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新人Reactエンジニアが、2020年にAmazonで買って転職、就職が有利、楽になった物7選

 Reactエンジニアが、2020年にAmazonで買って転職、就職が有利、楽になった物10選

 

はじめまして、新人Reactエンジニアの山田です。今回は、おすすめの商品を紹介します。

自分はエンジニアになってまだ3ヶ月ですが、よろしくお願いいたします。

 

1. Acerディスプレイ KA272Abmiix 27型ワイド VA 非光沢 フルHD 1ms(VRB) 75Hz HDMI FreeSync

 

 この商品は、日本エイサーが発売しているディスプレイです。カラーは、安定のブラックで、サイズは、61.5 x 20 x 45.7 cmです。
画面サイズは、最も開発効率が良い27 インチです。
解像度は、いわゆるスタンダードな1920×1080であり、HDMIポート数が2つあるので便利でしょう。Amaozonの評価も5つ星のうち4.1ということで、非常におすすめのディスプレイとなっています。

 

 2. ロジクール ワイヤレスマウス 無線 マウス ANYWHERE 2S MX1600sGR Unifying Bluetooth 高速充電式 FLOW対応 7ボタン windows mac iPad OS 対応 MX1600s グラファイト 国内正規品 2年間無償保証

 

 Logicoolが発売したマウスで、グラファイトカラーです。重量が240 gなので、使用感はちょうど良いと思われます。
Amazonの評価によると、5つ星のうち4.3なので、かなりおすすめ度が高いマウスとなっています。

 

3. ロジクール 快適人間工学マウス&静音キーボード ワイヤレスコンボ MK545 パームレスト チルトレッグ搭載 耐水設計 長電池寿命 高耐久性 Unifying接続 

 Logicoolが発売したキーボードです。このキーボードは、なんと無線です。少し高めですが、パームレストがあり安定したタイピングが可能です。

 

3.アフターデジタル2 UXと自由

アフターデジタル2 UXと自由

アフターデジタル2 UXと自由

 

 デジタルが隅々まで浸透した「アフターデジタル」社会。日本はその社会に向けてゆっくりと進んでいましたが、コロナ禍で状況は一変し、速度を上げてアフターデジタル社会に突き進んでいます。
多くの日本企業は「DX(デジタルトランスフォーメーション)戦略」で活路を見いだそうとしていますが、実はその立脚点が危ういケースは少なくありません。すべてがオンラインになるという前提に立っていないのです。
本書ではアフターデジタル先進国に注目し、特に中国のアリババやテンセントといった巨大デジタル企業の「戦略」、表面的な取り組みの奥にある「本質」に迫ります。事実として、アフターデジタル社会では産業構造がひっくり返ってしまいます。これは予測ではなく、実際の中国市場がそうなっており、こうした世界が広がれば、日本のお家芸ともいえる製造業は最下層に位置づけられてしまうのです。

引用 https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/B08D6B4MJB/slicascript-22/

 

4. Pythonで儲かるAIをつくる

Pythonで儲かるAIをつくる

Pythonで儲かるAIをつくる

 

業務に本当に役立つ“儲かるAI"を作るには
「業務目線」と「技術目線」の両方が必要です。

業務の課題を認識し、どう改善するかという「業務目線」が必要なのは
従来システムと同じですが、AIの構築ではさらに
業務の課題が本当に AIで解決できるのか、AIのどの処理方式なら適用できそうか
という「技術目線」が不可欠なのです。

引用 

https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/B08F9P726T/slicascript-22/

 

 5. アフターデジタル オフラインのない時代に生き残る

 デジタル化する世界の本質を解説
経済産業大臣世耕弘成氏など、多くのリーダーたちが絶賛!

引用 

https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/B07PHYQ4HW/slicascript-22/

 

6. AI分析でわかった トップ5%社員の習慣 

AI分析でわかった トップ5%社員の習慣

AI分析でわかった トップ5%社員の習慣

 

 働き方改革」がはじまり、
・残業できない
・仕事が終わらない
・休みたいけど、休める状況ではない
……など、ネガティブな思いを抱いている人も多いのではないでしょうか。

本書は、そんなビジネスパーソンに、
「効率よく成果を出す方法」を紹介する1冊です。

引用 

https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/B08JY292MC/slicascript-22/

 

7. AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力=価値創出]

 データサイエンティストと呼ばれる職種が登場して、いまや10年以上が経過しようとしています。ビッグデータディープラーニングなど技術的な流行も後押しして、AI・データ分析プロジェクトに取り組む企業も増えました。また、データサイエンス、データエンジニアリングに関する技術情報は次第に増え、データ分析コンペティションの盛り上がりもあって技術的な知識を持つ方が増えているのは事実です。ところが、実際にAI・データ分析プロジェクトに取り組んでみると、そううまくはいかないようです。プロジェクトを進めるには技術知識だけでなく「ビジネス力」が必要なのです。

引用 

https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/B08P988YXB/slicascript-22/

 

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