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はてなキーワード: udemyとは
将棋と同じで、AIに勝てないゲームは、AIの教えをどう受けるかというゲームになる。
つまり、対人勝負的なものも、「AIチートで終わりじゃん」とか考えて、やらなくなる。
対戦ゲームは、新しく出たゲームなら、やれるが、しばらくしたらAI解析で作業ゲーだし、修練する感じだとどこまでもAIに勝てないのがつまらない。
メトロイドヴァニアというジャンルが好きだが、攻略サイト見て進めてしまうため、じゃあ攻略動画でいいじゃんとなってしまう。
探索システムを覚えて、最初の新作業がドンドン出てくるのは新鮮だったりするけど。
すぐ飽きる。
風来のシレンとかの、ローグライグ系。
結構、昔は趣味だった。大学院レベルの数学や物理もやってたし、大学院も出てる。
これは楽しそう。AIもむしろ来てほしいくらい、AIと一緒に人類盛り上げたい。
昔、キュレーションサイト＋noteで少しだけお金稼げたことがあって、それに近いかな？
サブノーティカってのも、まあまあかなあ。
Outer wildっていう宇宙探索ループゲーもまあまあかな。
Udemyで適当にFirebaseとか、AWSのバックエンド処理覚えて、CRUDしてサイト作るのも覚えたしマネタイズまで行ったが、ノーコードとかローコードで個人ならいいんじゃないかなあ。
プログラム系は、AIでそれこそ駆逐されそうだから、やる気出ないね。
3Dゲーム制作ソフトは、UnityとかUEとか、結構進化していってるから、もうちょっとな感じ。
https://www.yoani.co.jp/lp/full_remote/
プログラミングに関しては猫も杓子もプログラミングスクールで、もはや何がなんだかわからない状態になっている。
イラストスクールに関しては、自分が詳しくないということもあるが、そういう話を知らない。
たとえば、自分もイラストを勉強しようとUdemyで講座を探したのだが体系的なものが全く見当たらない。
プログラミングだと山ほどヒットする。
イラストスクールが少ない理由として自分なりに考えたものとしては、
教えられる人が少ない
儲からない
客層が悪い
あたりなんだが、実際どうなんだろうか。
web制作会社勤めのものですが、例えば運用、更新案件とかなら派遣なら結構やらせてもらえる可能性あるかもしれません。
弊社に来てる派遣の人もそんなにスキル高いとかそういうわけじゃないですが、運用更新とか任せるにはちょうど良いということで何人も居ます。
派遣会社が教育制度持ってる場合もありますし、社員としては特にその人が何歳でどんなスキルかとかは気にして無いです。特定の業務をただ任せてるだけなのでお互いに変に気を使わなくて良いかと。
逆に歯車っぽくなるので楽しさとかはないかもですが、javascript楽しい、みたいな気持ちで業務やりつつ、教えてもらえそうなことは質問したり、あるいは会社で難しければudemyとかで色々やっていけば結構経験つく気がします。
俺もベンチャー企業にいるけど
メガベンチャーは除く
メガベンチャーは上手くやってるから嫌い、何度も誘って何度も落とすし
初値319億円 → 7538億円 ＋たくさん
まあここは成功してるか、なんでやろね
初値232億円 → 366億円 ＋134億円
コロナで爆上げしてほぼ全モしたとこ
そもそもなんで上げた、下げるなら上げるな
ちなみにヘイの方が嫌いなんだけどあそこは未上場
BASEが萎んだからヘイもどうなんだろうね、評価額920億らしいけど
初値250億円 → 223億円 ▲27億円
全モ
2016年ころ？のイキリ散らかした感じ嫌いだったなあ
さっきYoutubeでゆっくり茶番劇見たんだけど経営陣いろいろあったの？
正確に言うとエンジニア界隈のヨイショがキモかった、その後散り散りになったみたいだけど
最近だとZOZOとかメルカリあたりヨイショされてたけど今はそういう会社無いね、みんな技術ブログやめたのか？
初値493億円 → 128億円 ▲365億円
クラウドソーシングってブームだったよな、ブーム終わると普通に下がる
ガートナーのハイプ・サイクルみたいなやつ
2020年2000円 今1440円
初値129億円 → 86億円 ▲43億円
なんか乱高下してて笑う
ジモティーは何度もエントリーしようとしたから求人のコスプレしてた社員？を覚えてるんだけど、あの人はまだ残ってるんだろうか？
上場すると思わなかったよ
初値107億円 → 187億円 ＋80億円
全モ、かと思ったら上がってんじゃん
昔使ってみたけど一回もお金もらえなかった
2020年5000円 今3040円
