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パソコンが苦手だという意識がある人はWordPressよりもはてなブログから始めた方がいいです。 ブログサポート60の受講生様でも WordPress に挫折してきた人を何人も見てきたからです。 実際に私も副業ではてなブログから始めて、アフィリエイトで稼ぐことができるようになりました。 はてなブログでご飯を食べています。 はてなブログのプロが、はてなブログを完全解説します。 ２０１４年からはてなブログをやっているブログサポート６０の石黒と申します。 今まではてなブログを使いこなしてきた私が、便利な機能や必要な使い方について重要な部分をピックアップして解説しています。 最初にはてなブログについてマスターしておけば後々作業がとても楽になります。 最初から使い方を完全にマスターして自分で調べることなどには時間を使わずに、記事を書くことに専念をしていただくことができます。 はてなブログのことを体系的に学べる講座です 必要な設定と使い方がマスターできます スマホとパソコンからの書き方使い方を学ぶことができます 編集画面で記事を書く方法がわかります デザインテーマのインストールができます デザインの設定がわかります ヘッダー画像の設定が学べます ワードプレスに挫折した方は受けてください。 アフィリエイトの基本 アドセンスと審査合格の秘訣と合格に必要なこと ASP（アフィリエイトサービスプロバイダ）で稼ぐ方法 検索される記事を書くことの大事さを学びます はてなブログの特徴は Google アドセンスやアフィリエイト広告を自由に貼ることができるというところです。 サーバーの管理など WordPress では手間になる作業をすべてはてなブロガーが行ってくれます。 WordPress であれば必ずレンタルサーバーを借りなければなりません。 しかし、はてなブログの場合は無料でサーバーを 使うことができます。 以下の人もオススメ アメブロで稼げていない 副業でブログを始めたい 起業したい

プログラミングを挫折してしまった方、これから始めたいけどスタート地点が分からない方、一旦集合してください。 まずは3点ほど。 このコースは勉強の仕方、やる気の保ち方から、このコースを終える頃にどのようなレベルに到達しているかを明確に、そしてその後に何をすればいいのか全てお伝えします。 できるだけ良い声で、難しい日本語は避け、現在学習していることが今後どのように生きてくるのか、今まで学習したことを常に振り返りながらPythonを学習することができます。 気に入らなければ返品していただいて構いません。返品していただいて構いません。 Udemy上のみならずオンラインで公開されているPythonのコースは基本的にどれも扱っている内容は同じです。 そしてこのコースは以下の点において他のコースより優れています。 発音、声の大きさ、声のよさ、音声の質 非常によく使用される又は重要なものに焦点を当てています。 難しい日本語は避け初めて登場する単語は必ず解説しています。 常に前後で学習することと関連させながら解説しているため理解や記憶の定着がより見込めます。 全体像を描き、似たもの同士の違いを理解することに非常に力を入れています。 マインドマップで視覚的にそれぞれの単語の関連性を学習し、その後実際にプログラムを通して学習します。 【注意】 このコースは挫折しないように徹底的に丁寧に楽しく学習できるように作成されている為、プログラミングに没頭されてしまうことが懸念されます。ご家庭がある方、パートナーの方に家事や育児を押し付けないようにお気をつけください。また、彼氏や彼女がいらっしゃる方、プログラミングに熱中するあまりデートをすっぽかすなんてことは避けましょう。 このコースを終えただけでは、就職や転職は難しいです。あくまで”Pythonの世界へようこそ”という位置付けです。ご了承ください。

