dockerで機械学習(84) with scala(2)「Scala for Machine Learning」 2nd Edition By Patrick Nicolas

# 1.すぐに利用したい方へ(as soon as)
「Scala for Machine Learning」 2nd Edition By Patrick Nicolas

![cat38.gif](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/51423/03595f6d-5af9-20e6-abbe-cdb55ce09223.gif)
http://shop.oreilly.com/product/9781787122383.do

## docker
dockerを導入し、Windows, Macではdockerを起動しておいてください。
Windowsでは、BiosでIntel Virtualizationをenableにしないとdockerが起動しない場合があります。
また、セキュリティの警告などが出ることがあります。


## docker run

```
$ docker pull kaizenjapan/scala-patrick

$ docker run -it -p 8888:8888 kaizenjapan/scala-patrick /bin/bash
```

以下のshell sessionでは
(base) root@f19e2f06eabb:/#は入力促進記号(comman prompt)です。実際には数字の部分が違うかもしれません。この行の#の右側を入力してください。
それ以外の行は出力です。出力にエラー、違いがあれば、コメント欄などでご連絡くださると幸いです。
それぞれの章のフォルダに移動します。

dockerの中と、dockerを起動したOSのシェルとが表示が似ている場合には、どちらで捜査しているか間違えることがあります。dockerの入力促進記号(comman prompt)に気をつけてください。

## ファイル共有または複写

dockerとdockerを起動したOSでは、ファイル共有をするか、ファイル複写するかして、生成したファイルをブラウザ等表示させてください。参考文献欄にやり方のURLを記載しています。

dockerを起動したOSのディスクの整理を行う上で、どのやり方がいいか模索中です。一部の方法では、最初から共有設定にしています。

複写の場合は、dockerを起動したOS側コマンドを実行しました。お使いのdockerの番号で置き換えてください。複写したファイルをブラウザで表示し内容確認しました。

## Predef.scala 

```
root@6a0c01d6398f:~/ScalaML_2nd_Edition# ls
README.md  SourceCodeGuide.html  build.sbt  configs  lib  log4j.properties  models  output  pom.xml  root-doc.txt  scalastyle-config.xml  src
root@6a0c01d6398f:~/ScalaML_2nd_Edition# cd src
root@6a0c01d6398f:~/ScalaML_2nd_Edition/src# ls
main  test
root@6a0c01d6398f:~/ScalaML_2nd_Edition/src# cd main
root@6a0c01d6398f:~/ScalaML_2nd_Edition/src/main# ls
scala
root@6a0c01d6398f:~/ScalaML_2nd_Edition/src/main# cd scala
root@6a0c01d6398f:~/ScalaML_2nd_Edition/src/main/scala# ls
org
root@6a0c01d6398f:~/ScalaML_2nd_Edition/src/main/scala# cd org
root@6a0c01d6398f:~/ScalaML_2nd_Edition/src/main/scala/org# ls
scalaml
root@6a0c01d6398f:~/ScalaML_2nd_Edition/src/main/scala/org# cd scalaml
root@6a0c01d6398f:~/ScalaML_2nd_Edition/src/main/scala/org/scalaml# ls
Predef.scala  core  filtering  ga  libraries  plots  reinforcement  sampling  scalability  spark  stats  supervised  trading  unsupervised  util  validation  workflow
root@6a0c01d6398f:~/ScalaML_2nd_Edition/src/main/scala/org/scalaml# scala Predef.scala 
/root/ScalaML_2nd_Edition/src/main/scala/org/scalaml/Predef.scala:1: error: illegal start of definition
package org.scalaml
^
/root/ScalaML_2nd_Edition/src/main/scala/org/scalaml/Predef.scala:16: error: illegal start of definition
package object Predef {
^
two errors found

