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はてなキーワード: スクリプトとは
後編
行列はVBAなんかじゃ無理っぽいし、なんかプログラミング言語を覚えようと決める。
とりあえず両方試そうということで、RのためにRとRstudioをインストール。
プログラミングはなんかを製作する目標がないと挫折すると聞いていたので。
深層学習というものが流行ってると聞いて、ちょっと触りを勉強したくなる。
この本は面白かったので、深層学習を目標にプログラミングを覚えよう！
後になって、これはとんでもない間違いだったことに気づく。深層学習と機械学習の違いも判らないまま、RよりPythonを先に触ることに。
教本にしたのはこちら。
「ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」
途中まではまあなんとか。
微分って便利だな。行列計算できるの便利だなっていうところまでいったが、クラスという概念が理解できず、途中からハテナが浮かんで読み進められず。
うん、もうちょっと易しい本を探そうと思って手に取ったのが
「独学プログラマー Python言語の基本から仕事のやり方まで」
なんとか読了。自信をつける。
実は、いまだにコマンドプロンプトとパワーシェルとbashの違いが分かってない。
つづいてPyQに2か月くらい登録してみる。
なかなかPythonが楽しくなってきたが、クラス意味が今一つ掴めないままいったん中断。
この辺で、自分は統計に興味があってもプログラミングに興味がないんじゃないかということに気づく。
なんだかんだもがきながら、PythonもRもモノにならず、日常のちょっとした計算やグラフを作ったりはExcelを使い続ける日々が続く。
あるいは、Excelで成形して、検定かけやすい形式にしてRで検定するとか。
Rに触れてなかったな、Rは完全に独学。「こんなことやりたいなぁ、ググってみるか、ほうなるほど」って感じ。
そんなさなか、放送大学で「Rで学ぶ確率統計」という講義があるのを知り、さっそく入学して受講。
なかなか面白かったし、PythonばっかりでRあんまり触ってなかったからいい刺激になった。
恥ずかしながら、負の二項分布やガンマ分布ってよう知らんかった。
しかし、講義は楽しかったがなにか書けるようになったかというとそんなことはなく、依然として基本はExcel。
まあ、実際csvじゃなく、手書きのデータとかをExcelに打ち込んだりする程度なんでPythonやRを使うまでもなかったというのもあるんだけど。
「Excelパワーピボット 7つのステップでデータ集計・分析を「自動化」する」
パワークエリを覚えたらピボット形式のExcelファイルとか、セルの結合が多用されたExcelファイルを、成形加工するのが非常に楽になった。
しかも、同じフォーマットで記録されてるデータならフォルダにぶち込んで一気にまとめ上げることも可能！
控えめにいって神！
としばらくパワークエリを礼賛してたのだけど、各ステップはPythonのpandasやRのdplyrでも出来ることに気づく。というか最初から気づけ。
こりゃ、一気に覚えちまおう、統計というより、データの前処理だなと思ってUdemyでRの動画を買ってみた。
AIエンジニアが教えるRとtidyverseによるデータの前処理講座
https://www.udemy.com/course/r-tidyverse-preprocess/
すっかりR信者になる。
それまで教本を呼んでもdplyrの便利さが今一つわからなかったのに、パワークエリで具体的にモノを作ると、dplyrに翻訳したら、すいすい。スピード10倍。
便利さにようやく気付く。
そんで、pandasに翻訳したらどうなんだろ？と思ったらもっと速いｗ
すごいなPython。
Rへの入信はたった数週間。再びPythonに興味。
さて、ゼロから作るディープラーニングを再開しようと思ったけれども、そもそも、機械学習をすっ飛ばして深層学習って無茶だったと反省し、まずは機械学習に。
機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning)
で、この本がすごい。
5章あるんだけど、機械学習のアルゴリズムは5章だけなんだなｗ
それまでは何に割かれてるんだって？数式の証明とか、便利な計算法、例えばニュートン法とかラグランジュ未定乗数法とかｗ