初値502億円 → 310億円 ▲192億円
よこよこ？
クソ意識高い横文字の中に突然現れるイエウールのゆるいロゴ、頭おかしなるで
2020年2000円 今363円
初値174億円 → 42億円 ▲132億円
まあコロナあったしな、でも君が頑張らないと食べログがいつまでも君臨するじゃん？
実は敵はインスタな気がするけど
2020年6000円 今1600円
初値611億円 → 200億円 ▲411億円
ノーコードも過度に流行ったからなー、ノーコードバズも終わりか
初値292億円 → 209億円 ▲83億円
2021年に上がったの謎
初値1424億円 → 1164億円 ▲260億円
2回面接受けたけどなんかちげーなってお互いなった、肌が合わない
2019年1000円 今256円
初値136億円 → 今40億円 ▲96億円
もはや懐かしい
初値165億円 → 171億円 ＋6億円
初値254億円 → 211億円 ▲43億円
ビズリーチのとこ
面接してくれたおえらいさんがいけ好かなかったので嫌い
MacProうらやましい
2019年1500円 今504円
初値146億円 → 59億円 ▲87億円
場所貸しにとってコロナはプラスなのかマイナスなのか？利用用途が若干変わりそうとは聞いたが
初値6766億円 → 3269億円 ▲3497億円
どうした？わからん
2015年2000円 2016年500円 2018年3800円 今915円
初値332億円 → 221億円 ▲111億円
懐かしすぎ、30人くらいの時に面接行ったけどおえらいさん酷くてやめたわ
2000年500円 2004年125円 2006年2700円 2009年180円 2020年3500円 今975円
なにこの動き？
初値319億円 → 514億円 ＋195億円
初値297億円 → 今233億円 ▲64億円
初値452億円 → 463億円 ＋11億円
シェアリングエコノミーが儲からないということを身を以て教えてくれた貴重な会社
俺は好き、使ったことはない
2020年14000円 2020年93600円 今4090円
初値446億円 → 今162億円 ▲284億円
なにこれ？ AIってさ、あれだよね、もう過度な期待も終わったよね
初値1166億円 → 1788億円 ＋622億円
初値197億円 → 114億円 ▲83億円
最近噂を聞かない、元気かな
2016年1500円 2017年10000円 2019年7000円 今2807円
初値239億円 → 395億円 ＋156億円
2016年700円 2018年4000円 2019年2000円 2020年4000円 今825円
初値206億円 → 304億円 ＋98億円
よく見てるInitialっていうベンチャーのサイトがユーザベース運営だと気づいて落ち込んだ
2017年2300円 2019年4700円 2020年1100円 今1919円
初値229億円 → 180億円 ▲49億円
昔好きだったよ、最近ぜんぜん使えてない
2020年3600円 今472円
初値1178億円 → 180億円 ▲998億円
KARTEやってるところ、国内の解析系でこんな時価総額ありえなくね？と思ってたから上場ゴールに安心感を覚える
てか売上40億をどうやって時価総額1000億オーバーまで持っていったんだ？可能なの？
ここもサステナビリティって書いてる、友だちになれない
初値548億円 → 1708億円 ＋1160億円
使いこなせないから嫌い
2022年5200円
初値1442億円 → 2000億円
ちゃんと下がるから、ファンだからって安易に買うなよ？カモだぞ
あ、2434億円までもうすぐだ！今2255億円
2016年3200円 2018年1600円 2019年5000円 今1217円
初値80億円 → 36億円
京都は無理遠い
飽きた
あとあったっけ
とにかく上場ゴールしすぎ
一番高く売れるシーンで上場してるからそりゃそうなんだけど、それで良いのか？市場もわかってて加熱しといてスンって冷めるよね
そういうもんだっていうのはわかるんだけど、外野がはしゃぐから嫌い、今のえにからとかも
・ヘイ むしろ売りそう
・エブリー DELISH KITCHENのところ、若い社長が成功してるのが憎い
↑白地に英字のロゴは信じられない
追記：あれ、DELISH KITCHENだっけ？クラシルだっけ？ごっちゃになった
・調達額100億いってるところ
・クラスター メタバースがいけるかどうかの試金石みたいな会社
・インバウンド系 コロナが無ければ華麗な上場ゴールを決めてたに違いない、爆買いまた来るのか？
・CAMPFIRE 「年内上場目指す（2021年）」横領されてる場合じゃねーぞ
・ミラティブ、SHOWROOM ひょっとしてタイミング逃した？
