Aggressive Style 5

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昨今はコミケ関係を中心に書いています。同人やニコニコ動画方面で活躍される方の相互リンクをお待ちしています。

IT系、データーサイエンテイスト、金融関係などの人への就職対策に:俺みたいには絶対なるなと思った事を書き並べてみた

1.はじめに

日本でIT系の職種についていい加減経つ。いつかDeNAGREEのような有名所に入り、年収500万円台位は行きたいと思っていた。その為に取り合えずどこかしらの会社に入り、何らかの形で上記企業の懐に入れないか模索していた。しかしどうもその過程で何度も会社を首になるわでいい事が無い。クビになる度に俺の市場価値は急落し、もはや手の施しようがなく、0となる事は想像に難しくない。

1-1:数学的ジョーク1

ここでこの様子を数学的に見立ててみた。自己満足的な物なので、興味の無い人は読み飛ばして欲しい。横軸に時間t、縦軸に俺の市場価値C(t)をとり、その様子を図1で表してみよう。ここでt_nはn社目をクビになったときのtの値で、退職した時の時間を表す。tが増えるたびにC(t)は下がり続け、dC(t)/dt < 0となる事も増えた。



ここで最小二乗法よりC(t)の近似直線L=ax+bを引き、ここまでの様子が上がり調子(a>0)か、下がり調子(a<0)かを調べてみよう。自業自得とは言え、a<0で困った。a>0のための旋策を試みるが、もはや手の施しようが無い。こりゃいずれ俺の市場価値C(t)は0に収束する事が予想できる。

2:俺の回想シーン

さて1-1では数学的な手法を使い、過去のC(t)の情報から、未来のC(t)の数値を予測しようとした訳だ。昨今株価のなどの予測等未来の数量を予測するために、様々な数学的手法が使われている。俺が知る限りでは統計的な手法微分方程式等が使われる。

2-1:統計的手法

1つ目の方法は統計的な手法というもの。これは過去の情報のから代表的な物をいくつか抽出して規則性を見いだしたり、それに近い規則を見いだすための手段だ。例えば1-1で説明した最小二乗法は、C(t)の代表的な点[標本]をn個抽出してP1(p_1,C(p_1)),P2(p_2,C(p_2)),........,Pn(p_n,C(p_n))を取る。このときT = Σ(1<=k<=n) (C(t_i) - at-b)^2 が最小となるようなa,bを選ぶと言うもの。つまり各点からの距離の和が最小となるようなa,bを決定すると言うものだ。

2-2:微分方程式

2つ目の方法は微分方程式というもの。まず微分とはdC(t)/dtと書く事ができ、ある瞬間の数量の変化を見るためのものであった。ここで微分方程式を用いる方法とは、ある瞬間の変化に着目して未来の数量を予測するための方法を指す。

ここからは自分の復習の為に具体例を考えてみる。「数直線上を一定の加速度αで動く点Pがあり、その速度をv(t)とする。v(0) = 1とするとき,v(t)の式を求めよ」と加速度から速度を求める局面が有ったとする。

加速度とは微小な時間での速度を表すので、α = dv(t)/dtとなる。ここで、α = dv(t)/dt <=> α dt = dv(t) <=> ?α dt = ?dv(t) ∴v(t)= αt+C さてv(0) = 0 より v(t) = αt (答)

と物理で出て来る変位、速度、加速度に代表されるように物理的な状況で使われる事もあり、コップからこぼれる水の量を予測したり、それこそ天気を予測したりと最近の世の中では微分積分で語り尽くされている話が数多く存在する。

2-3:大学生が大学生の内にやっておくべき4つの事

2-3では自分の大学の卒論、修論時代にやっておくべきだった事をまとめる。軽はずみだが動く程度のプログラムを組む位なら、卒業後でも間に合う。むしろ卒論、修論は大学時代にしかできないので大事にしてほしい。実際問題Web業界でもデータマイニング、画像処理、音声処理、各種物理的なモデル構築などは大学時代如何に勉強したかが重要になって来る。以下微分方程式を例にやっておくべき4つの事をまとめた。

