Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
昼TRY部 説明会資料
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
田中洋輔(NPO法人 D.Live)
May 19, 2021
Education
190
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
昼TRY部 説明会資料
田中洋輔(NPO法人 D.Live)
May 19, 2021
More Decks by 田中洋輔(NPO法人 D.Live)
See All by 田中洋輔(NPO法人 D.Live)
進路ゼミ
ytapples613
0
82
オンラインゆっくり相談室ってなに?
ytapples613
0
1.2k
(説明資料)オンラインゆっくり相談室
ytapples613
0
980
不登校保護者サポート概要
ytapples613
0
110
TRY部 LINE
ytapples613
1
200
Discordの使い方(TRY部)
ytapples613
0
730
昼TRY部 入部までのお手続き
ytapples613
0
13k
個別相談ご希望のかたへ
ytapples613
0
280
昼TRY部 入部までの流れ
ytapples613
0
180
Other Decks in Education
See All in Education
We部コミュニティスライド2026-04-24
junhat6
0
200
2026年度春学期 統計学 第8回(オンデマンド配信回) 演習(1)・問題に対する答案の書き方 (2026. 5. 21)
akiraasano
PRO
0
160
Visionary Initiative: Future Intelligence — Laying the foundations for the future of science, intelligence, and society | Science Tokyo
sciencetokyo
PRO
0
180
2026年度春学期 統計学 第11回 分布の「型」を考える - 確率分布モデルと正規分布 (2026. 6. 11)
akiraasano
PRO
0
150
教育現場から見た Ruby on Rails
yasslab
PRO
0
220
Soluciones al examen de Geografía 2026. JULIO (Convocatoria Extraordinaria)
juanmartin2026
1
16k
Where Data Meets Storytelling
georgesinnott
0
140
