2018年の年初から年末までの出来事を振りかえる。

 

昨年(2018年)は大学院修了や就職など人生における一大イベントがあったので、今回の記事は、そういった出来事も含めた2018年の振り返りと今後の抱負について書いていこうと思う。記録に残せる形にしておけば、出発点で何を考えていたのか振り返りやすいと思う。また、去年の経験を踏まえた上で、きちんと意思決定したい。

 

2018年の振り返り

 

(1) 大学院修了

 2016年から入院(???)していた大学院を修了することになった。今思えば、ゲージ理論をやりたいという思いで入った研究室であったが、色々な分野に手を出しすぎて、あまり内容を深く追求できていなかった。最終的には多様体上の偏微分方程式の分野で修論を提出したが、M1の途中で就活に全精力を傾けてしまったため、全体的に勉強不足の部分が多かった。これは、本当に悔しいところで、就活と研究の両立させるようなスケジュール管理能力がなかったのが痛いところだなと思う。ただ後でも述べるが、この就活もうまくいったとは言い難いものであったので、アレだなと思う。

 

(2) 1人暮らしを始める

 自宅からは1.5時間くらいかかる会社に入社したので1人暮らしをすることに決めた。家具店や量販店でベッドや本棚、冷蔵庫、電子レンジなどを購入した。さらに、

 

「期間限定でこのウォーターサーバーをご利用いただけますと、●%値引きいたします〜笑笑」

 

という量販店の口車に乗り、ウォーターサーバーも利用することに。最初はパックで郵送される水の代金が思いの外高く後悔していたが、利用していくうちに愛着が湧いてきた。

 

 

(3) 金融機関入社

 社会性がないと知人友人から言われていたので少し心配であったが、幸いいくつかの企業から内定をいただくことができ、その中でも待遇の良さそうなところに入社しようと思い、現在勤めている会社の内定を受諾した。4月はほとんど研修で金商法や事業内容の講義が多く、開始時刻が朝8時であり、2時寝11時起きがスタンダードになっていた俺は、無事船を漕ぐことに成功した。研修後は家に帰り、数理統計学を一から勉強していた。使用していた参考書はこれ。

 

 

現代数理統計学の基礎 (共立講座 数学の魅力)

現代数理統計学の基礎 (共立講座 数学の魅力)

 

 

 

確率収束や分布収束は大学院の授業で勉強していたものの、もう一度復習がてらにやってみようと思っており、この参考書は幅広くカバーしてあったので選んだ。数学科向けというよりかは、学部1,2年でやる確率統計をマスターしたので、より進んだ内容を身に付けたいと思う非数学科3,4年向けだと思う。ちなみに、数学科だと

 

数理統計学 (講座 数学の考え方)

数理統計学 (講座 数学の考え方)

 

 

これが和書の中では一番良いと思う。証明も載っているし、何より測度論を前提とする統計学の教科書は和書にはあまりないので、そういう意味では貴重な本だと思う。ただ、データサイエンティストなど実務で使うのにはあまり適さないかもしれない。データサイエンティストじゃないのでわからないけど。

 

(4) 正配属

 総合職という枠組みは、一般に、初期配属がどこになるのかがわからないため、新卒採用ではネックとされており、配属先が本人の希望もしくは適性と異なっているものになるケースがある。このことはtwitterでは時々議論になっている。実際、半年で日系大企業をやめてしまった人のブログ記事なんかも一時期話題になっていた*1

 

 私もおそらく採用面接時にやりたいと言っていた業務と全くと言って良いほど関係のない部署に配属されてしまったので、配属ガチャ失敗といえば失敗かもしれない。これに気づいたのは配属1週間目くらいで、当時は謎の書類をアレしてアレする業務をやっていたのだが、まあ自分の経験が活きない笑。そして、もともとはデータ分析系の仕事がしたかったので、次第になんでこんなことしてるんだろうなぁ、分析業務やりたいなと思い始めたのが、配属後1ヶ月目くらい。そこから、このままではいかんなと思うようになり、もともとやっていたpythonやRなどを一から勉強して統計分析を試みたり、TokyoRやmeet upなどエンジニアの勉強会などに少しずつ顔を出していくようになった*2

 

 

 

また、去年の終わり頃は、体調を崩してしまったこともあり、いよいよ「転」の機運が自分の中で高まっていた。もちろん社内異動ができるようにjnjには伝えていくつもりだけど、何年すれば異動になるかもわからないので、いざという時に動けるようにはしていくつもりではある。一応、LinkedInやエージェントには登録しているので、どんな感じの求人があるのかを探しているところ。

 

(5) Kaggle

 

          「データ分析をやるならまずKaggle」

 

という神のお告げがあったので、去年の終わりくらいからKaggleのデータセットを用いて、RやらPythonを用いてごにょごにょやっている。前処理なんかをやっていたら、1日が終わっていた…などということもあるので、慣れるまでは辛抱が必要だなと思った。コードを書くのは好きなので、スクラッチでもう少しかけるようになるまで練習していく。ただ、仕事が終わってからkaggleをやるのは結構精神力が必要なので、休日のまとまった時間にやるようにはしている。 

 

(6) 英会話に通う

 

 英会話学校に通学する費用を工面していただいているので、週に2回くらいは外人とおしゃべりしている。以下のtweetもその時の感想。

 

 

教科書に沿って、ロールプレイをするのがほとんどで、相手の言ったことを頭の中で反芻して適切な応答ができるように訓練しているがなかなか難しい。いつも外人とメールしているときに使うフレーズで、「What is the purpose that ~ ?」「Could it be possible to ~ ?」「It is ~ for ... to~」みたいないつも使うフレーズは口を突いて出るのだが、使用しないフレーズは本当に出てこなくてびっくりした。海外からも電話が時々かかってきて、「Hello? I'm~. Could you please~」とか言われているので、この調子では業務がままならないので、喋れるようにフレーズ等は喋りまくって叩き込んでいる。

 

それで、ここからが2019年の抱負なのだが、以下の3つに絞った。

 

1. 異動or転に向けて、統計解析や機械学習の分野でoutputをしていく。

2. 英会話ができるようにする。

3. 社外の人との交流を増やす。

 

と言ったところだろうか。あまり多くかくとどれもできなくなるような気がするので、今年は三つできれば十分ということにしよう。 

 

 

*1:Japanese traditional big companyで調べて欲しい

*2:仕事が落ち着いたらLTやりたいな