ぶらりずむ

すきなものだけをあつめました

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転職活動の話

こんにちは、ほうじ茶です。
最近転職活動をしています。

なぜ転職活動をしているのかいくつか理由があるのですが、大きくこんな感じです。

  • 会社の業績がちょっと心配
    • 細かい数字までは公表されていない(いいのかそれで)のですが、売上目標に対して微妙な感じがある
  • 高すぎる目標と個人評価のバランスが悪い
    • 頑張っても高すぎる目標により昇給がない
  • あまり従業員を大切にしている感じがしない
    • 特にメインで使うPC回りが2018年なのにこれかよ…という感じ

そんな状態で転職活動をしているのですが、日々愛してやまないヒデヨシさんのブログにて、こんなエントリーがあがりました。
oreno-yuigon.hatenablog.com

実際に私もKindle版を購入して読んだのですが、内容がとても分かりやすく、すっと腹落ちする感覚を受けました。
その後、私が徘徊している雑談Slackにて紹介したところ、幾人か購入されたようです。


何が書きたいのか、最近とても疲れていてまとまってもないのですが、だらだらとちょっと書いてみます。
本の内容についてはヒデヨシさんのブログに詳しく書いてあるので、ぜひご覧ください。

Amazonでもめっちゃ高評価で、購入前は「ほんとかなぁ…怪しいなぁ」とちょーーーーーっとだけ思ったものの、実際に一冊読んだ後には高評価も納得ですし、自分も★5をつけたいと思いました。


転職活動をしている時に大事にしていること

いくつかあるのですが、大きくこんな所です。

  • 広い意味でITに関われて、ITがメインであること
  • 社長が信頼できること
  • 会社の雰囲気にマッチすること

どんな仕事をするかって軸より、これらの軸の方を大事にしています。
今まで色んな仕事・職種を経験してきたので、良くも悪くも「だいたい何でも出来るな」という自負があるからです。

広い意味でITに関われて、ITがメインであること

過去にITとはまったく違う業界で働いたことがあり、それをきっかけに「自分はITが好きだ」という認識を持ちました。
それまでは「ITとは違う業界で働いてみたい・・・」と思うこともあったのですが、離れてみて自分が何が好きなのか、何をやりたいのかが分かったパターンでした。

まったく違う業界で働けたことに感謝はしつつも、やはり自分がやりたいことではない。
これを若い時に経験できたおかげで、いい歳になった今でもそこまでブレなく転職活動をできているように思います。

社長が信頼できること

信頼と一口で表現しても色んな意味合いがあるし、色んな社長がいるので難しいところですが、自分が誰かを信頼できるなと思える項目を当てはめて考えています。
よく「会社は誰のものか?」という議論もありますが、個人的には社長のものだと思っているからです。
最終的な意思決定は社長にあり、社長以下がいくら頑張ってもくつがえせないこともままあります。
その都度の判断は個別の話だと思うのですが、信頼出来ない人の下した決断に納得をして働き続けるのは私は辛いだけだと思っています。

会社の雰囲気にマッチすること

良い悪いは別として、わきあいあいとした雰囲気の会社、各人がプロフェッショナルとして個人商店の集まりのような会社、色々あると思います。
みんなと協力して物事を進めていく人が、後者の雰囲気の会社に入ってもなじめないんじゃないかなと思います。
過去にそういう経験があったため、自分の求めるもの・自分がありたい姿・会社と職場の雰囲気、これらの調和が取れていることを重要視するようになりました。



他にも大事にしていること、避けていることはたくさんあるのですが、自分の考えを整理することも兼ねてちょっと書いてみました。
「転職の思考法」は本当におすすめなので、転職を考えている・考えていないに関わらず、学生を含めて社会に出ている人すべてにおすすめ出来る良書でした。