2026年度春学期 統計学 第14回 分布についての仮説を検証する ― 仮説検定(1) (2026. 7. 2)
akiraasano
PRO
0
120
Case Studies - Lecture 12 - Information Visualisation (4019538FNR)
signer
PRO
0
190
AWS Skill Builderを活用した一石二鳥の業務計画
ysaeki
0
100
チームの鏡になるー自分の癖を知ると、チームのパターンが見えてくる@スクフェス仙台
saorimurooka
0
110
新しいJavaを学んで・使っていこう! / osd26do
gishi_yama
0
200
Featured
See All Featured
Claude Code のすすめ
schroneko
67
230k
エンジニアに許された特別な時間の終わり
watany
108
250k
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
275
41k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
333
25k
Jamie Indigo - Trashchat’s Guide to Black Boxes: Technical SEO Tactics for LLMs
techseoconnect
PRO
0
540
Chasing Engaging Ingredients in Design
codingconduct
0
240
Mobile First: as difficult as doing things right
swwweet
225
10k
Design in an AI World
tapps
1
270
Navigating Weather and Climate Data
rabernat
0
420
Sam Torres - BigQuery for SEOs
techseoconnect
PRO
0
450
Fashionably flexible responsive web design (full day workshop)
malarkey
408
67k
Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers
stephaniewalter
287
14k
Transcript
ϑϦʔεΫʔϧன53:෦ ʹ͍ͭͯ
ϑϦʔεΫʔϧன53:෦ ΦϯϥΠϯ ϑϦʔεΫʔϧ ϓϨΠϑϧσʔʢ࣎լߍژߍʣ ελσΟίʔεʢਫ༵࣎լʣ ήʔϜ53:෦ʢ༵࣎լʣ %JTDPSEͰશࠃͲ͔͜ΒͰ
