SUNABACOAI人材育成講座Day8~Day10
今週の講義も夫の残業や出張と重なり、じっくり集中して聞くことが出来なかった。先週の統計やら機械学習と比べると理解出来た方だと思う…思いたい。
子どもたちにご飯を食べさせて、宿題にをチェックし、お風呂に入れて、寝かしつける時間帯が１８時から２２時の間なので、どうしても片手間になってしまう。
できれば１９時までにご飯とお風呂が終わっていたら理想なのだけれど、そうすると今後は昼間の仕事時間を削り、夜中に回すなどの工夫が必要になる。今週は運悪く急ぎの案件が入ってしまい、どうしても夕方までに終わらせることが出来なかった。
アーカイブを流しっぱなしにして少しでもキャッチアップするしかない。
Day8 データの収集・データパイプライン
SUNABACOの講座は講義の終わりにアンケートに質問を書くことになっている。毎回講座の始まりは前回のアンケートに出された質問の解答から。
とっても面白かったのが、農業にIotやAIを導入するためにデータを集める事が難しいという質問に対する解答。
センサーを駆使してデータを集めることで湿度や、Co2、土壌の状態のデータが取れるというもの。でもすっごく高そう。。。というイメージだけれど、Co2センサーが1200円！照度(明るさ)センサーが２個パックで１００円だって！
今まで３桁万円だった管理農業が数千円から始められるらしい！
昨年、庭で育てたイチゴが市販のものと比べて酸っぱく、あまり美味しくなかったのだけれど、こういうセンサーを使ったら素人でもそこそこのお味になるのではなかろうか？など夢が膨らんだ。
Day8のメインはスイムレーン図。
業務のボトルネックを探るためにスイムレーン図を書く。
スイムレーン図を書くことで、どこにどんなデータがありそうなのかを考えていく。
そしてデータの収集について。
どんなに素晴らしいものを作ってもゴミを入れればゴミが出てくる。
なので、データの収集が重要だ。
そして良いデータを集めるのはすごく難しい。
いずくね先生もおっしゃっていたが、いきなり「データください🤗」って言われたら、「今忙しいのに、そんな面倒なことできないよ！」って気持ちになる。私が言われたら「今それ必要？」ってなるもん。
周りの人と上手く関係を作りながらデータを集めるのは、かなり難しそうだ。
そして集めたデータは活用しやすいようにととのえていく。データは分析するための形になっていることが少ないので、分析の前段階としてデータを加工する必要がある。
このあたりはプログラミングコースを受けていたおかげでついていくことが出来たので良かった。
Day9 Microsoft Azure
まずはクラウドについて。
クラウドの素晴らしいところは、使った分だけの料金を支払えば済むので開発にとても便利。アプリをつくってみて、上手くいかなかったらやめればいい。もしこれが、コンピューターを買って…というふうにテスト開発に沢山の初期投資がかかってしまうのなら、始めるのもやめるのも難しい。
この感覚はとてもよくわかる。
織物のテキスタイルデザインの仕事をしていた時に、新しいデザインのサンプルが作れなくて本当に苦労したから。
織機をはじめ、多くの設備が必要で、糸を購入するにもロットが大きくて大変だった。
パソコン1台で仕事ができるのは、本当にありがたいと実感。
後半はいよいよAzure。Synapse Analyticsを使い天気の情報をAPIで引っ張ってくるのに挑戦。
APIについてはSUNABACOのプログラミングコースを受けた後にAPIコースも受講していたおかげで、この部分も理解できた。
当時はPOSTとかGETとか全然わからん！って感じだったけれど、結構役にたっているので、あの時に受講していて良かった。
Synapse Analyticsとはデータ ウェアハウスやビッグ データ システム全体にわたって分析情報を取得する時間を早めるエンタープライズ分析サービスという、なんだか凄いサービス。
ところが、Synapseのワークスペースが2枠しかなく、受講生全員が一緒に作業できないので、カンパ先生のやり方を見学だった。
Day10
Synapseのワークスペースの枠が足りないため、この日も見学。
全然覚えられない……と不安になるが、カンパ先生曰くChatGPTが得意なので必要な時に聞きながら使えば良いとのことで、ひとまずホッとする。
とはいえ、実際に手を動かさないと絶対に身につかないから、週末にでもちゃんとやろうと思う。
なかしゃおとして、しゃおり先生とWEB制作のお仕事をしています。
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