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mei_13/Python講師

@13_python65042

ココナラでPython講師、フリーランスエンジニアをやっています。
なるべく実践的に、飽きないようなレッスンを心がけています。
教えていて感じたことなどをポストしていきます。
専門は画像処理、機械学習ですが、Web系やGUI、ゲーム関係など幅広く扱っています。

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calendar_today12-03-2025 04:11:02

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GPT-5の性能がGPT-4よりも優れているのかどうか議論になってますが、そもそもAIは定量的に性能を判断するのが非常に難しいです。 性能と利便性は別物です。 昨今の機能が多すぎる電子レンジを、私は使いやすいと思わないですし、AIも同じように「なんでもできる」が便利なわけではないと思います。

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私の生徒様の中にも資格勉強をされている方がいます。 資格自体に意味があるのかはともかく、資格勉強は間違いなく意味があります。 大学受験の勉強も同じ。 結局人生において勉強より価値のあるものはそこまで無いです。 もっというと、実用性皆無の知識であっても勉強する意味はあると思います。

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Gitが話題のようですが、個人的には小規模な開発で無理やり使用するようなものではないと思っています。 それよりも私はGitのソースコードを見て欲しいなと思います。 今ではこのようなCベースでここまでよく書かれたコードはなかなか見られません。

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私はビジネス的な方面での才能がないので、ただ単に自分の作りたいものを個人開発で作るようにしています。 こうすると精神的にかなり楽ですし、長期的に開発ができるようになります。 作りたいものが無いよという人は、メモ帳やTODOリストなどのシンプルなアプリを自分好みに作るのもよいですね。

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ITエンジニア初心者向けの話ですが、格安の中古ノートパソコンにLinuxを入れて使ってみると結構勉強になります。 ディストリビューションは軽量のMintやLubuntuで、ハードはThinkpad系が比較的おすすめです。 ものによってはUSBとNIC反応せずに詰むこともあるので注意です。

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私はとにかく実践的に教えることを大事にしているのですが、このおかげで全くプログラミングに触れたことが無い方でも、挫折せずにレッスンを続けられています。 むしろ必要なスキルを1,2ヶ月でささっと習得してレッスンを卒業される方が多いです。 正直ビジネスとしてはなかなか苦しいところです...

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少し前から工学系の研究は機械学習を取り入れるのがブームのようですが、実際に論文を書くとなると内容の薄いものになりがちです。 機械学習は結局ブラックボックスでわかりづらい。 機械学習の専門家をコンサルのような形で受け入れるというのが得策ですが、それも抵抗はありそうです。

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カービィのエアライダーのディレクターである桜井さんの昔の話で、なぜゲームディレクターをしているかという問いに、「ゲーム作りが得意だから」と言っていたのがとても印象的です。 ゲーム作りが「好き」だからではなく、「得意だから」というモチベーションは、まさにプロの考え方ですね。

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私はPythonを教えているのですが、Pythonが一番良い言語だと主張しているわけではありません。 プログラミング初心者にとっては構文がわかりやすく、またいろいろな分野で使われている幅広さに興味を惹くところが良い点です。 私はCからはじめましたが、最初は正直苦痛でした。

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プログラマーは他人のコードや過去の自分のコードを見るたびに、機能的な命名の重要性というものを認識していきます。 私のレッスンでは、そこまで厳密でないにせよ、命名を意識する課題を少しずつ取り入れています。 初心者用のレッスンではありますが、大事なポイントは抑えていきたいところです。

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サーバの移行作業をやっていたのですが、やはりなかなか骨が折れます。 私は元々インフラエンジニアでもないので、サーバまわりが専門ではないのですが、Web系の開発を自分でやろうとすると嫌でもわかってきますね。 個人開発は学ぶことが多いです。

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私は年齢のこともあり、アクションゲームよりも作業系のゲームが好きなのですが、最近特にアトリエシリーズにはまってます。 錬金術でいろいろ作ったりするのですが、それがどこかプログラミングに近いなと感じています。 これを発想の元として、レッスンに組み込めないかといろいろ考えてます。

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私は待遇や給料、やりがいよりも働く場所 (土地) を重視しています。 都会に住むというのが中々に難しい人間だからです。 そういう人間にとって、在宅フリーランスという選択肢は最も魅力的でした。 地方都市で細々と暮らすのが自分にあっているなとしみじみ思います。

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個人のWeb開発だとAWSになかなか手を出せないので、普通の日本企業の共用サーバで開発することが多いのですが、そうなると当たり前ですがかなり柔軟性に難があります。 AWSほど専門性は必要ないが、そこそこ柔軟なサーバサービスを求めるのはわがままでしょうか...

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私は基本的に小規模な案件を請け負っているので、そのような環境下では基本的にPHPやPython, Perlでの開発が多くなります。 ReactやNext.jsを使うようなことはあまりないので、必要なスキルや言語は環境によって大きく変わると思います。 ただ時代の流れ的にはNode.jsから学んだ方が良さそうですね。

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エンジニアに限りませんが、ことエンジニアに関しては心の問題を抱えている人が多いように思います。 頭脳労働はわかりづらいところでのストレスがあります。 私のレッスンでは、無理せずに続けられるようなるべく気を配っています。 みなさんも心が壊れる前に遠慮なくさぼって欲しいと思います。

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何歳からならエンジニアになるのは遅くないのか、と疑問に持たれる方も多いかと思いますが、年齢は正直あまり関係ありません。 数学と英語の素養さえあれば、あとは適切な指導を受ければ何歳だってエンジニアになれます。 ただそれらの素養が無い場合は正直かなり苦労することにはなりますね。

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Gemini-CLIでのバイブコーティングにてWebサービスの開発を進めていますが、これが意外と自分でコーティングするときとは違った面白さがあるなと気づきました。 PM側の楽しさなのでしょうか。 思った通りに書いてくれないことも多いのですが、AIと話し合って原因を究明していくのも悪くは無いですね。

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コーティングの勉強は学べる場所と機会が多いのですが、上流行程の要件定義をして仕様書を書くようなスキルに関してはなかなか現場に入らないと身につかないというのが現状でした。 ただ、要件定義はコーティングにひけをとらずAIの得意な分野でもあるので、今はAIで学ぶこともできそうですね。

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記事を投稿しました! 「AIによる自動レシピ作成Webサービス」を、Gemini CLIでつくってみた [#AI] on #Qiita qiita.com/13_python65042…