```
## コンパイラを使う



```
root@6a0c01d6398f:~/ScalaML_2nd_Edition/src/main/scala/org/scalaml# scalac Predef.scala 
warning: there were 5 feature warnings; re-run with -feature for details
one warning found

root@6a0c01d6398f:~/ScalaML_2nd_Edition/src/main/scala/org/scalaml# scalac Predef.scala -feature
Predef.scala:39: warning: implicit conversion method intToDouble should be enabled
by making the implicit value scala.language.implicitConversions visible.
This can be achieved by adding the import clause 'import scala.language.implicitConversions'
or by setting the compiler option -language:implicitConversions.
See the Scaladoc for value scala.language.implicitConversions for a discussion
why the feature should be explicitly enabled.
  implicit def intToDouble(n: Int): Double = n.toDouble
               ^
Predef.scala:42: warning: implicit conversion method t2Array should be enabled
by making the implicit value scala.language.implicitConversions visible.
  implicit def t2Array[T: ClassTag](t: T): Array[T] = Array.fill(1)(t)
               ^
Predef.scala:44: warning: implicit conversion method arrayT2DblArray should be enabled
by making the implicit value scala.language.implicitConversions visible.
  implicit def arrayT2DblArray[T <: AnyVal](vt: Array[T])(implicit f: T => Double): Array[Double] =
               ^
Predef.scala:68: warning: implicit conversion method seriesT2Double should be enabled
by making the implicit value scala.language.implicitConversions visible.
  implicit def seriesT2Double[T: ToFeatures](xt: Vector[Array[T]]): Vector[Features] = {
               ^
Predef.scala:78: warning: implicit conversion method dblPairs2DblMatrix2 should be enabled
by making the implicit value scala.language.implicitConversions visible.
  implicit def dblPairs2DblMatrix2(x: ((Double, Double), (Double, Double))): DblMatrix =
               ^
5 warnings found
```
## scalacに馴染む


```
root@6a0c01d6398f:~/ScalaML_2nd_Edition/src/main/scala/org/scalaml/core# scalac ETransform.scala 
ETransform.scala:20: error: object Design is not a member of package org.scalaml.core
import org.scalaml.core.Design.Config
                        ^
ETransform.scala:34: error: not found: type ITransform
private[scalaml] abstract class ETransform[T, A](val config: Config) extends ITransform[T, A] {
                                                                             ^
ETransform.scala:34: error: not found: type Config
private[scalaml] abstract class ETransform[T, A](val config: Config) extends ITransform[T, A] {
                                                             ^
three errors found
root@6a0c01d6398f:~/ScalaML_2nd_Edition/src/main/scala/org/scalaml/core# scalac ITransform.scala 
root@6a0c01d6398f:~/ScalaML_2nd_Edition/src/main/scala/org/scalaml/core# scalac design.scala 
design.scala:32: error: object util is not a member of package org.scalaml
  import org.scalaml.util.FileUtils
                     ^
design.scala:53: error: not found: value FileUtils
      FileUtils.write(content, Config.RELATIVE_PATH, getClass.getSimpleName)
      ^
design.scala:90: error: not found: value FileUtils
    def read(className: String): Option[String] = FileUtils.read(RELATIVE_PATH, className)
                                                  ^
design.scala:106: error: not found: value FileUtils
      FileUtils.write(content, Model.RELATIVE_PATH, getClass.getSimpleName)
      ^
design.scala:129: error: not found: value FileUtils
    def read(className: String): Option[String] = FileUtils.read(RELATIVE_PATH, className)
                                                  ^
5 errors found
root@6a0c01d6398f:~/ScalaML_2nd_Edition/src/main/scala/org/scalaml/core# ls
ETransform.scala  ITransform.scala  design.scala  functional  org  package.scala
root@6a0c01d6398f:~/ScalaML_2nd_Edition/src/main/scala/org/scalaml/core# scalac package.scala 
root@6a0c01d6398f:~/ScalaML_2nd_Edition/src/main/scala/org/scalaml/core# ls functional/
Functor.scala  Monad.scala  TensorFunctor.scala
root@6a0c01d6398f:~/ScalaML_2nd_Edition/src/main/scala/org/scalaml/core# cd functional/
root@6a0c01d6398f:~/ScalaML_2nd_Edition/src/main/scala/org/scalaml/core/functional# scalac Functor.scala 
root@6a0c01d6398f:~/ScalaML_2nd_Edition/src/main/scala/org/scalaml/core/functional# scalac Monad.scala 
root@6a0c01d6398f:~/ScalaML_2nd_Edition/src/main/scala/org/scalaml/core/functional# scalac TensorFunctor.scala 
root@6a0c01d6398f:~/ScalaML_2nd_Edition/src/main/scala/org/scalaml/core/functional# pwd
/root/ScalaML_2nd_Edition/src/main/scala/org/scalaml/core/functional
root@6a0c01d6398f:~/ScalaML_2nd_Edition/src/main/scala/org/scalaml/core/functional# cd ..
root@6a0c01d6398f:~/ScalaML_2nd_Edition/src/main/scala/org/scalaml/core# ls
ETransform.scala  ITransform.scala  design.scala  functional  org  package.scala
root@6a0c01d6398f:~/ScalaML_2nd_Edition/src/main/scala/org/scalaml/core# scalac ETransform.scala 
ETransform.scala:20: error: object Design is not a member of package org.scalaml.core
import org.scalaml.core.Design.Config
                        ^
ETransform.scala:34: error: not found: type Config
private[scalaml] abstract class ETransform[T, A](val config: Config) extends ITransform[T, A] {
                                                             ^
two errors found

