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時に厳しく。時にゆるーく。 エンジニアの技術録 兼 日記です。

ご報告と更新停止のお知らせ

GW中に何点か記事を投下予定でしたが、かなわず。
お待ち頂いていた方が、もしいらっしゃいましたら申し訳ないです。

そして、管理人ですがGW中に入院の運びとなりまして、作成中記事を完成させて投下する目処がたっておりません。
退院がいつになるかも不明なため、一時的なブログ更新の凍結宣言をさせて頂きます。

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アンケートの現在までの結果・参加した勉強会・近況など

約一ヶ月ぶりの投稿です。
この一ヶ月で転勤などがありまして、少しバタバタしていました。
本記事は、先日投稿したアンケート記事の結果と、近況などを記載していくだけの緩めの内容です。

■アンケート結果と今後のアウトプットについて
【先日の記事】
[アンケート] エンジニアになるとしたら、興味のある仕事内容は?興味のあるプログラミング言語は?

投稿した記事の中で、2つのアンケートをとらせて頂いていました。
①エンジニアになるなら、または、エンジニアとして転職するなら、どんな内容の仕事がしてみたいですか?
②興味のある技術やプログラミング言語を教えてください

どちらも約一ヶ月で3票という投票結果だったのですが、投票してくださった方、ご協力ありがとうございます。
母数が少ないので、まだアンケート自体は続けさせて頂こうと思いますが、今のところの集計結果は以下の感じです。
この結果をもとに、今後のアウトプットコンテンツの方向性を決めました。

①エンジニアになるなら、または、エンジニアとして転職するなら、どんな内容の仕事がしてみたいですか?
2票 WEBサービス開発全般(BtoCまたはCtoCメイン)
1票 業務系システム開発全般(BtoBメイン)
0票 AI・機械学習・データ分析関連
0票 セキュリティ関連
0票 ロボット開発など組み込み系全般
0票 サーバー・ネットワーク管理などインフラ関連

②興味のある技術やプログラミング言語を教えてください
1票 PHP・Python・Perlなどサーバーサイドプログラミング(スクリプト言語)
1票 Java・C#などサーバーサイドプログラミング(コンパイル言語)
1票 Javascriptなどフロントエンドプログラミング
0票 HTML・CSS・WEBデザイン
0票 VB・VBAなどWindows系プログラミング

データサイエンス系の職種に興味を持っている人って、最近はそこそこ増えているのかなと思ったんですが、仕事にするには意識的にもハードルが高いのかな、やっぱり。
日本企業でのデータサイエンス職種は、分析じゃなくて単純作業をすることになる、なんて話もチラホラ聞きますが(;^_^)

言語の方は、投票がばらけました。
上記の結果を踏まえて、アウトプットしていくコンテンツや記事はWEBサービス開発関連、サーバーサイドスクリプト言語関連のナレッジに焦点を当てたいと思います。

言語の選択肢は多岐に渡りますね。
PHP、Python、Ruby、Perl、最近だとNode.jsもよく耳にします。
Node.jsとRubyは管理人にまだアウトプットできるだけの知見が無いので、Python・Perl・PHPを中心にしていきます。
(Node.jsは今後、キャッチアップする予定があります。Rubyはごめんなさい、とだけ言っておきます)

ざっくり、以下のような構成でアウトプットしていく予定。
①サーバーサイドスクリプト言語の開発環境構築
②言語関連の何らかの技術的な記事をいくつか
③自動テストとCI
④各言語でのデプロイ
⑤各言語のフレームワーク
⑥タスクの管理ツール

⑥は言語関係ないですが、Webサービス開発って実はタスク管理が大事な気がしているので、混ぜました。
目標としては、5月のGW終わりまでに①~⑤まで消化できたら良いなと思ってます。

■最近参加した勉強会など
以下に参加してきました。
NTTデータ先端技術が手がける最新アーキテクチャと事例勉強会 #01

まだまとめきれていませんが、色々なツールや技術的な話について聞いてきたので、別に記事にしたいと思います。
残念なことに、SlideShareなどで当日のスライド資料を共有してはくれていないようなので、手元のメモが頼りですが…。
共有された内容としては以下です。
①ラムダアーキテクチャ(ビッグデータ基盤×ファストデータ基盤)について本気で考えてみた 宮武雅人さん
②音声認識・言語理解アプリケーション構築のポイントと事例について 城塚音也さん
③Twitter分析サービスを展開してみて分かったTwitterデータの利活用の勘所 小山哲平さん
④grafana con 2019 LA レポート(influxdb version2の速報を中心として) 小山哲平さん

