どんどんI18Nでエラーメッセージやヘルプが日本語化されているけれど、それでも英語を知っていた方がエンジニアリングの効率は良い。
例えばIDEでクラス名やメソッド名を補完するにも「バーティカルってbaだっけ? vaだっけ? verだっけ?」では候補がなかなか出てこないし、候補のクラス名を見てもなお意図したものか分からず、日本語の概要説明まで読むことになって時間がかかり過ぎる。
その昔、ぴゅう太の日本語BASICとかMindとかあった。 予約語や変数名、サブルーチン名が日本語の文字で書けるのが特徴だった。
ただ、AdvancedDataGridHeaderHorizontalSeparatorを「アドヴァンストデータグリッドヘッダホリゾンタルセパレータ」と書けたとして記述効率が上がるとは思えないし、可読性も高くない。
もっと日本語化して「高度情報格子の見出しの列区切り」……ラノベのタイトルですか。
やはり英語を覚えている方が効率が良さそうにみえる。
なんかサーバ構築にやたらと時間かかるんだけど何で時間かかるのか考えてみた @ 馬鹿と天才は紙一重
はてブの方からまとめる。
あと、
俺がコーディングしてて感じることに酷似してるという指摘も。必要とされるメタスキルが一緒なんだろう。
会議で意見を言えないあなたへ。「自分で考える力」を身につける5つの方法 @ ライフハックブログKo's Style
アーキテクチャ設計の難しさについて @ arclamp
- 失敗してから気がついても遅い! プレゼンの準備を怠ってしまう2つの理由 @ プレゼンの上手な話し方 | ダイヤモンド・オンライン
- 5-10分程度のプレゼン準備に関するメモ書き @ Harvard Business Schoolへの道
準備期間の投票結果によると、4割の人が3日〜1週間かけるようだけど、2割が1, 2日、1割が数時間とのこと。
一週間は理想。でも再利用の効かない毎回異なる内容の30分〜1時間のプレゼンを平均1週に1回するには2日で作成、リハ2時間が限度。
資料を書いていると問題点が整理されてきて、担当者ともう一回揉んでみたくなる事もしばしばだが、そういう時に限って相手がつかまらないんだよね。
Webデータ分析&データサイエンスで役立つ統計学・機械学習系の分析手法10選 @ 道玄坂で働くデータサイエンティストのブログなるほど、これらはオンデマンド分析向けという括りらしい。Rを使うようだ。 バックエンドシステム向け、スケールアウト、ストリーム処理などに関して別の参考情報を探して、社内で勉強会をしようと思う。