僕はなぜ働くのか？
もうすぐ仕事をし始めて丸2年、4月からは社会人3年目になる僕ですが、なぜ働くのか？を改めてちゃんと考えてみようと思い。
私も、あなたと同じように「働くのはとてもつらく、苦しいことだ」と思っていました。今はどうか、と言えば、あまり変わっていないようにも感じます。相変わらず仕事は苦しいですし、楽であることは一つもありません。
でも、「働く」ことはあなたに多くの物をもたらすでしょう。
と始まり、「働く」ことでもたらされることが6個記述されています。
その中で僕が特に共感したのは、以下の3個。
2.働くことは、明確な目標をもたらす
仕事以外のところで自分が為すべきことを見出し、それに向かって邁進できるのであればいざ知らず、やっぱり多くの人にとっては「"仕事"という一つの枠組みの中で目標を設定し、達成に向かって努力をする」というのが、スタンダードな形になるんじゃないかなと思います。
人生の全てが仕事というのは少し寂しいけど、だからといって仕事を全くしない人生というのも充実感が欠けた寂しいものになるのだと思います。
5.働くことは、信用をもたらす
「きちんと働く人」＝「きちんと責任を果たす人」というのは全面同意で、どんなに他の側面ですごいと思える人であっても働いていないというだけで「この人何か訳ありなのかな、、？」と少なくとも僕は思ってしまいます。
逆に、ちゃんと働いて自立しているだけで、最低限の信用は得られるというのもまた事実。
信用というのは積み上げるのはとても時間が掛かるけど、失うのは一瞬という厄介なもので、それもお金があったからといって簡単に得られるものでもない。
だからこそ、日々こつこつと真面目に働くことが大事なんだろうなーと思います。
6.働くことは、自信をもたらす
これはたぶん「2.働くことは、明確な目標をもたらす」にも関連することだと思うのだけど、ある目標に向かって努力するという一連のプロセスの中で「自分はこれができる」という感覚が生まれ、それが自信に繋がっていくのだと思います。
これからも仕事がんばろう。
僕がPythonを勉強する理由
基本情報技術者試験の出題内容に、Pythonが採用されるとのこと。
基本情報技術者試験は仕事を始めたばかりの2017年4月に受験し、たしか必須回答のアルゴリズムのところで見事に爆死した記憶があります。笑
が、プログラミング言語の方で表計算ソフトを選択し、なんかよく分からないけど結構点数が取れてしまい、結局合格したのでした。
そのプログラミング言語の選択肢の一つだったCOBOLがPythonに代わり、他もいろいろと変更が入るみたいですね。
元々選択肢が「C、Java、COBOL、アセンブラ、表計算ソフト」で、当時CもJavaもCOBOLもアセンブラも知らなかった（今も知らない）僕には選択肢が実質なかったので、ようやくPythonが採用されたか…！という今更感が正直強いです。
ということで、今僕はもっぱらPythonを使っていろいろ試行錯誤をしている真っ只中なのですが、僕がPythonを選んだ理由についてまとめてみました。
1. 理解しやすい
新卒でIT業界に入った僕は「ひとまずプログラミング入門としてJavaを勉強してみよう！」と思い、Javaを触ってみたもののオブジェクト指向が理解できず、結局1ヶ月くらいで断念しました。
今思えば最初からJavaはだいぶハードルが高かったわけで、その点Pythonは可読性が高いので読みやすいし自分でも書きやすいということで、入門には最適だったと思います。
2. ライブラリが豊富に揃っている
いざプログラムを書いていこうとなったときに、いろいろなライブラリが用意されているのは本当に心強いです。
ぱっと思い付く基本的なライブラリだけで、以下のものがあります。
- NumPy（ベクトル・行列計算）
- SciPy（科学計算）
- matplotlib（グラフ描画）
- Pandas（データ構造・演算）
これは1および2があることが要因として大きいのだろうけど、機械学習のフレームワークは圧倒的にPythonが多いので、この分野に携わりたいと思うのであれば結局のところほぼPython一択な感はあります。
- scikit-learn
- TensorFlow
- Chainer
など、他にもたくさんあるはず。
以上、僕がPythonを勉強する理由でした。
他の言語も興味はあるものの、一旦はPythonを極めていく方向で行く予定です。
オンラインサロンに参加し始めた。
この度、オンラインサロンなるものに参加し始めました。
クローズドな集まりなのでどんなことをやっているか詳細は書けませんが、ちょうど「こういう機会があればなー、、」と思っていた矢先に案内があったため、迷わず参加を決めたという経緯があります。
会の主催者の方も、常々一度お会いしたいと思っていた方なので、昨日のオフライン会でお会いできてとても嬉しかったです。
今後オープンにできる内容があれば積極的に書いていきたいと思っています。
「メディカルAI専門コース 講義」を受講した。
年末年始にオンライン講義で勉強しましたが、今日はその続きで講義＋小テストがありました。
会場が国立がん研究センターで、もし学生時代にがんの研究に携わっていたら来ることもあったのかもなーと思いつつ、久方ぶりに朝から夕方まで一日講義を受けました。
講義内容はこんな感じ。
午前（10:00～12:00）
午後1（13:00～14:30）
午後2（14:50～16:50）
会場に入って、まず月並みだけど「人多いなー！！」と感じました。
同会場で一昨日・昨日に開催された学会本体の方は参加しなかったのですが、 参加者は500名規模だったらしく、本分野への人々の関心が高くなっていることが伺えます。
参加者はおそらく
- 医療従事者、医学研究者
- 情報技術者、エンジニア
の二属性に大きく分類されると思うのだけど、前者が後者を理解したいという必要性があって参加したという形が多いのかな、どうだろう？
ちなみに自分の場合は、どちらの知識・経験もまだ乏しいものの全くの初心者ではないので、じゃあ同時並行で勉強していけばいいじゃんというスタンスです。
講義内容はオンライン講義のときと同じく、とにかく難しいなーと感じました。
ひとまずのところは、
- 現時点で既にできるようになっているのはどんなことか？
- そこから先に進展するためにどのような課題があるか？
という概要はなんとなく理解できたと思うので、良しとします。
将来的にはこの分野に携わっていきたいという思いがあるので、今後も勉強は継続していきます。
（余談1）
本講座を受講するためにそもそも日本メディカルAI学会に入会する必要があったのですが、入会条件に「日本メディカルAI学会メンバー1名による推薦が必要」とあり「そんなん知っとる人おらんし無理やん、、」と最初は諦めていたんですね。
でも、なんやかんやあって結局入会できたので、すぐに諦めるもんじゃないなーと思いました。
ちなみに、オンライン講義資料は日本メディカルAI学会会員に限らず誰でも利用可能なので、興味のある方はぜひ。
（余談2）
学会に入会し一番びっくりしたのは、ある連絡メールの宛先の部分。
「〇〇〇〇（名前） 先生 侍史」となっていて？？？となってしまいました。
先生まではまだ分かるものの、侍史という言葉を今まで聞いたことすらなかったので、「さすが医学の世界は格が違う、、！」としみじみ感じました。
