ワークアズライフだと思います。

2018.09.09

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ワークアズライフだと思います。
そんな人はあまり居ないだろうけど、ワークアズライフだと。
ちなみに自分はワークアズライフよりかと思います。
落合陽一氏が言っている通り、全部デキる人なんていないし
全然出来ない人も居ない、人には得意不得意がある。
それを全部デキるひとにしようとして大体おかしな事になったりするし
結局、トラブルを起こしたりする。
それよりか、得意分野を伸ばす方に力を入れる事のほうが
会社は利益を生むという事に気付くべきなのだけど
不況時代はそうではなかった。
不況時代は、オールマイティーに
できる人、特にコミュニケーションの高い人材が
有望視されていた。
それが良いという時代は終わった気がします。
確かに営業はコミュニケーション能力高い人材が
いまでも求められるでしょうけど。
コミュニケーション能力高い人材って本当にいるのかのという疑問もあります。
相手が人なので、万人受けするひとっていないと思います。
お喋りが出来れば人の心をつかむかと言えば
そうでもないかなと思います。
人を思いやったり尊重することが
結構大事なんだということ、だからこの頃、ITエンジニアは
コード試験を取り入れる会社が多い、
これはITエンジニアにコミュニケーション能力は
いらないという事の裏返しだと。
出る杭はもっと尖らせて武器にすると
他社に負けない会社になる気がする。それには
どんな能力があるのかなどを見極める能力が
必要になると。
 

落合陽一が考える理想の働き方「Work as Life」とは？

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が30代前半に書いたものです．

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高知県在住の@taoka_toshiakiです、記事を読んで頂きありがとうございます.
数十年前から息を吸うように日々記事を書いてます．たまに休んだりする日もありますがほぼ毎日投稿を心掛けています😅．
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投稿日時 2018年09月09 12:45日

タグ

ITエンジニア, お喋り, コード試験, コミュニケーション能力高い人材, トラブル, ワークアズライフ, 不況時代, 他社, 会社, 侘, 寂, 得意分野, 杭, 武器, 生態系, 落合陽一, 計算機,

私はITエンジニアという職業ですが英語はズタボロです。

2018.09.01

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私はITエンジニアという職業ですが英語はズタボロです。
ズタボロですが、頑張って勉強をしようという志はありますが、
いつも三日坊主です。
そんなズタボロITエンジニアですが、よろしくお願いいたします。
この度、TwitterのAPIを申請を行いましたが、申請はすべて英語で
書かないといけなくなっており、翻訳サービスを使用して
申請を行いました。
やはりITエンジニアは、高校生レベルの英語で良いので
書くことと読めることは必須なのかなぁとつくづく思います。
何せ、自分の英語力は小学生レベルで止まっています。
実際、英語圏の人から言えば、日本の英語なんて大学生レベルの英語は
中学生レベルか小学生高学年の生徒なら楽々解ける問題なんですよ。
という事は、自分の英語力は英語圏の人から言えば
幼稚園児レベルなのでしょう。
英語はITエンジニアには必須強化です、
数字と英語は必須強化だと思って良いと思います。

アメリカの小学生にセンター試験問題(英語)を解かせたら！？

著者名  @taoka_toshiaki

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投稿日時 2018年09月01 02:15日

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ITエンジニア, ズタボロ, ズタボロITエンジニア, すべて英語, 三日坊主, 中学生, 大学生, 小学生高学年, 幼稚園児, 必須, 業務知識, 申請, 翻訳サービス, 職業, 英語力, 英語圏, 高校生,

グーグルさんが機械学習ライブラリ「TensorFlow」をオープンソースで公開した。

2015.11.11

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グーグルさんが機械学習ライブラリ「TensorFlow」をオープンソースで公開した。
（ニューラルネットワークとかいうものを使って学習するそうです！！）
Apache2の環境で動作するそうだ。
その前に機械学習って何だろう？
ググッてみてもあまり情報が出てこない・・・。
データを投げて、統計生成や統計から予測、パターン抽出などを
してくれるのが、機械学習だそうだ。
TensorFlowはPythonで動かすそうだ。
公式サイトを見ていてわかったこと、
Apache2の環境で言語はPythonがないと
動作しない、画像認識：＝一致（猫の画像から猫らしき
画像を見つけたり出来る）、また、文字認識などが出来る・・・うん？
数字のサンプル提供・・・・。
文字認識が出来る新たなスパム対策が必要になるじゃないか・・・・
オープンソースでこんなの出すなよ・・・・。
悪用しようとすれば出来るじゃないか・・・・。
但し数字だけ提供しているので文字は今のところ提供していない
との事です。見ていて思ったのですが、データはやはり提供してくれない
みたいなので、企業向けだなと感じました。
膨大なデータがないと機械学習は不可能に近いので
個人がどうこうするには、もう少し時間が必要ポッいです。
WEBクローラーなどで情報を収集して
機械学習させてｺﾞﾆｮｺﾞﾆｮ…(ﾉﾟдﾟ(;￣Д￣)することは
可能(´∀｀*)ﾎﾟｯいですが、どちらにせよ。
機械学習のことが分からないと素人には無理(´∀｀*)ﾎﾟｯい。
ちなみにグーグルのデータを活用できる機械学習サービスとして
prediction APIがあります。
https://cloud.google.com/prediction/?hl=ja
関連リンク
http://googledevjp.blogspot.jp/2015/11/tensorflow-google.html

TensorFlow: Open source machine learning

著者名  @taoka_toshiaki

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投稿日時 2015年11月11 06:54日

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１, Apache2, ITエンジニア, prediction API, Python, tensorflow, WEBクローラー, グーグル, ググッ, ゴニョゴニョ, データ, ニューラルネットワーク, パターン抽出, 但し数字, 文字認識, 機械学習サービス, 機械学習ライブラリ, 機械学習理論入門, 統計生成,