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[西尾 泰和]のエンジニアの知的生産術 ―効率的に学び、整理し、アウトプットする WEB+DB PRESS plus

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エンジニアの知的生産術 ―効率的に学び、整理し、アウトプットする WEB+DB PRESS plus Kindle版

5つ星のうち 3.7 12件のカスタマーレビュー

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価格
新品 中古品
Kindle版
¥ 2,480

紙の本の長さ: 272ページ

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商品の説明

内容紹介

(概要)

仕事をするうえで、どのように学び、整理し、アウトプットするのか。ソフトウェアエンジニア向けに、プログラミングと執筆を具体例として、知的生産の方法を解説した書籍です。サンプルコードの丸写しでは仕事に役立つプログラムを書けないのと同様に、知的生産術も丸写しではあなたの役に立つものにはなりません。
本書では、数々の知的生産術を比較して学ぶことで、何が重要な原則なのかを体得し、みなさんが自分の環境に合わせて手法を修正し、組み合わせ、新しく生み出せるようになることを目的とします。また筆者が日ごろ行っている具体的な手法や、今までの試行錯誤も紹介します。



(こんな方におすすめ)

・学習の方法やアイデアの出し方を学びたい方



(目次)

第1章 新しいことを学ぶには


学びのサイクル


  • 情報収集

  • モデル化・抽象化

  • 実践・検証

  • サイクルを回す原動力 やる気


  • 生徒としての学びと大学からの学びの違い

  • やる気を維持するには?

  • 大学に入りなおすべき?

  • 良い参考書を見つけるコツ

  • 紙の参考書を選ぶコツ

  • 情報収集の3つの方法


  • 知りたいところから

  • 知りたいところから学ぶための前提条件

  • 大雑把に

  • 片っ端から

  • 抽象とは何か


  • 抽象・abstract

  • モデル・模型

  • モジュール

  • モデル・ビュー・コントローラ

  • パターンの発見

  • デザインパターン

  • なぜ抽象化が必要か?

  • どうやって抽象化するか


  • 比較して学ぶ

  • 歴史から学ぶ

  • パターン本から学ぶ

  • 検証


  • 作って検証

  • 試験で検証

  • 検証の難しい分野

  • まとめ


    第2章 やる気を出すには


    やる気が出ない人の65%はタスクを1つに絞れていない


  • 絞るためにまず全体像を把握しよう

  • Getting Things Done まずすべて集める

  • 全部集めて,そのあとで処理をする

  • どうやってタスクを1つ選ぶのか

  • 「優先順位付け」はそれ自体が難しいタスク


  • ソートの計算量

  • 1次元でないと大小比較ができない

  • 不確定要素がある場合の大小関係は?

  • 重要事項を優先する

  • 優先順位を今決めようとしなくてよい

  • 1つのタスクのやる気を出す


  • タスクが大きすぎる

  • タイムボックス

  • まとめ


    第3章 記憶を鍛えるには


    記憶のしくみ


  • 海馬

  • 海馬を取り除かれた人

  • Morrisの水迷路

  • 記憶は1種類ではない

  • 記憶と筋肉の共通点


  • 信号を伝えるシナプス

  • シナプスの長期増強

  • まず消えやすい方法で作り,徐々に長持ちする方法に変える

  • 繰り返し使うことによって強くなる


    アウトプットが記憶を鍛える


  • テストは記憶の手段

  • テストをしてからさらに学ぶ

  • 自信はないが成績は高い

  • 適応的ブースティング

  • テストの高速サイクル

  • 知識を長持ちさせる間隔反復法


  • 忘れてから復習する

  • ライトナーシステム

  • 問題のやさしさ

  • 知識を構造化する20のルール

  • Anki

  • 難易度の自動調節

  • 教材は自分で作る

  • まとめ


    第4章 効率的に読むには


    「読む」とは何か?


  • 本を読むことの目的

  • 「読む」の種類と速度

  • あなたの普段の読む速度は?


