Kaggleは「キャリア」に役立つ ー機械屋がデータサイエンティスト、R&Dというキャリアに至った道筋
6月12日 6:30
データサイエンスの聖地「Kaggle」は競技を超えて何をもたらすのか:データサイエンスの実務、キャリア、そして知の集積地としての全貌
5月22日 6:40
「C#」の「Forms」でデスクトップゲーム「Color」を開発してみよう
6月3日 6:30
Kaggleは「○○」に役立つ
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KubeCon+CloudNativeCon Europe 2026レポート
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SBVA Editorとは? これまで4回にわたって筆者らが研究をしているSBVA法について紹介してきた。最終回となる今回は、SBVA法の現状と今後の展開について述べる。併せて、関連する研究についても触れたい。
中鉢 欣秀
2008年4月30日 20:00
図解化のメリット前回は、業務分析の重要性とシナリオによる業務分析について紹介した。シナリオは自然言語をベースとしているため、非IT技術者にとっても 扱いやすいというメリットがある。さて、今回はSBVA(Scenario-Based Visual Analysis:シナリオ図解化分析)法のもう1つの
2008年4月9日 20:00
SBVA法とは非技術者でもITシステムの要求分析を行えるような方法論を確立できないだろうか。そのような発想に基づき、筆者らが研究開発している方法論がSBVA(Scenario-Based Visual Analysis:シナリオ図解化分析)法である。SBVA法は業務分析の手法の一種であり、顧客が今
2008年4月2日 20:00
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