  1. 微分方程式が用いられる様々な状況、そのときの式(モデル)を人に説明できるようにする。
  2. ある事象の微小な時間の変化を、「df(t)/dt = ****」の形に落とし込んでみる。
  3. 3.で落とし込んだ内容が、どういう場合に成り立つか?成り立たないか?を考えておく(利点と欠点)
  4. 2.3.の内容をきちんと人に説明するように練習する

加え個人的には研究の成果(上手く行った?行かない)よりも、「○○の事象における特定の△△や□□の状況において、そろを解く手法(微分方程式)○○を立てた所、□□という結果が得られた」という論理展開やモデルの立て方に力を注いでほしい。さらに「△△や□□の状況」を具体的に説明できるようになると、例えばシステムの障害の切り分けやカスタマーサポートなどに強くなれる可能性も高いだろう。

今だからこんな事が言えるがあの当時の自分は、特定の問題を解く手法ですらまともに分かってなかった。そんな過ち話はここまでにして、これから就職活動を控えた大学三年生、大学院一年生はそろそろ卒業論文を控えることであろう。そこで学術論文の書き方のまとめを紹介しよう。

【大学生・院生必見】わかりやすい卒業論文の書き方 10のまとめ【卒論】


2-4:俺がやりたかった事

俺がやりたい事は過去の変化を数式で表し、未来の予測を立てる。又は様々な情報を複数のグループ(クラスタ)に切り分ける為の手法を考えるようなジャンルだった。しかし大学卒業時とりあえずプログラムで金に困らない仕事として、Webの仕事を選び今日に至る。こうした中とりあえずWebの実務で困らない程度の知識を覚え、余った時間と金でこっちの方をすすめようと考えていた。

最も時間の使い方のなってない部分もあったのと、甘くない現実を直視する。俺の言う2-2、2-3は現代では最先端の技術。それに加え博士卒がゴロゴロいる世界だから痺れる。もちろん痺れる世界だからこそ、憧れてもいたのだ。さて多くのリクルーター、面接官にも「実務がこなせる人なんていくらでもいますよ。むしろ2-2や2-3に注力して下さい」言われる事も数多くあり、これは嬉しい流れだった。

2-5:こんな商売をやりたい人へ、これだけは読んどけと思った本

幸い昨今「ビックデータ」と言うジャンルが流行り、統計の練習の為のデータが大量に公開、紹介されるようになった。俺は大学時代、画像から人物の顔を判定する研究をしていた。OpenCVと言うライブラリを使っていたが、あの頃は下のような書籍も無かった。そんな事を考えると語り尽くされて来た分、やりやすくなったと言える。

んなこんなで俺は、「データサイエンテイスト」という職種も視野に入れる事に。そこで何から始めて何から勉強するべきか?を知る為に読んだ本は、

データサイエンティスト養成読本 [ビッグデータ時代のビジネスを支えるデータ分析力が身につく! ] (Software Design plus)

データサイエンティスト養成読本 [ビッグデータ時代のビジネスを支えるデータ分析力が身につく! ] (Software Design plus)

確かにこの業界で使う技術を確認する事ができた。この本は大学の物理系、情報系全ての人間に読むのを薦めたい。こういった統計的な手法が如何に各種ジャンルで応用されているか身にしみて分かるからだ。ところで大学時代「大数の法則」「中心極限定理」「最尤推定量」「独立性の検定」などの名前を聞いた事のある人も多いはずだ。しかしどういった概念だったっけ?どういった状況で使うんだっけ?を答えられない場合もあったりする。これらの確認の為に、

できるポケット+ ビッグデータ入門 分析から価値を引き出すデータサイエンスの時代へ

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統計学入門 (基礎統計学)

統計学入門 (基礎統計学)

