熱くなれるオタ趣味を再度つくった方がいいのか
私は、小説書いたり、絵を描いたり、動画(MAD)を
作ったりするのが好きだ。
趣味ともいえる。
ただオタ趣味ではない。
オタ趣味は、アニメや漫画に熱くなって仲間と
盛り上がって、語彙が不足するような
そんな熱いものだと思うが
昔あったが今はなくなってしまった。
ラブライブという作品にどっぷりはまり、
初めて映画の前売り券で徹夜組し(すみません)
ライブビューイングにいき、Blu-rayを買い、
オタクバッグ作ったり、オリジナルTシャツ作ったり、振り付けを覚えたり、
最後には、友達にFinalライブ一日目現地参戦させて
頂いた。
Finalライブで私は煩悩を奪われた
無欲になり、それ以降新しいアニメや漫画、ゲームを
みても、あぁーと遠くを見ているように、はまらなかった。
ラブライブ サンシャインが７月からアニメが
始まるらしいがおそらくはまらないだろう
でも、気持ち的にそわそわする
前の衝動的な熱さがなくなっている今、
こんな状態でいいんやろかとおもっている
だから空白を埋めようとはまるものをと
無意識に探してしまっている気がする
まー、オタ趣味はもうなくてもいいかもしれないけどね
apply系関数を用いる時に注意したいこと【R】
Rを用いて分析する際に、apply系関数を用いて
少し時間食われたところがあったので備忘録的に記録しておきます。
使用しているRのversionは、 3.2.4です。
apply系関数を用いて解析している時に、
データフレームの中で日本語のものがあるとエラーを吐くときがありました。
その時、日本語以外の解析したい列だけ抽出しようと思い以下の方法をとりました。
解析したいCSVファイルがあることを前提しまずそれを読み込む。
x <- read.csv("test.csv") #読み込みたいCSVを"test.csv"に書き、変数x
y <- x$retsu #xで読み込ませたい列を指定し変数yへ
kaisekiyou <- dataframe(y) #yをデータフレーム化 変数kaisekiへ
kaisekikekka <- apply(kaisekiyou, 2, sum) #apply関数を使用
kaisekikekkaの列のsumが答えで表示されると思います。
フリーライブの素晴らしさを皆に伝えたい
この記事の総括
フリーライブは素晴らしい
フリーライブは有名・無名問わずアイドルが近くに見えてファンとしてとても幸せ
特に有名になったアイドルの皆さんにも原点回帰に立ち返るという意味で
こうした近さも思い出してくれるとまた新鮮なのでは？と思った
総括終わり
こんにちは。榛咲です。タリーズで作業中なうです。
昨日、前田敦子さんのフリーライブに参加して来ました。
意外と女性ファンが多く、黄色い歓声が聞こえてきて嬉しかったです。
というのもこうしたアイドルのコンテンツは男性のお客さんが多いなので
「うおー」という低音がいつも聞こえるので、新鮮でしたｗ
前田敦子さんはAKB時代から知っており、「タイムマシンはいらない」の曲を
好きになって、ソロでの彼女も好きになりました。
ライブを聞いてて、その透き通る声はいいなぁと思いながらサイリウムを振ってました。（場外）
そのあと彼女のファーストアルバムを予約するとハイタッチ券がもらえるのですが
ハイタッチしてもらって彼女の笑顔の輝きさに癒やされました。
本題ですがこの記事では、フリーライブの素晴らしさを語りたいと思います。
まずフリーライブとは何か。
「フリーライブは入場料金が無料のライブのことを言います。 アリーナツアーはツアーで回る会場が全てアリーナ(体育館)のことを言います。 代表的な場所は横浜アリーナや大阪城ホールなどです。 規模は8000～16000人くらいの会場です。」
だそうです。
簡単に言うとその名の通り、無料でライブが見えるものです。
私はフリーライブで今まで
・AKB48さん（大阪）
・でんぱ組.incさん（東京）
・前田敦子さん
を見てきました。
その時の感想をいうと、
すっごい近い幸せ！
です。
まずステージと観客の距離が近いです。
こんな有名な歌手をこんな近くで無料で見えるなんて最高すぎるだろ！と思いながら見てました。
あと場所も屋外の小~中規模なステージなんですね。
その規模感が、アイドルの皆さんの初めてステージにたった感じや
観客との距離感を思い出して原点回帰になるのかなと思いました。
無料でアイドルが近くに見えるフリーライブ。流行ったらいいなぁ。
ということでアイドルのフリーライブをまとめたサイトやツイッターアカウントを
ご紹介致します。
関東
らいなび｜関東のフリーライブ情報、無料の音楽イベント情報サイト
関西
フリーライブ関西(@freelive_KANSAI)さん | Twitter
アイドル関係（私はここをフォローしています）
アイドル現場検索サービス『Leadi』 (@Lead_idol) | Twitter
ここでだいたい情報を仕入れる事ができると思います。
ご興味あればぜひぜひ。
Web制作会社からデータマイニング事業の会社に転職した話
この記事の総括
世間的にまだまだデータサイエンティストへの
道のり(特に入り口の採用されるには？の記事が少ないので)
投稿することにしました
学生時代にあるといいもの(新卒入社で考えてる人)