・スマートホーム系 そろそろ動きあるか？
・ペット系 未だに出てこない
・スポーツ系 意外と出てこない、まあ一番強いのがヤフーだし、オリンピックのタイミングで出ないとなるとなあ
・語学系 これも、やっぱり儲かるネタかバズネタか、NOVAみたいにアホやんないと無理なのかな
・音声系 クラブハウスがバズったけど、音声系はね、無理なんですよ？
（今後どうするつもりか知ってる会社は書いてない）
嫌い
・PayPay くっそ成功してしまった、4000万アカウントだって。今若者は銀行口座の前にPayPay口座作ってるんだよ、銀行くんさぁ？
まとめ
・ベンチャーに夢見るな
・上場ではしゃぐな
・上場うらやましい
・このまとめは去年作ったら全然違う様相になっていたから全部忘れろ（結局ぜんぶ景気次第）
あ、株はやってないよ？みんかぶで調べただけ
俺はさっきまで知らなかった。これはやばすぎるので増田に書いて広めようと思う。（追記にも書いたが、公式の英語字幕があるので聞き取れなくても心配しないでほしい。）
リンク先を見ればすぐ分かると思うが、驚くべきは、カバーしている分野の広さだ。アメリカのMOOC(Udacityだの、Udemyだの)は、表層的な、「すぐ使える技術」の講座ばかりで、オペレーティングシステムやコンピュータネットワーク、あるいは偏微分方程式や代数学といった、コンピュータサイエンスや数学等の基礎学問のような分野はあまりカバーされていない。（主観だが、恐らく正しいはずだ。Udacityのジョージア工科大のコンピュータサイエンスの授業は別だが、数は少ないし、それにしても数学はカバーしていない。）
しかし、この「NPTEL」では、自分に関わりのあるコンピュータサイエンスや数学等の基礎学問だけでも、合わせて400近い講義が公開されていて、10個ほど目を通してみた限り、どれも良質な授業だ。
後、自分にはよく分からないが、航空力学系の授業で、ミサイルについての授業もあるようだ。（ビデオ講義でないのが残念だが、斬新な授業だ。日本でもこういうのあるのかな？）とにかく幅広い。
自分はジョージア工科大のオンラインのコンピュータサイエンスの修士コースに入れたらと思い、英語の勉強も兼ねて無料公開されているジョージア工科大の授業を見ていたが、公開されていない授業も多く、そのうち教材が尽きてしまうのを心配して色々あさっていたらこのサイトを見つけた。このサイトがあれば教材が尽きる心配とは無縁でいられそうだ。(TOEFL ibt90点が必要とされるそうで、自分の実力的には（受けたことないが恐らく）いいとこ50-60くらいだろうと思っている。(40-50かも)90を取るのには少なくとも5年くらいはかかりそうだし、教材が尽きないかが心配だった。頑張るぞー。）
プログラマだからだろうが、コンピュータサイエンス系の授業はとにかく面白い。いくらでも聞けるので、英語学習には最適だ。残念ながらゴールデンウィークは終わってしまったが、はてなの皆もこういうの好きだと思うし、見てみたらどうだろうか。
旧帝大の数学科出身の準委任で派遣される量産型雑魚プログラマ(27歳)で、社会に出てからは、「すぐに役に立つ」技術ばかりが要求されて、うんざりしていた（それもとても大事だけど。）が、久々に基礎学問の面白さに触れられてとても嬉しい。インドが好きになった。日本もこういうのすればいいのになあ。（インドみたいに全部英語で。）
やっぱりコンピュータサイエンスの基礎はプログラマなら誰にでも必要だと思うんだよね。
ただ、基本的に誰でもアカウント登録さえすれば試験を受けたり成績証明をしてもらったりは出来るようだが、試験会場は基本的にインドみたいだから、日本だと成績証明は難しいのかもしれない。日本のユーザーが増えて日本でもできるようになったらいいな。
ー＞追記。コメントによると、もしかすると東京でも試験は受けられるのかも。もうちょっと調べてみます。(どこで試験を受けるにしても一定の(5000円くらい?)の受験料は必要みたいだけど。)
後、アカウント登録をしたはずなのに、「Sorry, Your email id doesnt matches our record!」と出てきてログインできない。なんでだろう。そのうちサポートに問い合わせしないとな。
インドパワーを感じた一日だった。
・NOC:Introduction to Operating Systems
https://nptel.ac.in/courses/106106144
である。（コメントにリンクを張ってくれた人ありがとう。確かにリンクも張っておいたほうが良いですね。）
更に追記