```

##class

```
root@6a0c01d6398f:~/ScalaML_2nd_Edition/src/main/scala/org/scalaml/core# ls
ETransform.scala  ITransform.scala  design.scala  functional  org  package.scala
root@6a0c01d6398f:~/ScalaML_2nd_Edition/src/main/scala/org/scalaml/core# cdd org
bash: cdd: command not found
root@6a0c01d6398f:~/ScalaML_2nd_Edition/src/main/scala/org/scalaml/core# ls
ETransform.scala  ITransform.scala  design.scala  functional  org  package.scala
root@6a0c01d6398f:~/ScalaML_2nd_Edition/src/main/scala/org/scalaml/core# ls
ETransform.scala  ITransform.scala  design.scala  functional  org  package.scala
root@6a0c01d6398f:~/ScalaML_2nd_Edition/src/main/scala/org/scalaml/core# cd functional/
root@6a0c01d6398f:~/ScalaML_2nd_Edition/src/main/scala/org/scalaml/core/functional# ls
Functor.scala  Monad.scala  TensorFunctor.scala  org
root@6a0c01d6398f:~/ScalaML_2nd_Edition/src/main/scala/org/scalaml/core/functional# scalac Functor.scala 
root@6a0c01d6398f:~/ScalaML_2nd_Edition/src/main/scala/org/scalaml/core/functional# ls
Functor.scala  Monad.scala  TensorFunctor.scala  org
root@6a0c01d6398f:~/ScalaML_2nd_Edition/src/main/scala/org/scalaml/core/functional# ls org
scalaml
root@6a0c01d6398f:~/ScalaML_2nd_Edition/src/main/scala/org/scalaml/core/functional# cd org
root@6a0c01d6398f:~/ScalaML_2nd_Edition/src/main/scala/org/scalaml/core/functional/org# cd scalaml/
root@6a0c01d6398f:~/ScalaML_2nd_Edition/src/main/scala/org/scalaml/core/functional/org/scalaml# ls
core
root@6a0c01d6398f:~/ScalaML_2nd_Edition/src/main/scala/org/scalaml/core/functional/org/scalaml# cd core
root@6a0c01d6398f:~/ScalaML_2nd_Edition/src/main/scala/org/scalaml/core/functional/org/scalaml/core# ls
functional
root@6a0c01d6398f:~/ScalaML_2nd_Edition/src/main/scala/org/scalaml/core/functional/org/scalaml/core# cd functional/
root@6a0c01d6398f:~/ScalaML_2nd_Edition/src/main/scala/org/scalaml/core/functional/org/scalaml/core/functional# ls
BiFunctor.class		   BiProdFunctor.class	Functor.class	      TensorFunctor$CoVectorFtor$class.class  TensorFunctor$VectorFtor$class.class  TensorFunctor$coVector2Ftor.class  _Monad.class
BiProdFunctor$class.class  CoFunctor.class	TensorFunctor$.class  TensorFunctor$CoVectorFtor.class	      TensorFunctor$VectorFtor.class	    TensorFunctor.class
```