①統計解析ソフト(SPSS SAS R等)を使った経験
(研究レベルだとなおよし
)
②言語(Python)を使った経験
③機械学習 人工知能 情報検索 データマイニング関する研究
④データ分析のコンペに出場し授賞した、
⑤数学に強いこと
⑥理系の学部、修士、博士課程出身
社会人としてあるといいもの(転職で考えてる人)
⑦DB設計、SQLを用いたシステム開発経験
以上のどれか一つ、または複数あると
アピールになり採用されやすくなります。
(会社ごとに必要な経験、スキル違うので
一概には言えませんが…)
私は、①②⑦をアピールし採用されました。
同期の方々は、②⑤⑥でした。
よって上のようなスキルや経験をもって
アピールすることと通りやすいと思います。
そしてデータサイエンティストへどうしてなりたいか
どういうキャリアを築いていけばいいか
ビジョンも大事になってくるとおもいます。
というお話です
総括終わり
この記事では、私のデータマイニング事業会社へ
転職した話を書こうと思います。
何故かといいますと、深層学習(機械学習の分野)や
人工知能や今は落ち着きましたがビックデータであったりとか、
そうしたものが注目されるようになり、扱う人材へも
焦点を向けられるようになりました。
関心・興味を持たれた方の中には、
こういう職種には実際どうすればなれるの？と
思った方も多くいると思います。
そうした方々のために
データサイエンティストへの道として
ブログの記事が投稿されるようになりました。
①未経験者はどうすればデータサイエンティストになれるか
http://tjo.hatenablog.com/entry/2013/04/19/003920
②データサイエンティストになりたい学生の為の就職先の選び方http://d.hatena.ne.jp/shakezo/touch/20130104/1357273241
しかし、まだまだそれを示すブログの記事が
少ないと感じるのが実情で、
ニーズに対する供給が不足していると感じております。
(といっても、
こうした事業をしている会社等が日本には
まだ少ないこと、故に登用するエンジニアの数が
少ないからだと思うので仕方ないのかなとは
思いますが)
そこで私の経験がどうすればなれるのか？という
疑問をもつ方々へ参考となる１ブログの１記事に
なればいいなと思い記事を書くことに致しました。
【スキルについて】
【私自身について】
私は、学生時代にSPSS SASという統計解析という
ツールを用いて疾病と他の因子の相関関係について研究してました。
そこで過去のデータだけでいいのか、もっと
他の因子から疾病のなりやすさ等予測できないのか
という疑問から、予測や発見を行う
データマイニングという手法を知り、
扱う人材としてデータサイエンティストを知りました。
そのために、他大学でデータマイニングに関する
研究を行っている研究室に混ざらせて頂いて
パワポで発表したりしてました。
就職では、新卒での応募がなかったので
データマイニングを扱う以外にも情報検索等の
データを扱っての処理も興味があったので
その部分であるデータベースに関する知識と
技術をつけたいとおもい、Webエンジニアになりました。
しかし、働いてるとこは非常に多くのことを
学ばさせて頂いたのですが
非常に身体と精神に負担がいく
サービス残業当たり前、酷いときは深夜体制１時
徹夜も一ヶ月に数回当たり前の環境で。
もうデータベースに関する経験は十分だ(まだまだ
勉強すること多いですが)
WEB制作もシステム開発も二度としたくない！＞＜
と思いデータサイエンティストを目指すことにしました。
そこで私は学生時代に行ったSPSSやSASを用いた統計解析の研究や
趣味でやってたRやPythonでの統計解析経験
データベースに関する設計やSQLを扱った経験を
アピールし、ありがたいことに採用して頂きました。
【他の皆さん】
皆さん、理系出身の方で9割しめてます。
学部は、薬学部、理学部、工学部
修士、博士も理学、工学研究科の方が多いです。
皆さんは統計解析ツールの経験はないが
数学的強さや各々の研究(データマイニング関係の研究はもちろん、それ以外でも
数学、物理、生物他様々)やデータ分析でのコンペでの実績をアピールしていたようです。
以上をまとめると
統計解析ツール(SPSS SAS R)を扱った経験
(研究レベルだとなおよし)
データベースに関する経験(設計やSQL)
データマイニングに関する研究(それ以外の数学、物理、生物等の)やデータ分析でのコンペでの実績
数学的強さ
理系の学部、修士、博士出身
であれば採用が通りやすいのではないかとおもいました。
【ビジョンについて】
【私について】
私は、データマイニングを用いてクライアントと
この会社に貢献したいと思ってます
それを目指してデータ分析屋(エンジニア)として頑張ってます
【他の皆さん】
転職されてきた方は前職での同じ職種の人との
差別化をはかるためとおっしゃってました。
他は私とおなじようなことをいってました。
以上になります。参考になったでしょうか…。
わかりずらい、ここ詳しく知りたいという方、
それから、今うちの会社でも人材募集中ですので
お話もっと伺いたい、相談のってほしいという
方もいらっしゃったら、合わせてコメントに
かいてもらうと嬉しいです。