ちなみに、英語が聞き取れなくても心配しなくてよい。自分も半分くらいしか聞き取れないが、多分全部の動画に公式の英語字幕(NPTEL-Officialと書いている。)が付いているので、それを読めばよい。
リスニングの練習も兼ねているので最初の1,2週くらいは頑張って聞き取ろうとはしているが。
それでも分からない場合は字幕を手打ちしてDeepL翻訳を使おう。（自分もちょくちょくそうしている。）
ー＞あ、コメントにある通り、動画内だけでなく、動画の真下にも英語字幕は表示されてるんだった。手打ちしなくてもいいね。
ー＞NPTEL-Officialと書いてある字幕設定でも、英語にならないことあるな。後、動画の真下に英語字幕が必ず表示されているわけでもないみたい。ただ、何かしらの形で英語字幕を表示させることは多分流石にできるはず。動画ごとに色々いじるしかないな。
ちなみにNPTELというのは、「National Programme on Technology Enhanced Learning」の略みたいです。なんて呼べばいいんだろ。勝手にエヌピーテルと呼んでたけど。
https://twitter.com/kakedashi_chan/status/1495050350629322752
私はエンジニアちゃんの立場なのだが、同じような経験をしたことがあったので悲しいなあと思った。
以前ともだちと旅行した際にプログラミングの話題になった。わたしは当時から自分でウェブアプリを開発したり、ネイティブアプリを開発したりするのが趣味だったので、プログラミングスクール (Zeroplusというところだった)に通っている友達の話を興味深く聞いた。
そこで教えていたのは、たとえばJSであればもう誰も使っていないgulpであったりとかscssであったりといった時代遅れの技術で、とにかく顧客を捕まえて案件をゲットしようという内容だった。
わたしはネイティブアプリの開発者なのでウェブは門外漢だが、それでもウェブ開発という観点からはあまりに頓珍漢で時代遅れなことを教えていて面食らった。
わたしはともだちに「営業をやりたいのだったら良いスタートアップがあるから紹介するよ」といったが、ともだちはフリーランスエンジニアになりたいの一点張りだった。
「ウェブアプリ開発をやりたいのだったら、無料で良いチュートリアルがあるよ。お金を払うんだったらudemyとかの動画にしなよ。」
「HTMLとJavaScriptの関係はわかっている？今はReactやVueといった仮想DOMでの開発が主流だよ」
「HTTPサーバーというのが何を指しているのかわかっている？」
嫌味にならないように遠回しに「メガベンチャーに入れる」レベルの開発経験の積み方を話した。ともだちは残念なことにGoogle・Indeedなどに入れるような地頭の良さはないので、アルゴリズムよりも開発経験を積むように勧めた。
フリーランスエンジニアになるにしたって、誰がまともな開発をできない人に頼むのだろう。少なくともわたしの知り合いに業界経験が全くなくて、フリーランスエンジニアとして活躍できている人は一人もいないと伝えた。
ココナラやクラウドソーシングサイトで請け負う低単価の案件はいくらやっても、そもそも全く稼げないし、キャリアとして意味がないことも伝えた。
今ではWFHはどの会社でも当たり前だし、週４日勤務のような自由度の高い働き方がしたいのならマイクロソフトなんかがそういう取り組みをしていることも伝えた。
とにかく、エンジニアになると決めたのならちゃんと開発経験を積んで一般就職をいちど目指そうと伝えた。
１年後。
ともだちはその場では「ありがとう教えてくれて！やってみるね！」と話していたが、その後Twitterでは「らくして稼ごうウェブ制作！」といった標語を抱えている詐欺師のツイートを積極的にRTし、初心者コミュニティで自己啓発めいたことを１年間言い続けていた。
ともだちはその後事務員としてどこかの会社に就職したらしいが、音信不通になってしまってなにもれんらくがとれない状態になった。
後編
行列はVBAなんかじゃ無理っぽいし、なんかプログラミング言語を覚えようと決める。
とりあえず両方試そうということで、RのためにRとRstudioをインストール。
プログラミングはなんかを製作する目標がないと挫折すると聞いていたので。
深層学習というものが流行ってると聞いて、ちょっと触りを勉強したくなる。
この本は面白かったので、深層学習を目標にプログラミングを覚えよう！
後になって、これはとんでもない間違いだったことに気づく。深層学習と機械学習の違いも判らないまま、RよりPythonを先に触ることに。
教本にしたのはこちら。
「ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」
途中まではまあなんとか。