  • 読む速度のピラミッド

  • ボトルネックはどこ?

  • 速読の苦しみ

  • 読まない

  • 1ページ2秒以下の「見つける」読み方


  • Whole Mind System

  • フォーカス・リーディング

  • 見出しなどへの注目

  • 1ページ3分以上の「組み立てる」読み方


  • 哲学書の読み方

  • 1冊に40時間かけて読む

  • 数学書の読み方

  • 読むというタスクの設計


  • 理解は不確実タスク

  • 読書は手段,目的は別

  • 復習のための教材を作る

  • まとめ


    第5章 考えをまとめるには


    情報が多すぎる? 少なすぎる?


  • 書き出し法で情報量を確認

  • 多すぎる情報をどうまとめるか


  • 並べて一覧性を高くする

  • 並べる過程で思い付いたらすぐ記録

  • 関係のありそうなものを近くに移動

  • グループ編成には発想の転換が必要

  • 関係とは何だろう

  • 束ねて表札を付け,圧縮していく

  • 束ねたふせんをまた広げる

  • 文章化してアウトプット

  • 社会人向けチューニング


  • ステップの省略

  • 中断可能な設計

  • A4書類の整理法

  • 繰り返していくことが大事


  • KJ法を繰り返す

  • 繰り返しのトリガ

  • インクリメンタルな改善

  • 過去の出力を再度グループ編成

  • 電子化

  • まとめ


    第6章 アイデアを思い付くには


    「アイデアを思い付く」はあいまいで大きなタスク


    まずは情報を収集する


    磨き上げる


    まとめ


    第7章 何を学ぶかを決めるには


    何を学ぶのが正しいか?


    自分経営戦略


    知識を創造する

    内容(「BOOK」データベースより)

    仕事をするうえで、どのように学び、整理し、アウトプットするのか、エンジニアの知的生産の方法を解説した書籍です。知的生産の方法を解説した書籍のほとんどは執筆者の方法の紹介にとどまっており、各自の環境に合うようにどのようにカスタマイズするかまでは書かれていません。本書では、数々の知的生産術の共通点や特徴を知ることで、どこが重要な部分なのかを解説します。これにより、みなさんが自分の環境に合わせて手法を変化させ、取り入れられるようになることを目的とします。筆者が日ごろ行っている具体的な手法や試行錯誤も紹介します。

    登録情報

    • フォーマット: Kindle版
    • ファイルサイズ: 20087 KB
    • 紙の本の長さ: 404 ページ
    • 出版社: 技術評論社 (2018/11/14)
    • 販売: Amazon Services International, Inc.
    • 言語: 日本語
    • ASIN: B07JFRF6MW
    • Text-to-Speech(テキスト読み上げ機能): 有効
    • X-Ray:
    • Word Wise: 有効にされていません
    • おすすめ度: 5つ星のうち 3.7 12件のカスタマーレビュー
    • Amazon 売れ筋ランキング: Kindleストア 有料タイトル - 9,670位 (Kindleストア 有料タイトルの売れ筋ランキングを見る)
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    12件のカスタマーレビュー

    5つ星のうち3.7

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    2018年8月15日
    形式: 単行本(ソフトカバー)Amazonで購入
    56人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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    VINEメンバー
    2019年1月8日
    形式: 単行本(ソフトカバー)Amazonで購入
    4人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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    2018年11月27日
    形式: Kindle版Amazonで購入
    4人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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    2018年11月18日
    形式: 単行本(ソフトカバー)Amazonで購入
    4人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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    2019年2月21日
    形式: Kindle版Amazonで購入
    2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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    2019年2月22日
    形式: 単行本(ソフトカバー)Amazonで購入
    1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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    2019年2月17日
    形式: 単行本(ソフトカバー)Amazonで購入
    3人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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    2019年1月20日
    形式: 単行本(ソフトカバー)Amazonで購入
    1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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