「量子数学」という用語は，この講座に合わせて創作した造語です．その意味は，量子コンピューター上で稼働するプログラムのアルゴリズムを構築するための巣学的な基礎をまとめた分野を指しています． 実は量子コンピューターを有効に活用するには稼働するプログラムのアルゴリズムが量子コンピューターの特性を活かしたものになっていることが重要になります． 一般のメディア報道では，量子コンピューターが実現すると既存のコンピューターよりも遥かに高速で計算を行い，現在使われている暗号は簡単に解読されてしまい，世の中が一変するとのセンセーショナルな報道ばかりです． しかし，仮に汎用量子コンピューターが実現したときに，既存コンピューターのプログラムをそのまま移植しても実行速度は既存コンピューターより遅くなります． すなわち，量子コンピューターが威力を発揮するためには，プログラムを斬新なアルゴリズムで開発する必要があります．また，経験豊富なプログラマーだとしても，量子プログラミング・アルゴリズムのノウハウが無ければ問題を高速で解くプログラムを書くことは出来ません． 私は「量子コンピューターのプログラムの要はアルゴリズム」ということを理解したときに，多くの量子コンピューターの本が，この本質部分を本格的に解説していないことに気が付き，この講座を作成する運びとなりました． 量子コンピューターの本の多くはハードウェアの研究開発に重きを置いていて，量子アルゴリズムを厳密には扱っていないように思えました．特に，それらの本は物理を軸としたものなので，数学的厳密さに欠ける部分に違和感を持ちました． そのような理由で，この講座では量子アルゴリズムを数学的に整理した内容のカリキュラムになっています． ここで，この講座では 「実用的な汎用量子コンピューターが存在するものとする」 を，前提条件とします．もちろん，現在のところ本格的な量子コンピューターは未だ開発されていません．しかし，その部分に言及すると，ハードウェアの研究開発の話で全体が構成されてしまいます．ハードウェアの研究開発については，世界中の研究者が努力していて日進月歩の勢いです．したがって，その部分については，この講座の範囲外とします． また，現在開発が進められている量子コンピューターには，汎用量子ゲート方式とアニーリング方式の2種類の方式がありますが，この講座は汎用量子ゲート方式を前提としています． この講座のカリキュラムは次のようになっています． 量子コンピューターの概要 数学の基礎 ベクトル空間 線形写像 テンソル積 量子ビット 量子バイナリー 量子回路 量子神託機械（オラクル） ドイッチュ・ジョサのアルゴリズム グローバーのアルゴリズム 量子フーリエ変換 ショアのアルゴリズム 最初に量子コンピューターの概要を説明します．その後，必要となる数学的知識を学習します． 数学的基礎としては線形代数が中心となりますが，量子計算プログラムにおいてはテンソル積の構造が重要になります． 講座内で確り説明しますが，量子ビットはノルムが1となる2次元複素ベクトルとして表現されます．さらにｎ桁の量子ビット列はn個の量子ビットのテンソル積として表現します．そして，この量子ビット列はテンソル構造を持つベクトル空間の部分集合となっています．さらに量子回路の主要部分はこのベクトル空間上のユニタリ作用素で構成されます． この説明を見た段階では全く意味不明かもしてませんが，カリキュラムを履修していくと明確に理解することができます． そして，量子アルゴリズムを解読する準備ができた段階で，量子コンピューターの歴史上で有名なアルゴリズムについて説明します．そのアルゴリズムが， ドイッチュ・ジョサのアルゴリズム グローバーのアルゴリズム 量子フーリエ変換 ショアのアルゴリズム です．これらのアルゴリズムは量子ビットの特性を活かした納得のアルゴリズムになっています．これらのアルゴリズムについての解説を理解したころには量子コンピューターのプログラム開発の素養が身に付いているものと思います． 以上説明したように，この講座の内容は他に類を見ないものになっています．量子コンピューターに本格的に興味のある方は，ぜひ受講をご検討ください． 追記： 一般的な量子コンピューターの本には記載されているが，この講座では棄却したものが幾つかあります．それは ブロッホ球 ブラ，ケット表現 テンソル積のクロネッカー展開による説明 です．これらを除外した理由は講座内のカリキュラムで説明しています．ただ，一言で言ってしまうと数学的に受け入れがたかったということです． ブラ，ケット表現は物理の世界では常識になっているようですが，数学の世界ではちょっと疑問符が付きます．この講座内の数式をブラ，ケット表現に書き換えることは可能ですが，私としては逆に見通しが悪く見えたので不採用としました． ただし，これらを好んで使っている先生方もいらっしゃいますので，この件については批判ではなく好みの違いとご認識ください．