# 2. dockerを自力で構築する方へ

ここから下は、上記のpullしていただいたdockerをどういう方針で、どういう手順で作ったかを記録します。
上記のdockerを利用する上での参考資料です。本の続きを実行する上では必要ありません。
自力でdocker/anacondaを構築する場合の手順になります。
dockerfileを作る方法ではありません。ごめんなさい。
##docker

ubuntu, debianなどのLinuxを、linux, windows, mac osから共通に利用できる仕組み。
利用するOSの設定を変更せずに利用できるのがよい。
同じ仕様で、大量の人が利用することができる。
ソフトウェアの開発元が公式に対応しているものと、利用者が便利に仕立てたものの両方が利用可能である。今回は、公式に配布しているものを、自分で仕立てて、他の人にも利用できるようにする。
##python

DeepLearningの実習をPhthonで行って来た。
pythonを使う理由は、多くの機械学習の仕組みがpythonで利用できることと、Rなどの統計解析の仕組みもpythonから容易に利用できることがある。
###anaconda

pythonには、2と３という版の違いと、配布方法の違いなどがある。
Anacondaでpython3をこの１年半利用してきた。
Anacondaを利用した理由は、統計解析のライブラリと、JupyterNotebookが初めから入っているからである。
##docker公式配布

ubuntu, debianなどのOSの公式配布,gcc, anacondaなどの言語の公式配布などがある。
これらを利用し、docker-hubに登録することにより、公式配布の質の確認と、変更権を含む幅広い情報の共有ができる。dockerが公式配布するものではなく、それぞれのソフト提供者の公式配布という意味。
### docker pull

docker公式配布の利用は、URLからpullすることで実現する。
### docker Anaconda

anacondaが公式配布しているものを利用。

```
$  docker pull kaizenjapan/anaconda-keras
Using default tag: latest
latest: Pulling from continuumio/anaconda3
Digest: sha256:e07b9ca98ac1eeb1179dbf0e0bbcebd87701f8654878d6d8ce164d71746964d1
Status: Image is up to date for continuumio/anaconda3:latest

$ docker run -it -p 8888:8888 continuumio/anaconda3 /bin/bash
````
実際にはkeras, tensorflow を利用していた他のpushをpull

##apt-get

```shell-session
(base) root@d8857ae56e69:/# apt-get update

(base) root@d8857ae56e69:/# apt-get install -y procps

(base) root@d8857ae56e69:/# apt-get install -y vim

(base) root@d8857ae56e69:/# apt-get install -y apt-utils

(base) root@d8857ae56e69:/# apt-get install sudo

(base) root@d8857ae56e69:/# apt-get upgrade
```

##ソース git

```
(base) root@f19e2f06eabb:/# git clone https://github.com/prnicolas/ScalaML_2nd_Edition
```


#docker hubへの登録

```
$ docker ps
CONTAINER ID        IMAGE                   COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS                    NAMES
caef766a99ff        continuumio/anaconda3   "/usr/bin/tini -- /b…"   10 hours ago        Up 10 hours         0.0.0.0:8888->8888/tcp   sleepy_bassi

$ docker commit caef766a99ff kaizenjapan/scala-patrick

$ docker push kaizenjapan/scala-patrick
```

