中村与太郎の日記 – ページ 2

基本情報技術者試験の選択科目にPythonが追加される

趣味エンジニアにとって、自分の知識がどの程度あるのだろう？と疑問に思うことがある。客観的な指標を持っていないのだ。

資格試験は情弱ビジネスだと否定されることもしばしばあるが、多方向に広がった知識をキュレーションするという意味では、とても有意義なものだ。評価軸を持っていない他業種の人間からすると就職活動などに関係なく挑戦する意義がある。

Pythonの資格について調べていた。
一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会の出している民間資格が見つかった。これは今の所スルーすることにする。なんせ1万円もするー。

もう一つ見つかったのがタイトルにもある基本情報技術者試験だ。

しかも国家資格。
2020年の4月の試験からPythonが使えるらしい（直近の秋試験では使えない）。現在8月なので秋の試験までは80日程度。Pythonが使える春の試験までは約９ヶ月程ある。直近の秋はこけても、20年春ならいけるっぽくねと思い、早速過去問買ってきた。

試験は午前と午後に分かれており、どちらも60%以上で合格。
試験対策をしていない現在の時点で午前を解いてみた。
80問中28点だった。
問題は選択式なので、30点くらい取れるだろう。

合格は48点なので午前の試験だけなら秋の試験でも受かりそう。
午前だけ受かっても合格ではないが・・・

2020年4月の試験でPythonを選択して合格することにした。
まだ受付してたので前哨戦として2019年の秋の試験も受けることにする。

機械学習の本を購入した(1冊目)

機械学習を勉強し始めてから約1ヶ月が経過した。
毎週学習の記録を更新しようと思っていたブログは既にさぼり始めた模様。ここ2週間くらいはスタディサプリで高校数学を復習をしつつ、AI Academyやその他機械学習系のサイトや動画を物色している。

本題のPythonではじめる機械学習を買った。

機械学習のサイトや記事で評判のよかった書籍を選んだ。定番のオライリー本。初級者向けとのレビューが多かったような印象だ。実際に読み始めたのだが、数式がなく読みやすい。

AI Academyなどでやった内容を復習しつつ、知識を広げながら進めていく感じでいる。AI Academyもあまり進んでいないので予習の貯蓄はすぐなくなりそう。

ボリュームがあるがとりあえず最後まで読めそうだと思う。

社会人のための数学のおさらい

先週くらいから機械学習の勉強を始めたのはいいが、文系出身の私は数式を見ただけで目を背けるように脊髄から命令が出されている。大学は経済学部だったため微積分なども見たが、本当に見ていただけであった。試験のための数学しかやってこなかった。

数学をおさらいしようと思って、スタディサプリに登録した。小学校から大学受験までカバーしているオンライン学習サイトだ。こいつがかなり調子いい。月額980円で動画見放題で学習できる。とりあえず高校数学を3年分やるつもりだ。文系だったので数III・Cは初学になるが、数Cは既に廃止されていた。

改めて学習してみると高校の時に理解できなかった点が、これまでに得た経験や知識とバシバシ繋がって面白い。点と点がやがて繋がるという意味では私はほぼスティーブ・ジョブスだと思う。アップル製品使ってるし。

動画は2倍速で進めていくと1講1時間くらいで終わる。数I・Aは全22講だ。私はそろそろ数I・Aが終わる。ちなみに大学受験対策用に別コースもあるがそっちはスルーしていく。私の目的は機械学習を学習するための数学を学習することだからだ。

あとは数学系YouTuberのヨビノリさんの大学数学の動画も参考に使えると思う。

統計学の学習

機械学習の勉強をしてみて、私が商売で機械学習を導入したい部分は機械学習である必要がないこともわかった。ただし、統計学は非常に重要だと思った。そのために数学も少し時間をかけてやるつもりだ。
統計学の最初の参考書は小島寛之さんの完全独習統計学入門を選んだ。アマゾンでレビューが多かったし、統計検定を受けている方にも人気っぽい。これを読み終わったら統計学の赤本といわれている本に切り替える予定だ。

今後の機械学習の学習の見通し

数学と統計学に寄り道をしようと思っている。たぶん6月いっぱいくらいやるかもしれない。

機械学習の勉強を始めた

たぶん1,2年前からやりたいなって思ってた分野。重い腰を上げ、今週からPythonを使った機械学習の勉強を始めた。学習の理由としてはネットショップの経営を分析するためでもあり、「あ〜機械学習ね」って言いたい為でもある。ぶっちゃけ半信半疑の部分も少しある。特段勉強したわけではないが、一応経済学部卒なので需要曲線が嘘つきなのも知っている。それでも、どこまでできるかわからんが学習することにした。

ショップの分析

ショップ全体の売上の分析・簡易な予測は帳簿をつけていれば機械学習なんて必要ないと思う。使っている会計ソフトでグラフも出るし。会計ソフトで出せない部分はエクセルで近似曲線でも出せばよさそう。

うちのショップで機械学習を導入したいところ
・仕入商品のリスト化
・多店舗の仕入状況分析

ショップの取引データは全部で数万件は用意できる。ただし、特定の商品に限ると数件から多くても数百件しかない。なので商品毎の分析は難しいであろう。
ただし、アマゾンのランキング等、別のデータを組み合わせれば特定の商品の需給予測は可能じゃないかなと思っている。しらんけど。

学習教材

【キカガク流】人工知能・機械学習脱ブラックボックス講座 – 初級編 –
【キカガク流】人工知能・機械学習脱ブラックボックス講座 – 中級編 –
上記は修了済みで、どちらも良い動画だった。解説がわかりやすく、範囲も易しいところを選んでくれていて、成功体験を得やすい。この動画をみてから他のサイトに再訪問すると、理解できることが確実に増えていた。上級編はまだ販売されていない。

