになり、ちゃんと説明するように
と指示する羽目になった。
その後、PostgresSQL担当者が体調が悪いと言って15:30頃、早退した。甘いな。
Meは今日は時差退勤で16時過ぎには退勤した。
もう今週いっぱいで、7月に企業に送り出す訓練校1月生4名の面倒は見ない。
夕飯は外で済ませた。これからお風呂に入って寝る。
やっと週末だー。
【今後の予定】
・2021年05月～ 某会社のIT新卒研修（2カ月）
・2021年07月～ 職業訓練校Java&Python&Web技術者（3か月）
・2021年09月～ 職業訓練校Java&Web技術者（3か月）
【詳細TODOリスト】
・2021/05/27 データサイエンスのための数学入門（数学基礎・微分）
・2021/05/28 データサイエンスのための数学入門（線型代数・確率・統計）
・2021/06/01 機械学習アルゴリズム概論（機械学習基礎・教師あり学習）
・2021/06/02 機械学習アルゴリズム概論（教師なし学習・評価方法）
・高度な教育講座の検討ww（笑）
【今日の読書】
・
JUnit実践入門 ~体系的に学ぶユニットテストの技法 (WEB+DB PRESS plus) 渡辺 修司
・
人工知能プログラミングのための数学がわかる本 石川 聡彦
・
見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み 機械学習図鑑 秋庭 伸也
・
線型代数対話 第1 巻 圏論的集合論 集合圏とトポス 西郷 甲矢人
・
[改訂新版]Spring入門 ――Javaフレームワーク・より良い設計とアーキテクチャ 長谷川 裕一
・
Spring Boot 2 入門: 基礎から実演まで 原田 けいと
・
Spring徹底入門 Spring FrameworkによるJavaアプリケーション開発 株式会社NTTデータ
・
スッキリわかるJava入門 実践編 第3版 (スッキリわかるシリーズ) 中山 清喬
・
統計学がわかる (ファーストブック) 向後 千春
・
統計学がわかる 【回帰分析・因子分析編】 (ファーストブック) 向後 千春
・
ビジュアルテキスト パターン認識 荒井 秀一（P.88/256読了）
・
Rによるやさしい統計学 山田 剛史（P.308/395読了）
・
統計学の基礎から学ぶ Excelデータ分析の全知識 (できるビジネス) 三好大悟（読了（祝））
・
多変量統計解析法 田中 豊
・
Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書 (AI & TECHNOLOGY) 馬場 真哉
・
心を知るための人工知能: 認知科学としての記号創発ロボティクス (越境する認知科学) 谷口 忠大
・
物理学者のすごい思考法 (インターナショナル新書) 橋本 幸士
・
統計学への確率論、その先へ―ゼロからの測度論的理解と漸近理論への架け橋 清水 泰隆
・
代数幾何学入門:代数学の基礎を出発点として 永井 保成
・
ランダム行列の数理と科学 渡辺澄夫
・
認知バイアス 心に潜むふしぎな働き (ブルーバックス) 鈴木 宏昭
・
絵で見てわかるSQL Serverの仕組み 平山 理（P.84/314読了）
・
ベイズ統計の理論と方法 渡辺 澄夫
・
経済・ファイナンスのための カルマンフィルター入門 (統計ライブラリー) 森平 爽一郎
・
数理科学 2020年 11 月号 [雑誌]
・
人工知能 機械学習はどこまで進化するのか (別冊日経サイエンス239) 竹内郁雄
・
データ分析の力 因果関係に迫る思考法 (光文社新書) 伊藤 公一朗
・
応用に役立つ50の最適化問題 (応用最適化シリーズ) 藤澤 克樹