①のラムダアーキテクチャに関しては、遅れて参加したこともあって正直さっぱりでした(笑)。すみません。
②は音声認識・言語理解アプリの現時点での課題がメインの話でした。
話を聞く中でアプリケーション作成のヒントがもらえたので、いつか関連した内容で記事を書こうと思います。
③はビッグデータ解析の話。活用の手法が個人に適用するには高度過ぎましたが、お金をかけずにtwitterのビッグデータ解析を行うには?みたいな話があったのと、言語解析のレベルはすでに語句修飾までできるようになってますよ、というような話もあって興味深かったです。
④はログ解析ツールの話。Kibanaは知っていたんですが、Grafanaは全然知りませんでした。
これもどこかでキャッチアップしたいですね。

1年に4回、セッションや勉強会に参加することを目標の一つに掲げてましたが、内容をまとめれば25%達成ですかね。

■職場環境
英語:日本語が半々くらいの環境に移りました。
会社が変わったわけではなく、SESの宿命である転勤です。
最初は不安だったんですが、生きた英語を身に着けるには最高の環境、と考えることにしました。
いざ今年はTOEFL!!です。


今日はこんなところです。

[アンケート] エンジニアになるとしたら、興味のある仕事内容は?興味のあるプログラミング言語は?

1月のエントリーで、2019年の目標を投稿しました。
2019年のエンジニアとしての目標
機械学習について修める、など記載していましたが、もう一つ目標を増やすことにしました。

インプット系の目標ばかりだったので、これまでインプットしたことをアウトプットするようにしたいな、と。
それもこれまでのエントリーのように散発的なものではなくて、ちゃんと体系化されたものを。

私はエンジニアなので、アウトプットできることといえば、第一の候補は技術関連の内容になります。
自分の興味のある内容を体系化して発表しても良いのですが、誰かの役に立てばさらに良いかなと思い、アンケートを取ってみることにしました。
アンケート結果を、アウトプットしていく内容を決定する際の参考にさせて頂きたいと思います。
お時間がございましたら、どうかご協力ください。

アンケートは2つです。
選択肢に当てはまる回答がない場合は、その他を選んでコメントで回答が入力して頂ければありがたいです。

①エンジニアになるなら、または、エンジニアとして転職するなら、どんな内容の仕事がしてみたいですか?
かなりざっくりな選択肢です。
このブログを見て下さっている方は非エンジニアの方も多いと思うので、イメージで回答して頂いても良いのかなと。
「エンジニアとして転職するなら」には、すでにエンジニア職の方が、これから転職(転社)する場合のイメージなども含んでいます。
②興味のある技術やプログラミング言語を教えてください
独学で勉強されている方や、すでにエンジニアの方は言語についても具体的に回答頂けるとありがたいです。









よろしくお願いします。

2019年のエンジニアとしての目標

年が明けてすでに3週間が経とうとしていますが、2019年のエンジニアとしての目標を改めて設定します。
これを設定しておかないと、ダラダラと過ごすことになりそうで・・・。

その前に、2018年の目標をどれだけ達成できていたか再確認!
過去の記事では、以下の5つを掲げていました。
①技術的なカンファレンスに積極的に参加
②産能大学通信課程を卒業
③英語と数学の資格取得&受験(TOEFLと数検)
④簿記を受験
⑤機械学習について修める

①技術的なカンファレンスに積極的に参加

年末、JavaのカンファレンスであるJJUG CCCに参加したぐらいですね。。。(汗)
せめて1年に4つ(春夏秋冬の季節ごとに1つ)くらいは参加して、知見と人脈を広げてみたいですが。
継続して目標にします。

②産能大学通信課程を卒業

これは達成できました。
反省点としては、学習のタイムマネジメントがうまくできず、半年ほど後ろ倒しになった点でしょうかね。
仕事が常に定時で終了、土日出勤なしとは限らないのに、その前提で予定を組んだのが間違いです。

③英語と数学の資格取得&受験(TOEFLと数検)

学習は継続していましたが、試験を受験できていません。
さらに、「受験」ではなくて「何点取得」・「何級取得」、という内容にしないと目標として曖昧過ぎですね。
これも継続して目標にする、かつ、内容の細分化と目的の明確化をします。

④簿記を受験

会計に強いSEであることをアピールするつもりだったんですが、ちょっと有効性に疑問が出たため保留しています。
優先度はかなり低いかな。。。

⑤機械学習について修める

これも修められていないですね。
というか「機械学習」という枠組みが大きすぎて、目標として大雑把すぎました。


さて、振り返りを行ってみると、大枠としては1/5(20%)の達成率ということに(´・Д・)
低すぎです。。。

1つ1つのタスクが大きすぎる&目的が不明瞭なので、モチベーションが維持できないんですよね。
並行しての学習が不可能なものもありますし。

かなり細かいですが、以下のようにしてみます。
指針とタスクを分けました。


[2019年の指針とタスク]
---------------------------------
■指針
・インプット、アウトプットのQuality(質)を高く
・長期間の継続が必要なタスクは、優先順を決めて消化する
・休む時は休む