「それ、根拠あるの?」と言わせない データ・統計分析ができる本

「それ、根拠あるの?」と言わせない データ・統計分析ができる本

等を読んだ。こんな風に業界の仕組みや必要な業務に技術が書かれた本は、研究、就職前に目を通しておくをお薦めしたい。又本来とは違った業種に行ってしまった場合でも割りかし有効で、こういった時は業界の仕組みや枠組みを把握するようにと働く趣旨を変えてしまう事もコツの一つだ。

3-1:俺がこんな商売にこだわる○つの理由

さて俺がこんな商売にこだわる理由。一つ目は大学時代にやって来た事を改めてやりたいと言う事。二つ目は事業の企画段階という上流工程の一部の枠で動く事により、事業全体ののロス(損出)を減らしたいからだ。困った事に物を作るという下流工程でやってた身としては、○○を作ったからと言って事業が上手く回る訳ではない事をかなり見て来た。あと三角州だの扇状地だのは、川の上流で流れる水の水質が良いからこそ、結果的に良い作物が育つのだ。上流の流れを上手く管理することも、事業では必要な事ではなかろうか?

何かを作る前に、事業を興す前に「○○を△△な客層の□□%向けに売り出していき、売上xx円を見込む」と何の為の○○か?とある程度見込みを立ててから話を進める事って大切だ。この命題における□□や△△を上手く見込む為にも、2-2,2-3のような知識が必要な現状。実際問題ソーシャルゲームの業界でもこういった命題を調査、検討するための指標をきちんと立てながら作業している。

俺がものづくりに携わっていて嫌なのは、「何の為のプロジェクトなの?」をないがしろにする現場作業者、発注者が極めて多いと言う事だ。これを作れと言う前にきちんと背景の説明をしてくれればありがたいと思う事も多いし、結果的に利益を上げる為の事業の私物化で無く、醜いエゴの押し合いになる事も見て来た。特に受託業者は何でも良いから作るが横行していて、企画の上流、企画全体が見渡しにくいからこまった物だ。反対に小数精鋭の会社で全体を見渡し易い場合も確かに有り、そういう場合の方がロスが少なくてすむ場合もある。

さて受託と言うか下流に位置する会社は、作る事を要求されるため、俺の勉強したい事が、常に会社でやってる仕事と真逆だから困っていた。こんな文章を書いてるより、正直何らかのアプリケーションを... と言うのが現実だし、当たり前だが形がそろってなければ誰からも評価されまい。誰かから評価されるためのプログラムをやらなくてもいけないし、毎日の業務の復習もやらなくれてはいけないしと全てこなすには時間オーバー。全く週休5日の会社に就職したいし、本当に時間が足りねーなと思った限りだ。

4.最後に

俺は「物を作るのが嫌いだ」と親に言えば、親に困った事をされる。元々俺は組織の枠組みの中で活動する人間なので、自発性=0のまま。だから新しいサービスを0から生み出すのはどうも苦手だ。こんな風に物を作る事が嫌いな理由も3-1位に長くなるため、女相手に話すといやがられるからさらに困って来た。しかしながら自分で事業を興すだけの資金力はない。従って当面は組織の枠組みを構成する一つの歯車として暫く動いていきたい。こんな事を書くようになった段階で俺も年寄りになったと思うが、まあ仕方あるまい。

しかし現実はそうもいかない。1で見た通り退職を繰り返し、俺の市場価値C(t)が下がり続け崩落した今、俺はもうこの枠組みの部品として動くことは実質無理であろう。ならば市場価値C(t)の上昇の見込みのある誰かにこの文章を読んでもらい、C(t)の向上に努めてもらいたいと思いこの文章を書いた。後日本に限るがプログラムを書く職種なんてろくなものではない。そんな職種に何年も身を置くのは時間の無駄である。最後に読者の皆さんがこんな職種に勤めることのないよう、各種フィールドでご活躍する事も心より願う。