あとは適当にネットで機械学習の記事を漁ったりしながら、AI Academyをやってる。

機械学習の書籍はまだ選んでない。もうちょっとしたら立ち読みしに行く。
概要が書いてる「ビジネスで使う機械学習」という本はkindleで読んだ。

気になった点

上の本やそれ以外でも頻繁に目にしたのは、経営者としてどのように機械学習を導入するかという問題。
実際、予測は未来ではないので、どの程度信用するかというのは難しいところだ。占いに近い感覚すらある。ユーザー側にもリテラシーが必要な分野であることには間違いない。ニュースを検索するとAI詐欺みたいなものもあるみたいなので気をつけなくては。
機械学習ビジネスするなら、決算前に税金対策で投資みたいな。税理士さんと組んで営業かけるのがよさそう。しらんけど。

今週うっすら勉強を始めたんだけど、いまんところこんな感じかな。

udemyのLinuxサーバー構築運用入門講座修了した。

はじめてのLinuxサーバー構築運用入門 - コマンド操作がはじめてでも自分でWebサーバを構築できるオンライン講座
作成者 中村祐太 （Yuta Nakamura）


初めてサーバーに触れたので、少し視野は広がったのかなという感じ。
俯瞰して見れるようになったとか、抽象的にみれるようになったとかそんな感じ。
うまく表現はできない。今まではレンタルサーバーを使っていたので、見えない部分が着実に見えてきてはいると思う。
ただ、vpsをこれから使うかわからない。
さくらのvpsで学習を進めたのだが、お試し期間の2週間で解約するかもしれない。
まだ使い道が見えないというか使い方がわからない。
自分でいじり始めたらすぐ積みそう。怖い。
講座で触れたところはごく一部だろうし、サーバー周りは膨大な知識量が必要そうということは認識できた。作業量が多いし、全体像が把握できていないのでイメージも難しい。自分の中で抽象化できていないから、あまり長い講座じゃないのにめちゃくちゃ疲れた。
エンジニア覚えること多すぎだろ。

ただターミナルを操作している時の万能感はクセになるなあ。
Linuxって響もいいよなあ(ここら辺の操作はもっと深く学習するべきだと思った)。

次はAWSの学習をしようかと思っていたが、もうちょっと抽象的なやつ。
サーバーの基礎とかネットワークの基礎みたいなの調べたり、本読んでから動画もう一周した方がよさそうだ。
なんかやたら抽象って使ってるなw

AmazonランクTOP1000に入った書籍を出版社別に仕分けしてみた。

運営しているサイトのホンサガスに新しい機能を追加しました。
アマゾンランキングでトップ1000にランクインした書籍の個数を出版社別(約700社)に閲覧できるようになりました。
読者というより、出版社のスタッフや著者の方向けの機能になるかもしれません。

※データの取得に失敗することがありますので、完璧な統計ではありませんのでご理解の上、ご利用ください。。

現在、出版社をユーザーで選択しての比較ができないので、そこらへんを作成していきます。また、ランキングから販売個数を算出する機能が欲しいと思っています。

毎日更新していますので、これからもホンサガスをよろしくお願いします。

Pythonでショップの売れる曜日、売れる時間帯をグラフ化した

本日、初めてqiitaに記事を投稿した。ついでにgithubにも。
興味があればコピペで使えるので、どんどん利用してください。

内容としてはPythonでAmazonの売上データから売れる曜日、売れる時間帯をグラフにするためのプログラムだ。

ものすごく単純なプログラムだから、技術的にどうとかいう話ではない。
ただ、ショップの生データを自由に使えるエンジニアはそんなにいないと思う。
ちなみに横軸の数字は0が月曜日で、6が日曜日だ。
うちのショップの場合、木曜日の売上数が極端に少ない。
取り扱う商品ジャンルによって違うと思うので、ぜひ試してみてください。

こちらは時間帯別の売上数。
ネットオークションは21時から0時に終了時間を設定しろという記事を見かけるが、見ての通りだ。
基本的には昼型人間が忙しい、または眠っている時間帯の注文は少ない。
だが通勤時間、昼休憩、終業時間は絶対量は少ないがコブができている。この辺りも販売のチャンスがありそうだとわかる。

こういう分析ツールをいくつか作っているので、どんどん公開していく予定だ。
興味のある方はぜひチェックして下さい。

自己紹介中村与太郎とは

こんにちは中村与太郎と申します。
初投稿記事は軽く自己紹介をさせていただきます。

わたくし中村与太郎は大学卒業後、音楽プロダクションに入社しました。ゆとりの申し子である与太郎に音楽業界は厳しすぎました。

退社後はそこそこニートをやりながら、コレクションしていたレコードやCDを売り始めたんです。売り始めたら、不思議なことにコレクションが増え始めたんです。レコード集めが趣味だったので、売ったお金でまたレコード買ってただけなんですけど。

テキトーな持論
趣味のコレクションは市場に公開して、流動性を上げた方がなんやかんやで結果的に増える。

そんなこんなで開業届のハードルの低さにビックリしながらネットショップの運営を開始しました。その後の経営は言うまでもなく大変ですが、なんとかやってます。

ショップを運営しながら、必要に駆られてプログラミングの学習を進めてきたのですが、なかなか楽しいんですよこれが。最近のエンジニアyoutuberの活躍もあり自分でも何か発信できればと思い立った次第です。

現在は非エンジニア目線でエンジニアの活動をできないか模索中です。私より技術力のあるエンジニアは世界中に山ほどいるだろうけど、日本語が使えて、帳簿見ながら、必要なツールを作ってるエンジニアとなると、少しは的を絞り込んで差別化できるのではないかと思っています。

これから、この日記に活動を記録していきます。

中村与太郎