「Gitは知っていて当たり前だから質問がしつらい。。」 このようなことをエンジニアの後輩から聞く機会が増えてきました。 チームで開発するなら Git は使えて当たり前。そんな雰囲気の職場が多いかもしれませんが、Git をしっかりと理解するにはそれなりの時間が必要です。 さらに、Gitにはコマンドもたくさんあります。 Gitをしっかりと学ぶことで業務効率が上がることは間違いないのですが、最低限の機能だけで乗り切ってきたという方も少なくないかもしれません。 この講義は、Gitについて基礎からしっかりと学びなおしたい。そんな方のために作成しました。 本講義では、Gitの基礎をしっかりと固めた上で、現場での使用方法などを通じ、Git についてのイメージを固めながら理解を深めることができるような構成にしています。 また、実際にご自身で Git によるバージョン管理を行えるようになるところまで学んでいきますので、本講義を受講して頂くことで、Git についての理解をぐっと深めることができます。

本講座では、PythonのWEBフレームワーク「Django」を使って、ECサイト（ECアプリ）を開発します。 対象者：Django＆Pythonの中級者 こちらはDjangoを１回以上ご自身の手で開発された経験のある方で、Pythonのクラスの基本（継承やメソッド）をご理解いただいてる方が目安になります。 コースでやらないこと anaconda環境での実装は行いません。 デプロイは行いません。 htmlやcssについての詳細説明は行いません。 コースで体験できること Djangoを使ったEC構築 プロジェクトの体系的な進め方 Djangoのビューにおけるクラスビューやメソッドのオーバーライド Sessionフレームワークの実装 Messageフレームワークの実装 カステムコンテキストプロセッサーの実装など どうぞよろしくお願いいたします。

▼ Airtableについてもう少し深く学びたい Airtableについて基本的なことは理解しているが、もう少し色んな機能について知りたいという方。是非、こちらの講座で実務的なシステムを作りながらAirtableの機能について学びを深めてみてください。 この講座では、 ・処理の自動化「Automation」 ・集計などに活用できる「Rollup」フィールド ・共同編集者「Collaborator」 ・同期テーブル ・CSVインポート などについて解説したり、参考として、有料プランで使用できる関係機能の紹介なども行なっています。 ▼ Airtableを業務に活用したい 業務の中でどのようにAirtableを活用すればいいのか。この講座では、実際の業務のいくつかのシーンを想定したシステムを組み立てますので、これをベースにご自身の業務上のニーズに合わせて自由にカスタマイズして頂けるかと思います。 この講座では、 ・フォームからの資料請求申し込み者を見込み客としてデータに蓄積する「見込み客管理システム」 ・取引先の企業・案件・タスクをそれぞれ紐づけて管理する「CRM」 ・案件と商品管理を連携させた「見積書作成システム」 などを作成します。 受講にあたっては、Airtableの基本的な使い方をある程度習得されているか、もしくは基礎の部分から学びたいという方は、ノーコード自習室がUdemyで提供する以下の講座（無料）を先に受講して下さい。 【Airtable入門】 クラウドデータベースサービス『Airtable』をマスター！

▼ 非エンジニアもデータベースを扱いたい データベースといえばこれまではエンジニアなどのシステム開発の専門家が扱うツールでした。しかし、それはもう過去の話。 従来であればデータベースを操作するには「SQL」などのデータベース言語を使う必要がありましたが、Airtableであればそんなものは不要。表計算ソフトのような馴染みのあるインターフェースで直感的に扱うことができます。 また、全てのサービスがクラウドで提供されているので、インターネットにつながったPCがあれば、いつでもどこでもアクセスすることができます。 ▼ 情報管理・業務改善のツール 表計算ソフトなどで一覧や表を作成して情報を管理している方は、一度Airtableに触れてみてください。 この講座では、データベースの基本的な概念・Airtableの構成など、初めて触れる方にも分かりやすく解説をしています。 データベースだからこそ出来ることがきっと見つかります。情報管理や業務改善のツールとして是非、活用してみてください。