---------------------------------
■タスク
①カンファレンスに年、4回参加
 春夏秋冬、季節が変わる度に、1つのカンファレンスに参加します。
 目的は自身のナレッジを磨くことと、場合によっては人脈形成。
 1~3月、4~6月、7~9月、10~12月に1つずつを目標に、と考えれば良いですかね。

 直近では、「backlog world 2019」というマネジメント系のカンファレンスに参加予定です。
 [backlog world 2019]
 https://backlogworld2019.jbug.info/

 ちょっと迷っているのが、海外のカンファレンス。
 4月にオライリーさん主催でアメリカで開催されるんですが、休み取って渡航できるかな。。。
 内容的には絶対に参加してみたいんですが、これは保留。
 あとは5月のGW中にpythonカンファレンスがある模様。日本では9月開催になるとか。

 今のところ参加してみたいカンファレンスリスト。
 ・オライリー artificial-intelligence conference
 ・pycon 2019 in Cleveland
 ・pycon 2019 JP

 参加したカンファレンスの記録は、このブログで行います。

②海外大学(大学院)の入学資格を得る
 不随するタスクが発生するので、分割して記載。
 ②-1 TOEFLのスコア90を取得する
  以下のLSE graduate diplomaの入学に必要なスコアの取得を目標とします。
  はっきりいって、90って相当に努力が必要なレベルです。
  でも、エンジニアとして生きていく以上、英語も必須なんでこのタイミングで身に着けます。
  English requirements

  一度目の試験は、仮に3/30(土)に定めました。
  英会話、英会話、、、うーんどうしようか。

 ②-2 数学のスキル証明を取得する
  卒業した産能大学には数学系の科目がほぼ無かったため、海外の大学に入学する際、証明が必要です。
  GMATとかだと確実だと思いますが、TOEFLと並行しての受験が厳しすぎるため、一旦保留。
  数学検定くらいしかいまのところ思い浮かんでいないですが、これの準1級取得を一度目標にします。
  機械学習でも線形代数や微積分の学習が必須。。。

  こちらの受験は、6月23日(日)を仮の日程としました。
  独学でいけそうかな。

③機械学習について修める
 こちらもタスクを分割して記載。
 ③-1 pythonを学習する
  基本構文と、numpyやscikit-learnなどのライブラリについて学習します。
  基本構文については終わらせているので、あとはライブラリの利用方法の習熟ですかね。

 ③-2 データ分析の基本を学習
  機械学習の前に、データ分析の基本を学習します。
  いきなりディープラーニングとか無謀…。
  まず以下を一通り終わらせます。
  Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書

 ③-3 機械学習の初歩を理解
  実務で利用できるように理解を深めるため、以下の書籍で学習します。
  以下の内容が理解できないと、入り口にすら立てないと考えるため、喰らいつきます(笑)。
  仕事ではじめる機械学習

 機械学習に関してはここまでを終えて、その後の学習計画を見直すことになるんですかね。
 最終目標はAndrew Ng先生のMachineLearning(Coursera)のコースを終えて、内容を身に着けることなんですが、英語の学習がある程度進んでからになると思います。

---------------------------------

以上ですが、相当にモリモリですね(笑)。
本当はチームビルディングについても学びの内容に入れたいんですが、タスク化すると手が回らなくなるので今回は省きました。

6月の末あたりに、上記タスクの達成具合の振り返りなんかをやってみようかと思っています。

産能大学の通信教育部を卒業しました

9月の卒業判定で、無事に124単位(スクーリング30単位含む)の単位認定が済み、産業能率大学の大学通信教育を無事に卒業することができました。
長かった・・・!
でもやり切りました。

1546178350998.jpg

うれしい気持ちはもちろんあり、正直ホッとした気持ちもあり、また今後はレポート作成やスクーリングなど無くなるのかと思うと不思議と寂しくもあります。
どんなに時間がかかっても、何かやり切るということは大事なことですね。
いくつになっても、本当に良い自信につながります。

学位記をもらってまずやったことは、スキルシートの自身の学歴を書き換えたことと、家族でちょっとリーズナブルな回らないお寿司を食べに行ったことですが(笑)。
休みの日に大学で時間を使うのは自分自身ですが、家族も色々サポートしてくれました。
スクーリングの日に弁当作ってくれたりね。
感謝しかないです。

自分の中では、さらに上を目指すことも考えています。
情報系、かつ仕事を続けながらという条件で進路を取ると、あまり選択肢は多くありませんが。
今はOnlineで学位も取れる時代ですし、悲観することは無いのかなと。

新年明けてそう時間の経たないうちに、次の一歩を踏み出せるよう準備していきたいと思います。

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プロフィール

Kens30

Author:Kens30
2030代の業務・WEB系SE、プログラマー。
最近はアーキテクトっぽいことも少しずつやっています。

座右の銘 : 我以外皆我師

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