TECH

2018.08.04

CAREER SKILLSで紹介されていた「読んでおきたい良書」まとめ

CAREER SKILLsの「第59章 読んでおきたい良書」がリストアップされていたので、後から自分がチェックしやすいように、まとめてみました。 CAREER SKILLS ソフトウェア開発者の完全キャリアガイド出版社:日経BP著者:ジョン・ソンメズ長尾 高弘まつもとゆきひろ発売日: 2018.06.22

LIFE

2018.04.04

書くことについて

あまりスティーヴン・キングのことを知らない状態で読むと、小説という形式である手前、また元々の文章か訳文がまどろっこしいのかわからないが、とっつきにくい。純粋に、「書くことについて」のエッセンスを抽出したいだけだったので、流し読みするのは辛かった。これこそ、重要な部分以外ををもっとそげ落として欲しいものである。

BOOK

2018.03.25

「読書進化論」を再読して読書後のアウトプットのヒントを得る

読書進化論‾人はウェブで変わるのか。本はウェブに負けたのか‾ (小学館101新書)出版社:小学館著者:勝間 和代発売日: 2008.10.01 読みっぱなしで終わることが多く、イマイチ身になっていない気がする。最近そんな気持ちになるので勝間さんの「読書進化論」を再読した。

BOOK

2018.03.15

「読んだら忘れない読書術」

読んだら忘れない読書術出版社:サンマーク出版著者:樺沢紫苑発売日: 2015.04.10 最近、本を読む機会が少なく、読んだとしてもイマイチ身になっている気がしない状態でした。その中で「読んだら忘れない」というキーワードに惹かれて読んでみました。

TECH

2016.04.21

サグラダ・ファミリア建設とシステム開発

いつまで経っても終わらないシステム開発の代名詞として、「サグラダ・ファミリア」が出てくることがあります。しかし、そもそも、サグラダ・ファミリアは、いわゆるデスマーチプロジェクトだったのでしょうか? 「ガウディの伝言」を読んで、どきっとしたことがあったのでそのメモを残しておきます。

BOOK

2015.12.06

統計学が最強の学問である[実践編]

統計学が最強の学問である[実践編]出版社:ダイヤモンド社著者:西内 啓発売日: 2014.10.23 統計学の活用方法には、以下の3パターンある。 人間の行動の因果関係を洞察する 現状の把握 今後の予測 ビジネスに必要なのは、人間を

BOOK

2015.10.03

Amazonマーケットプレイスで裁断本を含む不要な本を出品してみたら思いのほか簡単に売れた!

引っ越しに伴い、本棚に積まれていた本を整理しました。今まではブックオフに持っていくということしか頭になかったのですが、色々調べてみるとAmazonマーケットプレイスやAmazon買い取りサービスなるものが存在して、比較的簡単に高く本を売却できそうだったので試してみることにしました。 結論としては、ブックオフに持っていくより断然、高値で売ることが出来たのでHAPPYになりました。

BOOK

2015.09.07

人生はトレードオフ?! 〜コンサルタントの秘密〜

人生はトレードオフ オレンジジューステスト 「それはできますよ。で、それにはこれだけかかります。」 最近家探しをしたので、何事もトレードオフだなと実感した。 広い部屋を望めば、価格が犠牲になり高くなる。広い部

BOOK

2015.09.05

コンサルタントの秘密〜コンサルタント業はなぜ大変か?〜

コンサルタントの秘密―技術アドバイスの人間学出版社:共立出版著者:G.M.ワインバーグ木村 泉ジェラルド・M・ワインバーグ発売日: 1990.12.01 本書から得たいこと そもそも、コンサルタントとはどういうことか? 問題解決

BOOK

2015.08.29

マーケティング22の法則を図解してみた

22の法則もあって、読んでても繋がりが頭にはいってこなかったので、1枚の図にまとめてみました。 「マーケティング22の法則図解」拡大版 目次 「マーケティングとは、商品をめぐる戦いではなく、知覚をめぐる戦い

BOOK

2015.04.26

[読書メモ]99%の人がしていない たった1%の仕事のコツ

ざーっと流し読みして、自分の中に引っかかった点は、以下の3点。 「とりあえず」、ではなく「まず」! 聞かれたことに答える 優先順位を決める 1. 「とりあえず」、ではなく「まず」! 「時間がなくてとりあえず作りまし

ART

2014.12.09

統計学が最強の学問である

統計学が最強の学問である出版社:ダイヤモンド社著者:西内 啓発売日: 2013.01.24 この本から何を得たいか? 統計学の用語(キーワード)の理解 データをどう解釈するか ビックデータという言葉に惑わされないため 統計学が最強の