ϑϦʔεΫʔϧன53:෦࣎լߍ ॅॴ ࣎լݝେࢢେלҰஸϫΠΤϜϏϧɹ ʢ+3ాӺ͔Βెาʣ ։ߍ ݄༵ɾਫ༵ɾ༵ɾ༵ۚ ༵͝ͱʹίʔε׆ಈ༰͕ҟͳΓ·͢ ର খֶߍੜ͔Βߴߍੜ େࢢʹ͓ॅ·͍͡Όͳͯ͘ೖձͰ͖·͢
ొߍ ెาɺిंɺࣗసंɺૹܴ
ϑϦʔεΫʔϧன53:෦ژߍ ॅॴ ژژࢢதژ۠֯༉খ࿏ொ̏̐̑̎ ʢࡕٸӊؙԼమ࢛ɾӊؙޚɹͦΕͧΕ͔Βెาʣ ։ߍ Ր༵ɹʔ ର খֶߍੜ͔Βߴߍੜ ژࢢʹ͓ॅ·͍͡Όͳͯ͘ొߍͰ͖·͢ ొߍ
ެڞަ௨ػؔɺ͘͠ૹܴͷΈ
࣎լߍɹϓϨΠϑϧσʔ ༵ͱ࣌ؒ ݄༵ɾ༵ɹʔ ༵ۚɹɹɹɹʔ ఆһ ݄༵ɾ༵ɹ໊ ༵ۚɹɹɹɹ໊ʢେਓ͕ۤखͳਓ͚ʣ ͷ ա͝͠ํ ʢྫʣ
ɿɹొߍ ɿɹνΣοΫΠϯʮ͖ͳ৯ʯʮٳͷա͝͠ํʯͳͲͪΐͬͱ ͨ͠ςʔϚʹ͍ͭͯશһͰ͘͠·͢ ɿɹΈΜͳͰա࣌ؒ͢͝ɹϘʔυήʔϜςϨϏήʔϜͳͲͰ༡ͼ· ͢ɻఱؾͷྑ͍ۙ͘ͷެԂʹߦ͖·͢ ɿɹ͓ன͝൧ɹ͓ห͔ɺۙ͘ͷίϯϏχҰॹʹങ͍ʹߦ͖·͢ ɿɹԼߍɹݸผͰ૬ஊࣄ͕͋Ε͜ͷ࣌ؒʹฉ͖·͢
࣎լߍɹήʔϜ53:෦ ༵ͱ࣌ؒ ༵ɹʔ ఆһ ໊ ͷ ա͝͠ํ ʢྫʣ ɿɹొߍνΣοΫΠϯɹ ɿɹήʔϜλΠϜɹԿͰ༡Ϳ͔ΈΜͳͰ૬ஊܾͯ͠Ί·͢ɻ
ɿɹٳܜ ɿɹήʔϜλΠϜ ɿɹย͚ ɿɹղࢄ
࣎լߍɹελσΟίʔε ༵ͱ࣌ؒ ਫ༵ɹʔ ίϚׂΓ ̍ίϚɹʔɹ̎ίϚɹʔɹɹখֶੜίϚ ̏ίϚɹʔɹ̐ίϚɹʔɹɹதߴੜίϚ ఆһ ֤ίϚ໊̐ رͷίϚΛ͔̍ͭ̎ͭબΜͰΒ͍·͢ ࢦಋՊ
খֶੜɿࢉɾࠃޠɹɹɹɹதֶੜɿֶɾӳޠɾ໘খจࢦಋ ߴߍੜɿֶ"ɾӳޠɾ௨৴੍ߴߍϨϙʔτࢦಋɾ૯߹ܕબൈࢦಋ ͷա͝͠ํ ɺίϚʹ ௨͏ੜెͷྫ ɿɹొߍ ɹɹɹɹɹࠓͷֶश༰ͷ֬ೝલճͷ෮श ɹɹɹɹɹࠓͷֶशࣄ߲ʹ͍ͭͯղઆɹ ࿅शʢ௨৴੍ͷ߹ϨϙʔτʣΛղ͘ ɿɹٳܜ ɿɹίϚɹίϚͱผͷڭՊʹऔΓΈ·͢ ɿɹ͓ன͝൧ɹ͘͠Լߍ
࣎լߍͷੜెஉঁൺ ਓ உঁൺ ݄༵ ໊ உࢠ̐ɿঁࢠ̍ ਫ༵ ໊ உࢠ̎ɿঁࢠ̍ ༵
໊ உࢠ̑ɿঁࢠ̍ ༵ ήʔϜ 53:෦ ໊ உࢠ̏ɿঁࢠ̍ ༵ۚ ໊ உࢠ̏ɿঁࢠ̍ ʢ݄࣌ʣ
ژߍɹϓϨΠϑϧσʔ ༵ͱ࣌ؒ Ր༵ɹʔ ఆһ ໊ ͷ ա͝͠ํ ʢྫʣ ɿɹొߍɹݸਓͷ࣌ؒɹษڧɾಡॻɾ͓ֆඳ͖ͳͲ ɿɹΈΜͳͰա࣌ؒ͢͝ɹϘʔυήʔϜςϨϏήʔϜͳͲͰ༡ͼ
·͢ɻఱؾͷྑ͍ۙ͘ͷެԂʹߦ͖·͢ ɿɹ͓ன͝൧ɹ͖͓࣋ͬͯͨหΛ৯·͢ʢژߍۙ͘ʹί ϯϏχ͕͋Γ·ͤΜʣ ɿɹԼߍɹݸผͰ૬ஊࣄ͕͋Ε͜ͷ࣌ؒʹฉ͖·͢
ژߍͷੜెஉঁൺ ਓ உঁൺ Ր༵ ໊̐ உࢠ̍ɿঁࢠ̍ ʢ݄࣌ʣ
ྉۚදʢֹ݄ʣ ன53:෦ ि̍ ि̎ʢ࣎լͷΈʣ ि̏ʢ࣎լͷΈʣ υϩοϓΠϯ খֶੜ ԁ