このまま今の会社にいていいのか?と一度でも思ったら読む 転職の思考法

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ふわっとした仕事を良い感じにするにはセンスが必要

blog.tinect.jp

今日ホットエントリーに上がってたこの記事を読んだ。


ふわっとした仕事を良い感じに仕上げる、これって正直センスだと自分は思っている。
今の職場は"ふわっとした仕事"以前に要件をちゃんとまとめるのが苦手のような人が多いらしく、とりあえずある程度のオーダーに対して、よっぽどでなければ自分の経験と勘で進めて、良い感じに仕上げたものを渡すようにしている。
実際のところそれで差戻しを受けたことも余りなく、違うと指摘されることも余りなく(多分そこまで考えてなさそう)、なんだか無難に完結は出来ているように思う。


「ふわっとした仕事」って言葉で明確に定義するのってなんだか難しくて、自分もたまにお願いすることがあるのだけど、ある程度は相手の力量が分かっていないとお願いできない。
もちろん力量が分かっていても「明確に定義」した上で渡すのがベストなんだけど、時間的な都合だとか余裕だとかでそうもいかない時がある。
なので、そういう時に「ふわっとした仕事」を「良い感じ」に仕上げてくれる人って重宝するし、ありがたい。
そして自分もそうなりたいと思っていて、ある程度はなれている気がする。

ここで上げたのはタスクレベルに近い話なんだけど、もうちょっと規模が大きくなってプロジェクトレベルになるとどうなんだろうか。

???「これこれこういうことがやりたい、後は任せた」

これで降ってくるレベルって割とあると思うんだけど、PMの仕事ってそういうもんなのかと思う。
そう考えると、PMが不足している・PM的能力があれば食っていけるはその通りだし、そういう「空気を読むに近い能力」を書類ベースに落とし込むのは難しい。
正直一緒に仕事をしないと分からんもんだと思う。


ただ最近よく思うのは「ふわっとした仕事を良い感じにこなす人」ではなくて、

  • ふわっとした仕事に対して
    • 適確にヒアリングを行い
    • 相手の立場を尊重したうえで「ふわっと」させないように次回から持ってくるように伝えて
    • 全体最適をはかる

これなんじゃないかなと思うのです。


ふわっとした仕事を良い感じに出来てしまうのは、割と個人の能力による所があるため、人が変わると同じことが出来なくなる可能性が高い。
そうなると、そもそも「ふわっとしていない」ように持って行くのが手腕の見せ所なんじゃないかな、なんて思うのです。



これとは別で、はるかにレベルが高い人達同士だと、ツーカーで通じてしまう世界もあったりするので、それはそれでまた次元が違うんだなぁと思った次第です。

センスとは

最初の方に「センス」と書いたんですが、これ正直「センス」ってのが一番的確な言葉だと思っています。
「良い感じ」にするためには業務についてある程度把握しておかないといけないし、関係性や空気感も時には掴んでおく必要がある。
それらって一通り業務を知ってるからできることもあれば、そうじゃないこともあり、一言でいうとセンスなんだなぁと感じるのです。
センスを養うためには、全体を俯瞰して見ることができて〜など追加で色んな要素が出てくるので、仕事ってほんとめんどくさいですね。


そして月曜日から、粗い固まりを良い感じにする仕事が始まるのです。

hagexさんの死と事件について

hagexさんとは会ったこともないけど、時々ブログをよく読んでいて、短いけど適確でたまにトゲのある一言紹介文みたいなコメントが好きだった。
いつか直接話をする機会があれば、細かい話だけどPROなのになんで独自ドメインにしないのかとか、なんかそういうことを聞いてみたかった。
増田の件についても、ネット上であれば変に粘着してくる人なんてたくさんいるだろうし、そういう人がいるんだろうなというような感覚だった。