このコースはPythonでさまざまなGISデータを扱い、可視化できるようになるためのコースです。 最近は膨大なGIS（地理情報システム）データが企業に蓄積されており、それを使ったビジネスが注目されています。 データ分析にはPythonを使うことが多いですから、GISデータもPythonを使って扱うことができれば、そのスキルはとても重宝するかと思います。 GISデータの分析には無料のQGISや有償のArcGISなどが有名ですが、Pythonでも便利なライブラリが揃っているので、十分に分析を行うことができます。 本コースで学ぶことは？ GISの基礎 Pythonの基礎 Dockerによる環境構築 GeoPandas Shapely Folium OSMnx Plotly 本コースの受講対象となる方 Pythonのプログラミング経験が少しある人 Pandasを使った経験がある人 Dockerを使ってみたい人 位置情報データの分析をする必要がある人 データ分析の幅を広げたい人 本コースの特徴 GISデータハンドリングに関するライブラリの紹介はもちろん、オープンデータを使った練習を多数用意していますので、自分で手を動かして学ぶことができます Dockerを使った環境構築 → 最近は分析環境の構築にDockerを用いることが多いので、本コースでもDockerで環境構築を行います 本コースは合計6時間程度のコースとなっております。 もちろん全て受講していただきたいですが、もし時間がない方はGeoPandasとShapely（できればFoliumも）だけでも受けていただければ、GISデータの扱いを楽しめるようになるかと思います。 皆さんの役に立つコースになれば幸いです。

「自然言語処理」「テキストマイニング」 聞いたことはあるけど、プログラミングとかできないし自分にはできないな、そう思っている方も多いのではないでしょうか。 もちろん、自由自在に膨大なテキストデータを操り、自由度の高い分析を行うためにはプログラミング能力が必須になります。 しかしそのレベルの技量がなくとも「ある程度の」テキストマイニングでしたら、プログラミングができなくても可能です。 それにはフリーのKH coderというソフトを使用します。 KH coderは無料ですし、GUIでボタンをぽちぽちするだけでテキスト分析ができちゃいます。とても便利です。 実務でもアンケートデータを定量的に分析しないといけないこともあるかと思います。 新商品を開発して、その感想をアンケートで集めるなど、よくある話ではないでしょうか。 しかし、そのアンケートが選択式であればそれほど問題ありませんが、フリーコメント式であると厄介です。 数十件程度であれば全部コメントを読むこともできますが、数百件、数千件にもなるとそんな余裕もありませんし、定量的にその分析を行うことも難しくなります。 会社にデータ分析部隊がいれば分析をお願いすることもできますが、そういう人がおらずマーケティングや企画職などの人が自分で分析する必要があることもあるでしょう。 そのような時にこのKH coderを使って簡単なテキスト分析ができると良いかと思います。 本コースの概要 自然言語処理、テキストマイニングの超概要 KH coderのインストール KH coderの簡単な使い方 チュートリアルの実施 アンケート分析 注意点 本コースではWindows PCで実施します。Macだとちょっとインストールが面倒です。 KH coderの簡単な使い方のみ行います。KHcoderの機能はたくさんありますが、背景に数学的知識が必要になるものも多いので、今回は最低限のみにします。 本コースは動画だけなら1時間程度、動画と一緒にKH coderを実践してみても1日あれば終わるボリュームになっています。 気軽にトライできますので、ぜひ一緒に学んでみましょう！ （2024年追記） – 2023年末より正式版としてKHCoderは有料になりました。本コースは無料時代に収録したものなので、現在の無料版とは機能が異なりますので、その点についてご注意とご了承をお願いいたします。