ԁ ԁ ԁճ தߴੜ ԁ ԁ ԁ ԁճ ਫ༵ελσΟίʔε ίϚ ίϚ ίϚ ன53:෦ͱͷซ༻ ίϚ ன53:෦ͱͷซ༻ খֶੜ ԁ ԁ ԁ ԁ தߴੜ ԁ ԁ ԁ ԁ ༵ήʔϜ53:෦ ήʔϜ53:෦ͷΈ ன53:෦ͱͷซ༻ খֶੜ ԁ ԁ தߴੜ ԁ ԁ ೖձۚ ԁʢΦϯϥΠϯϑϦʔεΫʔϧೖձۚແྉʣ ຖ݄ͷڭࣨཧඅɾڭࡐඅͳͲҰ͍͟͝·ͤΜɻ ΦϯϥΠϯϑϦʔεΫʔϧ ΦϯϥΠϯϑϦʔεΫʔϧͷΈ ன53:෦ͱͷซ༻ Ұ ԁ ԁ
ຖ݄ͷྉۚྫ தֶੜ͕ि̍ճɺன53:෦ʹ௨͏߹ ֹ݄ ԁ தֶੜ͕݄༵ͱਫ༵ίϚ௨͏߹ ன53:෦ɹʴɹελσΟίʔείϚʢซ༻ׂҾʣ ԁɹʴɹɹ ԁɹʹֹ݄ ԁ
ߴߍੜ͕༵ɾ༵ۚͷिճ ன53:෦ʹ௨͏߹ ֹ݄ ԁ খֶੜ͕ि̍ճͷன53:෦ͱ ΦϯϥΠϯϑϦʔεΫʔϧΛར༻͢Δ߹ ன53:෦ɹʴɹΦϯϥΠϯϑϦʔεΫʔϧʢซ༻ׂҾʣ ԁɹʴɹ ԁɹʹֹ݄ ԁ
ன53:෦ͷେʹ͍ͯ͠Δ͜ͱ ˔ன53:෦ͷ͍ɿෆొߍผࣨొߍͷࢠͲୡʹډॴͱग़൪Λ࡞Δ ˔ελοϑʹ͍ͭͯɿ໊֤༵̏΄Ͳͷελοϑ͕͍·͢ɻෳਓ͍ΔͷͰੜెҰਓʹࡉ͔͕͘ಧ͖·͢ɻελοϑ ʹ͚ͩ૬ஊ͍ͨ͜͠ͱʹ͙͢ʹରԠ͠·͢ɻෆొߍͷܦݧ͕͋Δελοϑ͍·͢ɻ͓ࢠ͞Μͷؾ࣋ͪؔΘΓํ͕ ͔Βͳ͍ͱ͖͍ͭͰ͝૬ஊ͍ͩ͘͞ɻ ˔ελοϑ͕ࢠͲୡͱؔΘΔελϯε ɾ࠷ޙ· で ૬खͷΛฉ͘ɹɹɹɾ૬खͷؔ৺ʹؔ৺Λ࣋ͭ
ɾҰॹʹߟ͑ΔɹɹɹɹɹɹɹɹɾҰॹʹָ͠Ή ɾؾָʹ͍͜͏
ଔۀ·Ͱͷεςοϓ ̎ɺੜెಉ͕࢜ͭͳ͕Δ ̍ɺେਓͱͭͳ͕Δ ̐ɺଔۀͷํΛࡧ͢Δ ̏ɺ৽͍͜͠ͱʹνϟϨϯδʂ ډॴͱͯ͠ఆண औΓΈ ɾ໘ஊɾڭࣨͰͷ͔͚ ɾগਓͷ༡ͼΛ͢Δ ̑ɺଔۀ
औΓΈ ɾେਓ͕༡ͼʹ༠͏ɾձ͕ଟ͍ϘʔυήʔϜΛ͏ ɾੜెͷΈΛհ͢Δ औΓΈ ɾன53:෦Πϕϯτاըɾษڧਐ࿏ʹ͍ͭͯ͢ ɾՈͰऔΓΊΔ͜ͱͷհ औΓΈ ɾडݧରࡦ ɾਐ࿏ਐֶઌௐ ɺன53:෦Λ͠Δ औΓΈ ɾ໘ஊɾڭࣨͷઆ໌ ɾελοϑհ
/10๏ਓ%-JWFʹ͍ͭͯ
վળ͍ͨ͠ Γ͍ͨ͜ͱ͕͋ΔͷʹϒϨʔΩΛ͔͚ͯ͠·͏͜ͱ ࣗଚײͷԼͱݴΘΕΔɻ ͜Ε·Ͱग़ ձͬͯདྷͨ ࢠͲͨͪ ࠓࣗͷΓ͍ͨ͜ͱΛߟ͑ͯࣗʹͰ͖ͦ͏ʹͳ͍͔Βࣗʹࣗ৴͕ແ͍͔Βɹɹɹ ࣦഊͨ࣌͠Λߟ͑ͯ͠·͏͔Βɹɹ͔͍ͣ͠ɹɹɹͰ͖Δ͔ෆ҆ɹɹपΓͷ͕ؾʹͳΔɹ ਓͷΛؾʹ͢Δɹ༐ؾ͕Γͳ͍ɹपΓͷۭؾɹɹਓͷΛؾʹ͢Δ͔Β
2ɿΓ͍ͨ͜ͱ͕͋ͬͯग़དྷͳ͍ͷͲ͏ͯ͠ʁ %-JWF͕ղܾ͍ͨࣾ͠ձ՝
҆৺ײͱޭମݧ͕ಘΒΕΔࢠͲͷډॴͮ͘Γ ͕ࢠͲΛཧղ͢ΔͨΊͷߨ࠲ɺఆظతͳαϙʔτ ࣗ৴͕࣋ͯͳ͍ͱ͍͏ࢠͲͷਏ͞Λཧղ͢ΔͨΊͷใൃ৴ ֤Ͱͷߨԋ׆ಈɾനॻͷ࡞ 8FCͷ׆༻ ʢϒϩά4/4ZPVUVCFʣ ෆొߍɾࢥय़ظʹؔ͢Δߨ࠲ ΦϯϥΠϯαϩϯ ϑϦʔεΫʔϧӡӦɺͻͱΓՈఉͷډॴͮ͘Γɺ ΦϯϥΠϯϑϦʔεΫʔϧ
ࣄۀͷ֓؍