# 参考資料(reference)
##Scala
Scalaの記号みたいな奴らなんなの
https://qiita.com/harry0000/items/113b5ddbe64a2835a6e2

がばがばscala独学 - オブジェクト
https://qiita.com/chara06ken/items/e15d3b83af7de3ef2840

がばがばscala独学 - トレイト(2)
https://qiita.com/chara06ken/items/a74da13f324490b04acb


Scalaファイルにパッケージ宣言が含まれているとScalaインタープリタでエラー
https://www.bhnt.co.jp/blog/雑記/scalaファイルにパッケージ宣言が含まれているとscalaイ/

Scala: HelloWorld でいきなりはまる(；ωﾉ|柱|。。。
http://www.ownway.info/Blog/2009/10/scala-helloworld.html

Scalaにおける括弧()と中括弧{}の違い (squerylでハマった備忘録)
https://xuwei-k.hatenablog.com/entry/20130221/1361466879

Scalaよもやまメモ
http://blog.mwsoft.jp/article/44841494.html

## 機械学習
なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2

dockerで機械学習(1) with anaconda(1)「ゼロから作るDeep Learning - Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」斎藤 康毅 著
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/a7e94ef6dca128d035ab

dockerで機械学習(2)with anaconda(2)「ゼロから作るDeep Learning2自然言語処理編」斎藤 康毅 著
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3b80dfc76933cea522c6

dockerで機械学習(3)with anaconda(3)「直感Deep Learning」Antonio Gulli、Sujit Pal　第1章,第2章
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/483ae708c71c88419c32

dockerで機械学習(71) 環境構築(1) docker どっかーら、どーやってもエラーばっかり。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/690d806a4760d9b9e040

dockerで機械学習(72) 環境構築(2) Docker for Windows
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c4daa5cf52e9f0c2c002

dockerで機械学習(73) 環境構築(3) docker/linux/macos bash スクリプト, ms-dos batchファイル
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3f7b39110b7f303a5558

dockerで機械学習(74) 環境構築(4) R 難関いくつ？
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5fb44773bc38574bcf1c

dockerで機械学習(75)環境構築(5)docker関連ファイルの管理
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4f03df9a42c923087b5d

OpenCVをPythonで動かそうとしてlibGL.soが無いって言われたけど解決した。
https://qiita.com/toshitanian/items/5da24c0c0bd473d514c8

サーバサイドにおけるmatplotlibによる作図Tips
https://qiita.com/TomokIshii/items/3a26ee4453f535a69e9e

Dockerでホストとコンテナ間でのファイルコピー
https://qiita.com/gologo13/items/7e4e404af80377b48fd5

Docker for Mac でファイル共有を利用する
https://qiita.com/seijimomoto/items/1992d68de8baa7e29bb5

「名古屋のIoTは名古屋のOSで」Dockerをどっかーらどうやって使えばいいんでしょう。TOPPERS/FMP on RaspberryPi with Macintosh編 ５つの関門
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9c46c6da8ceb64d2d7af

64bitCPUへの道 and/or 64歳の決意
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cfb5ffa24ded23ab3f60

ゼロから作るDeepLearning２自然言語処理編　読書会の進め方（例）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/025eb3f701b36209302e

Ubuntu 16.04 LTS で NVIDIA Docker を使ってみる
https://blog.amedama.jp/entry/2017/04/03/235901

<この項は書きかけです。順次追記します。>
This article is not completed. I will add some words and/or centences in order.