はてなの対応に問題があるとか、責任があるとかそういうことを言う人がいるみたいで、そう言いたい気持ちも分かるけど、それはちょっと違う気がする。
サービス側で対策(と呼べるのかどうか分からないけど)していたって、理性の無い人はやる時にはやるだろう。だって理性がないんだから。
個人的にサービス提供会社に責任があると言うのは、本質から逸れた話でしかない気がする。
今回ナイフだか包丁だかで刺されたとニュースで見たけど、刃物の販売を許可制にしろとか、そういう話に近いように思うのです。
言わんとしてることは分かるんだけど、ちょっと違う気がするのです。


oreno-yuigon.hatenablog.com

ヒデヨシさんもブログに書いていたけれど、こういったケースから身を守るのって自衛しかないんだろうか。
そもそも自衛って最終的に「発信をしない」ということなんではないだろうか?

ただインターネットが好きな一人の人間として、今回の事件は非常に腹立たしいし、ただただ悲しい。

統計分析

目的変数と説明変数

目的変数:予測したいもの
説明変数:予測のヒントになりそうなもの

予測問題

  • 回帰問題:目的変数が数値である時の問題
    • 売上の需要予測
  • 分類問題:目的変数がカテゴリである時の問題
    • クリック数の予測:xクリックあるかではなく、クリックが有るか無いかの場合など、画像の料理名は何か

単回帰モデル

  • 1つの目的変数を1つの説明変数でモデル化する方法
    • 弁当の売り上げを予測するにあたり、気温…など1つの要素を使う

重回帰モデル

  • 1つの目的変数を2つ以上の説明変数を使用してモデル化する方法
    • 弁当の売り上げを予測するにあたり、気温・天気・来店数…など複数の要素を使う
天気や曜日など数値ではない要素(質的データ)に対してどう取り扱うか
  • 質的データを数値データへ変換する→ダミー変数
  • いくつか方法はある
    • 1-of-K表現
      • 天気の場合、晴・雨・曇などのカラムを用意し、該当するものは1、該当しないものは0を当てはめる
  • pandasのget_dummies関数を使用することで、ダミー関数化することが可能

汎用的な予測モデル

  • 未知のデータに対応できる予測モデル
  • 学習(Train)データ、検証(Test)データに分割する
  • 過学習にならないように注意する
過学習
  • 学習のし過ぎによって、それ以外のパターンが出た場合に誤った答えを出力してしまうこと

モデリングの手順

  • 説明変数を決めてデータを準備する

モデルの評価

  • 何を予測するかによって評価方法が異なる
  • 評価方法とは評価関数を使用する
  • 評価関数とはモデルの予測精度を評価する数式
    • (例)RMSE:誤差を表す指標のため少ないほど良い、MAE:誤差を測る、その他色々

関数

  • sklearnのメソッド
    • fit:データを学習する
    • predict:データを予測する

明日はお休みです

こんにちは、ほうじ茶です。
5月1日ぐらいからずーっと働いてるんですが、やっと!明日!休みに!するのです!!!


とは言っても、ダブルワークを始めてからというもの、休もうと思った時にはだいたい風邪を引いたり調子が悪くなることが多く、普段の無理が一気に放出されてるのかなと思う次第です。
明日は体調不良になってほしくないけど、気圧の関係からか既にあんまり調子が良くない。。


ゆっくりしたい気分の時にはBILLIE EILISHでも聞こうかなと思って、これを聞いています。


Billie Eilish - lovely (with Khalid) Audio

Pandasの基本統計量

基本統計量はdescribe関数を利用する

import pandas as pd
data = pd.read_csv("CSVファイル")
data.describe()
#出力結果
# 項目名 意味
1 count その項目の件数
2 mean 平均値
3 std 標準偏差(Standarddivision)
4 min 最小値
5 25% 別途
6 50% 中央値
7 75% 別途
8 max 最大値

標準偏差:ばらつきの大きさを表す数値
中央値:ど真ん中にある値


参考サイト
https://atarimae.biz/archives/5379

データ型はinfo関数で見られる

data.info()