こんだけ引っ張っておいて、いよいよ本番の第5章もゴリゴリ数式をスクリプトに落とし込んでいってるのに、「これは学習のためでscikit-learnっての使えばたった1行」っていう無慈悲ｗ
いや、ほんと数学の勉強になったし、こうやってゴリゴリやるとなんのためにクラスというものが存在するのかようやくわかった。
線形代数って便利なんだなと。行列をスカラー値のように何の気なしに扱えるようになると、あの頃苦しんでいた実験計画法、タグチメソッド、今読み直したら別の印象があるんじゃないかなと思うようになったり。
この本を読む途中、「マンガでわかる統計学因子分析編」で学んだことが理解の助けになった。
なんたる僥倖。
線形回帰、リッジ回帰、SVM、PCA、ｋ-means、クラスター分析、一気に手札が増えた。
Ｐｙｔｈｏｎで学ぶ実験計画法入門 ベイズ最適化によるデータ解析
実験計画法って、fisherの古典的なやつ、ラテン方格に割り付けて、ってやつかと思ったら、線形代数使えればもうなんでもありなのな。
これ、すごいな。
機械学習と実験計画法がここでつながるとか、控えめにいって最高だな。
まだ読了してないので、また後日。
これからはCDNのエッジで何でもやるぞ！という流れになりつつある。
そうなればレスポンスが上がりユーザー体験が良くなる。結構なことだと思う。
でもさ、今まで散々レスポンス無視する方向に進化してきたじゃん。
大量の依存関係で生成されるJavascriptは巨大に膨れ上がり、メインコンテンツを遅延読み込みさせてユーザー待たせたり。
いや分かるよ。生産性を上げるには仕方なかったんだよね。今はその反省から多少改善されてるのも分かるよ。
画面を埋め尽くす広告も、トラッキング用のスクリプトも、続きを読むボタンもビジネス上仕方ないよね。分かるよ。
でもそれでいきなりEdge Computingと言い出すってのは、何かモヤッとする。
いじめっ子が社会活動を始めてキラキラしたこと言ってるような感じというか、
大量消費社会の申し子がいきなりSDGsとか言い出す感じというか。
いや内申書(Core Web Vitals)目当てでしょ？先生分かるよ。
そういう子だよね。君は。
PythonじゃなくてJavascriptだけど、Greasemonkeyのユーザースクリプトで便利してるよーw
たとえば、この増田の画面。普通にブラウザのウィンドウでかく開いていると、行が長くて目を横に大きく動かす必要があって、めっちゃ読みづらい。これを
for (var elem of document.getElementsByClassName('section')) {
elem.style.maxWidth = '40em';
}
って書いてやるだけで、ほどほどの横幅で快適に読めるw
あと、いつもよく見てるサイトのタイトル部分とか広告バナーとかの部分を見ないで済むように、適当な位置まで自動でスクロールしてやるとか、広告のiframeを１ピクセル四方に縮めてやるとか...w
今は正社員として事務職をしていますが、コールセンターの頃を思い出して筆をとります。
自分は社会不適合者なんじゃないか？と思ってる無職の人にお伝えしたいことがあります。
法人向けのコールセンターなら、社会不適合者でも十分務まります。
なぜなら…
しかも法人向けなので特殊な業種向けを除けば大体カレンダー通りの休みが取れます。
アウトバウンドの営業電話だと、目標という名のノルマがあることも多いのできついですが、インバウンドならそれもないです。末端は。(SV以上になると受電率や応対時間、保留時間とか気にしないといけない)
そしてコールセンター全般ですが、デスクにパーテーションがあるので、自分の世界に浸りながら仕事ができます。
SVと呼ばれる人とさえしっかり連携できていれば、あとは問題ありません。
私の同僚だった人達のほとんどが、売れない役者もどき(劇団員同士で客席埋めあってるような劇団の役者)、売れない格闘家もどき、漫画家志望者、売れない同人作家、実家の太いこどおじおば、発達障害者、精神障害者、売れない配信者、でした。
でも彼らは毎日イキイキしていました。
人間性はもれなく自分が歳をとった自覚のない頭脳が子供な人間たちでしたが、深く関わらなければ特に影響はありません。
仕事の時間内だけしっかりがんばれば楽勝です。閑散期もあるし。電話線をしめればあとは残業もないですし、別に責任のある業務もほとんどないです。
