カテゴリー: 日々の徒然

就職先の選択に迷ったら(Web系エンジニアの話)

現在どこの企業に就職しようかなど迷っているわけですが、そんな悩みを先輩のエンジニアに相談したところなかなかありがたいアドバイスをいただきました。
以下要約。

選択肢に迷ったときどれを選ぶか

選択肢に迷ったら「多くの人が選ばない方」を選んだ方がいい。
例えば君が大企業のA社とベンチャーのB社で迷っていたとする。
100人に聞いたら90人以上は「A社がいい」と言った場合、B社の方を選択した方がいい。

というのも、普通の人ならA社とB社が同等の選択肢にならないところを、君は両者とも同等の選択肢としてみることができている点で、すでに才能を持っていると言えるからからだ。

今回の例に限って言えば、君の「リスクの許容範囲が広い」ということになるかと思うが、リスクをとれればリターンも大きくなる可能性がある。

選択するときの一つの指標にしてみたらいいかもね。

 

ふむふむφ(・ェ・o)~メモメモ

という訳で、今後の人生で役立てようかと思います。

またWeb系エンジニアのキャリア的な話も面白かったので、ここに書き残しとこうと思います。

Web系エンジニアのキャリア的な話

Web系エンジニアは2~3年ほど真面目にやっていれば、他の企業からそこそこいい給料で引き抜きがかかるそうです。
ということで、そのエンジニアが所属している会社もそこそこの給料になってくるそうです。

つまり最初の数年間はバリバリとコーディングを行って「自身の技術力を高める」ことに専念した方が良いみたいですね。

ある程度Webサイトとかが作れるようになっていれば、収入に関しては心配することないみたいです。

 

会社選びにおいてきちんと技術力身に着ける自信があるなら「”年収”は重要な評価軸ではない」ということもアドバイスしていただきました。

おしまい

とてもためになります。
この場をかりて感謝します。

データ分析に重要なこと

最近、研究がなかなかうまくいかず大変です。

この前指導教員に言われたことが、他のことにも役に立ちそうだったので記事書いとこうと思います。

今は論文を書いているのですが、データの分析結果がなかなかまとまらないので以下のようなことを言われました。

分析を行っていると様々なデータが出てくるが、それらを全部用いて結論や結果を記述するのは労力がいるし、そんなことは到底できるものではない。様々データを出すことによって、新しいことが見える場合もあるけれど、自分の言いたいことに対して適切なデータのみを厳選して使用して論文を書かないと、相手にも伝わらず、自分の言いたいことも言えない。

たしかに…。

自分は「出せるデータは全部出す」という教義のもとに今までデータサイエンス的なものをやっていたのですが、論文書いたり発表したりということになってくると本当に慎重に使用データはチョイスしなければなと思いました。

まとめると、研究等でデータを用いる場合は以下の2点に注意することが必要かなという感じです。

  • 目的をしっかり固めて、結論までの道筋をきちんと用意する
  • 必要なデータな厳選して、無駄なデータは出さない

Enjoy! データ分析!

英語ができないと…

先日こんな記事を書きました。

[Ruby]配列のデフォルト値を0にする | INFORMATICS FINDER

この記事では、Rubyのデフォルト値を0で初期化するためにはどうすれば良いか
ということを書いていました。
まあ、Fixum#to_iを使ったらいいのではないかということで〆めています。

しかし先ほどこんなものを見つけました。

Can I create an array in Ruby with default values? | Stack Overflow

ちなみに、リンク先はプログラマー用のQ&Aサイトで
「Rubyで配列を作成する際にデフォルト値を設定するにはどうすれば良いか?」
という質問内容です。様々な解答が寄せられています。

わぉ。すでに議論されていたとは…。

 

しかも4年前…。

 

to_iメソッドで「0」に初期化できる!すごいこと思いついた!と思ったのですが、とうの昔に既出でした。

まあ、rubyは車輪の再発明も推奨している文化ではあるのですが、4年も遅れた情報を嬉々としてブログに掲載してしまうのはお恥ずかしいあまりです。

英語圏にも目を向けなくてはならないということを痛感しました。

カメとウサギ

今朝のことです。
私は普段自転車で大学に通っているのですが、ボーっと自転車をこいでいたら後ろから来た会社員らしき人に自転車で追い抜かれました。
そして(あ、追い抜かれたなぁ~)などと思いながら、自転車をこいでいました。

そしてふと気付くと、先ほどの会社員がはるか前方にいるではありませんか。
そんなに多くの時間がたったわけでもないのに、二人の差は短時間の間にものすごく開いていました。

そんな体験を通して、これは世の中の色々なことに当てはまるなと考えました。

例えば、勉強などもそうではないでしょうか。
いくら毎日ちょっとずつ進めたからといっても、もともとの学習スピードが速い人と比べてしまうとその差はあっという間にものすごいものになります。

だから諦めととかいう話ではないです。

今回(自転車の差がついてしまったこと)の敗因はどこにあるのでしょうか。

それは、自分の周りを意識しなかったことにあるといえます。

ボーっとすごしていると、気付いたときには”誰か”と”自分”との距離はものすごいものになってしまうでしょう。
常に自分がどの程度遅れているか、どの程度サボっているか、といったことを相対的な目線で見ておくとこが大事だと言えるのではないでしょうか。

「日々視線を上げて、できるだけ広い視野で物事を見ておく必要があるだろう」

そんなことを考えた朝でした。

intuosでgimpを使う

ずっと前から欲しかったペンタブを購入しました。
購入したのは「wacom Intuos Pen & Touch small Sサイズ」です。
GIMPは以前少し使っていたので、(フリーなのに高機能なので)お絵かきにこのソフトを使うことにしました。

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社会科学と人文学の論文構造

最近授業で、人文学(民俗学・文学)の論文をかなり丁寧に読み込むということをしています。
具体的には、論文の構成要素を
・一次資料(primary source)
・二次資料
・著者自身の調査により直接見聞きしたこと(著者による民俗調査)
・著者の意見
に分解して、それらの関連性を書き記すというものです。

授業の趣旨的には人文学系の研究手法を理解しようということでしたが、
人文学の研究手法で社会科学とも似通っている部分を見つけたので記事にしました。
具体的には資料に着目した論文の組み立て方が似通っていました

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