微分って便利だな。行列計算できるの便利だなっていうところまでいったが、クラスという概念が理解できず、途中からハテナが浮かんで読み進められず。
うん、もうちょっと易しい本を探そうと思って手に取ったのが
「独学プログラマー Python言語の基本から仕事のやり方まで」
なんとか読了。自信をつける。
実は、いまだにコマンドプロンプトとパワーシェルとbashの違いが分かってない。
つづいてPyQに2か月くらい登録してみる。
なかなかPythonが楽しくなってきたが、クラス意味が今一つ掴めないままいったん中断。
この辺で、自分は統計に興味があってもプログラミングに興味がないんじゃないかということに気づく。
なんだかんだもがきながら、PythonもRもモノにならず、日常のちょっとした計算やグラフを作ったりはExcelを使い続ける日々が続く。
あるいは、Excelで成形して、検定かけやすい形式にしてRで検定するとか。
Rに触れてなかったな、Rは完全に独学。「こんなことやりたいなぁ、ググってみるか、ほうなるほど」って感じ。
そんなさなか、放送大学で「Rで学ぶ確率統計」という講義があるのを知り、さっそく入学して受講。
なかなか面白かったし、PythonばっかりでRあんまり触ってなかったからいい刺激になった。
恥ずかしながら、負の二項分布やガンマ分布ってよう知らんかった。
しかし、講義は楽しかったがなにか書けるようになったかというとそんなことはなく、依然として基本はExcel。
まあ、実際csvじゃなく、手書きのデータとかをExcelに打ち込んだりする程度なんでPythonやRを使うまでもなかったというのもあるんだけど。
「Excelパワーピボット 7つのステップでデータ集計・分析を「自動化」する」
パワークエリを覚えたらピボット形式のExcelファイルとか、セルの結合が多用されたExcelファイルを、成形加工するのが非常に楽になった。
しかも、同じフォーマットで記録されてるデータならフォルダにぶち込んで一気にまとめ上げることも可能！
控えめにいって神！
としばらくパワークエリを礼賛してたのだけど、各ステップはPythonのpandasやRのdplyrでも出来ることに気づく。というか最初から気づけ。
こりゃ、一気に覚えちまおう、統計というより、データの前処理だなと思ってUdemyでRの動画を買ってみた。
AIエンジニアが教えるRとtidyverseによるデータの前処理講座
https://www.udemy.com/course/r-tidyverse-preprocess/
すっかりR信者になる。
それまで教本を呼んでもdplyrの便利さが今一つわからなかったのに、パワークエリで具体的にモノを作ると、dplyrに翻訳したら、すいすい。スピード10倍。
便利さにようやく気付く。
そんで、pandasに翻訳したらどうなんだろ？と思ったらもっと速いｗ
すごいなPython。
Rへの入信はたった数週間。再びPythonに興味。
さて、ゼロから作るディープラーニングを再開しようと思ったけれども、そもそも、機械学習をすっ飛ばして深層学習って無茶だったと反省し、まずは機械学習に。
機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning)
で、この本がすごい。
5章あるんだけど、機械学習のアルゴリズムは5章だけなんだなｗ
それまでは何に割かれてるんだって？数式の証明とか、便利な計算法、例えばニュートン法とかラグランジュ未定乗数法とかｗ
こんだけ引っ張っておいて、いよいよ本番の第5章もゴリゴリ数式をスクリプトに落とし込んでいってるのに、「これは学習のためでscikit-learnっての使えばたった1行」っていう無慈悲ｗ
いや、ほんと数学の勉強になったし、こうやってゴリゴリやるとなんのためにクラスというものが存在するのかようやくわかった。
線形代数って便利なんだなと。行列をスカラー値のように何の気なしに扱えるようになると、あの頃苦しんでいた実験計画法、タグチメソッド、今読み直したら別の印象があるんじゃないかなと思うようになったり。
この本を読む途中、「マンガでわかる統計学因子分析編」で学んだことが理解の助けになった。
なんたる僥倖。
線形回帰、リッジ回帰、SVM、PCA、ｋ-means、クラスター分析、一気に手札が増えた。
Ｐｙｔｈｏｎで学ぶ実験計画法入門 ベイズ最適化によるデータ解析
実験計画法って、fisherの古典的なやつ、ラテン方格に割り付けて、ってやつかと思ったら、線形代数使えればもうなんでもありなのな。
これ、すごいな。
機械学習と実験計画法がここでつながるとか、控えめにいって最高だな。
まだ読了してないので、また後日。