それは、責任がとても重いですしクライアントのご機嫌も取らないといけないし末端の社不たちをまとめる力がないとできないからです。
それに、向上心があると同僚たちの幼稚さに反吐が出て、同レベルの仕事をしていることが嫌になります。
最低限の礼儀もない情弱、暇人や老人しかかけてこないので、精神削られるだけでサイコパスでもない限り病みます。
私は元引きこもりで、そこから法人向けコールセンターにつきましたが
正規雇用になりたくて、1年ほどで卒業して今はなんとか正規雇用の事務職で頑張っています。
同じ境遇の人たちに届いて欲しい。
相変わらずhttps://anond.hatelabo.jp/20210902215251
でも指摘があるけどご都合主義（どうやっていつの間にそれがそこに？どうやってその人がそこに？）がなぁ・・・
それ以前に
「ミッション・インポッシブル（トム・クルーズP）」や「007 （ソニーコロンビアサムメンデス）」
スクリプトドクターっていうの？？複数人でシナリオ叩き合ったりした方がいいんじゃないの？
「た だ 車 で 移 動 し て い る だ け」
「間に合うか間に合わないか、っていうときに何の障害もない」ってさあ、観客に向けてサービス精神なさすぎじゃない？
敵の車とカーチェイスでもいいし。敵がバリケードを用意しているでもいいし。
それらがベタ過ぎて（あるいはテレビ版でもうやってしまってるので）嫌なら
”敵が車に仕掛をしていて故障しそうになったが機転で防ぐ"でも”敵に騙されたフリをして騙し返す”でも”敵に行先がバレそうになるので敵のB地点への通信をとめなくちゃならなくなる”
でもいいし。
でも実際やってることは
「状況をセリフで説明しながら た だ 車 で 移 動 し て い る だ け」
主人公が裸足で駆けださなきゃいけないならその時のルート上には絨毯がひいてあっちゃだめなんだよ。
ガラスの破片が散らばってるか、せめて雪や氷におおわれてるとか！！
敵の強さの描写とそれを乗り越える主人公チームがないから ただ敵がマヌケに見えるし主人公チームも有能には見えない。
わかりましたよ。
就活で、第一志望の企業におそらく落ちた。1営業日で一次面接は合格連絡が来た
「熱意をみています」
と大体の会社は言うが、熱意とスキルなんか書類と1次面接を通過した時点で担保されているし
与えるメリットなんか、入った人が会社の制度を使って資格取得したり、会社から与えられた役割の範囲で仕事を
こなせるって言いきれば担保される
それ以上なにを求めるのか。
会社の制度を使ってという言い方がまずいとか、面談時に話が長いとかそういった理由で落としてくるだろう
面白い話ができたり、とんちのきいたことを言える人が欲しいだけならお笑い芸人を雇え
俺は応募要件を満たしていて、やる気があって、現職のクソみたいな環境を変えたいからという理由で
一次面接を突破したんだぞ。つまり、人格、スキル、要件すべて満たした状態なんだぞ
その企業にとっては大した準備はしていないだろうが、こっちは二次面接までどれだけスクリプトを用意したか
そういった裏側の苦労への想像すらしていないだろう
アニメやゲームをしたい気持ちを抑えて、わざわざ就活という茶番大喜利大会の用意をしていたんだぞ
面接官も結局は資本家に雇われた犬の癖に、面接官という役割を与えられたとたんに、切って捨てる。
一次で落ちるとさすがに自責思考になるが、二次で意味わからん理由で落とすのは
比較的マシな会社に受かって、さっさと転職し、今のクソみたいな環境と見切りをつけるために受けている
それだけでやる気十分だし、目的も成長目的なのに何がいけないのか
今まで俺を落とした判断をした面接官すべてに自宅まで来て理由の説明と土下座を伴った謝罪をしてもらいたい
本当に殺意が湧く
使えなくなったら捨てればいい話だろ
作る側より、出来たものに安易に乗っかろうとする側に文句言ってくれよ。
10万件越えのデータの分類をExcelで手作業でやってたとかバカじゃねぇのと思って
分類用のスクリプト書いたけど、後生大事に部門で抱え込む必要なんかないと思ってる。
一応入力データのフォーマットが変わってもある程度使いまわせるように作ったけど
メンテが続くとも思ってないし、他人の書いたスクリプトを読み解きながらメンテするより
たとえ手間が増えても後任が楽な方法を取った方がマシだと思ってる。
各人が自分の手間が減る方法を考えりゃいいんだけど、その考えることを放棄してるというか
そういうこと考えられる余裕が失われてる職場が多いな、とは思う。