# Qiita Calendar 2024
2024 参加・主催Calendarと投稿記事一覧 Qiita(248)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d80b8fbac2496df7827f

主催Calendar2024分析 Qiita(254)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/15807336d583076f70bc

博士論文 Calendar 2024 を開催します。 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/51601357efbcaf1057d0

博士論文(0)関連記事一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8f223a760e607b705e78

# 自己記事一覧
Qiitaで逆リンクを表示しなくなったような気がする。時々、スマフォで表示するとあらわっることがあり、完全に削除したのではなさそう。

４月以降、せっせとリンクリストを作り、統計を取って確率を説明しようとしている。
2025年２月末を目標にしている。

一覧の一覧( The directory of directories of mine.) Qiita(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7eb0e006543886138f39

仮説（0）一覧（目標100現在40）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f000506fe1837b3590df

Qiita(0)Qiita関連記事一覧（自分）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/58db5fbf036b28e9dfa6

Error一覧 error(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b6cbc8d68eae2c42b8

C++ Support(0)　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8720d26f762369a80514

Coding(0) Rules, C, Secure, MISRA and so on
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/400725644a8a0e90fbb0

Ethernet 記事一覧　Ethernet(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/88d35e99f74aefc98794

Wireshark 一覧 wireshark(0)、Ethernet(48) 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbed841f61875c4731d0

線網（Wi-Fi）空中線(antenna)(0) 記事一覧(118/300目標)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e5464ac2b24bd4cd001

なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2

プログラムちょい替え（0）一覧:4件
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/296d87ef4bfd516bc394

言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。:10+12
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4

Python(0)記事をまとめたい。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/088c57d70ab6904ebb53

安全（0）安全工学シンポジウムに向けて: 21
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c5d78f3def8195cb2409

プログラマによる、プログラマのための、統計(0)と確率のプログラミングとその後
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6e9897eb641268766909

転職(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f77520d378d33451d6fe

技術士(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ce4ccf4eb9c5600b89ea

Reserchmap(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/506c79e562f406c4257e

物理記事　上位100
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/66e90fe31fbe3facc6ff

量子(0) 計算機, 量子力学 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1cd954cb0eed92879fd4

数学関連記事１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d8dadb49a6397e854c6d

coq(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d22f9995cf2173bc3b13

統計(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80d3b221807e53e88aba

図(0) state, sequence and timing. UML and お絵描き 
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出力(output)と呼ばないで。これは状態(state)です。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80b8b5913b2748867840

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あなたは「勘違いまとめ」から、勘違いだと言っていることが勘違いだといくつ見つけられますか。人間の間違い(human error(125))の種類と対策
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プログラマの「プログラムが書ける」思い込みは強みだ。３つの理由。仮説（168）統計と確率(17) , OSEK(79)
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出力(output)と呼ばないで。これは状態(state)です。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80b8b5913b2748867840

これからの情報伝達手段の在り方について考えてみよう。炎上と便乗。
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ISO/IEC JTC1 SC7 Software and System Engineering
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アクセシビリティの知見を発信しよう！（再び）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/03457eb9ee74105ee618

統計論及確率論輪講（再び）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/590874ccfca988e85ea3

読者の心をグッと惹き寄せる7つの魔法
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b1b5e89bd5c0a211d862

「@kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報」確認一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b9380888d1e5a042646b

ソースコードで議論しよう。日本語で議論するの止めましょう（あるプログラミング技術の議論報告）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8b9811c80f3338c6c0b0

脳内コンパイラの3つの危険
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7025cf2d7bd9f276e382

心理学の本を読むよりはコンパイラ書いた方がよくね。仮説（34）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fa715732cc148e48880e

NASAを超えるつもりがあれば読んでください。
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データサイエンティストの気づき!「勉強して仕事に役立てない人。大嫌い!!」『それ自分かも?』ってなった!!! 
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「ぼくの好きな先生」「人がやらないことをやれ」プログラマになるまで。仮説（37）　
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なぜ経済学徒を辞め、計算機屋になったか（経済学部入学前・入学後・卒業後対応） 転職(1)  
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プログラミング言語教育のXYZ。 仮説（52） 
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【24卒向け】9ヶ月後に年収１０００万円を目指す。二つの関門と三つの道。
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「【25卒向け】Qiita Career Meetup for STUDENT」予習の勧め
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ver. 0.10 初稿 20181024
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