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デジタルファーストキャンプ第4ターム終了

3か月間のデジタルファーストキャンプ。とうとう最終課題を提出してしまった。これで終わり。選抜されたら1週間後に東京でピッチの機会が与えられるが、それでもピッチが終わったら終わり。この3か月間は毎日5時半に起きて課題をやって動画を聴講。通勤電車でもほとんど動画授業を聴講していた。仕事で大きな案件が2つ同時進行していたことも有り、正直かなりしんどかった。終わってしまうとD1Cロスと言って良いのか、何となく寂しい感じがする。 プログラミングができるようになった訳でもなく、プロのよ

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    • デジタルファーストキャンプ　第3ターム終了

      第3タームはデザイン。デジタルを学びたくてキャンプに参加を決めたときは、デザインを学ぶとは全く思っていなかったので、カリキュラムにデザインが入っているのを見て違和感を感じていた。 第一タームでランディングページを作り出してから、少しずつ（本当に少しずつ）認識が変わってきた。 デザインアプリでもWeb Pageでも自分が作りたいもの、発信したいものができるようになったら、その先がデザインになる。人は他人のビジネスを3秒でジャッジしてしまう（みな自分の作品だけはじっくり見ても

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      • デジタルファーストキャンプ第2ターム終了（その３）

        今回は出張でライブで参加できず、ビデオでの聴講 冒頭小林オーナーからopen interpreterというものの実演を見せていただいた。ChatGPTのようにこちらとやり取りしながら進めてくれるわけではなく、AIが勝手に推し量ってどんどん進めてしまう。すさまじいスピードでプロンプトが下に流れていく。PCを勝手に書き換えるので素人は手を出すべきではない代物。見ていると恐怖を覚える。 サンドボックスとは何だったのか？ 隔離された場所を作ることによって、おかしなことになっても自

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        • デジタルファーストキャンプ2ndターム終了（その２）

          DAY2守破離 冒頭のトークで先生から、ChatGPTの登場でプログラミングの守破離のうちの守は不要になってしまったというコメントがあった。ハートを書いたり、星をかいたりして楽しんで、気になったらコードも読んでみるぐらいの感覚で良いらしい。 今更コードを読めるようになるとは全く思えないのが悲しいところ。 Chat-GPTの進化 まずは下の二つの記事のご紹介があった。日本語でも数多く情報が提供されており、意識してキャッチアップすることが重要だと思う。 最後に「喋るCh

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        デジタルファーストキャンプ第4ターム終了

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          デジタルファーストキャンプ2ndターム終了(その1）

          ターム2はターム１とはガラッと趣が変わった。映像授業は飯塚先生（ホゲ隊長）のビジネスデータ処理入門と、武内先生によるDX成功のための業務プロセス再構築。私がデジタル、DXと聞いて真っ先に頭に思い浮かべたのはプログラミングやRPAの導入等のいわゆる自動化だったので、「いよいよ本番か。。」と思いながら取り組んだ。 DAY１イントロダクション DAY１冒頭で当初の期待はかわされてしまったような感覚を受けた。ホゲ隊長から開口一番「生成AIを（プログラミングで）どう使うか。」とコメ

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          デジタルファーストキャンプ2ndターム終了(その1）

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          ビジネスデータ処理について学んだ（その12）

          Pythonによるエクセルの自動化。 冒頭先生から、「やみくもに何でも自動化しようということではなく、データを中心に自動化を考えられるようになることが大切。RPAでは業務フローからシナリオを作るが、Pythonはデータを見る。データがどこに有って、どのように処理されて、どこに溜まっていくかの流れで見ていく。」とコメント。 今回は様々なライブラリを使って処理の自動化を試してみる。 データを中心にみる データフローダイアグラム データフローダイアグラム（図１, 講義のスライ

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          ビジネスデータ処理について学んだ（その12）

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          ビジネスデータ処理について学んだ（その11）

          今回のテーマは①Pythonを自分のパソコン内で利用できるようにする。②openpyxlを使って、Pythonからエクセルを操作できるようにする。パス（何処にファイルを保存しているかをプログラムに伝える）が重要になる。 自動化について 例えば名簿の表から指名、性別、生年月日のデータだけを抜き出して会員書を作るときにどのように作るか？？？？テンプレートに人数分コピペでやるのは大変。 エクセルのVLOOKUP関数を使う方法 VLOOKUP関数を使うと表の中のデータを検索し

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          ビジネスデータ処理について学んだ（その11）

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          映像制作とデザイン4-1：写真撮影の基礎を学んだ（その１）

          先日息子の文化祭で写真を沢山撮ったが、帰宅して見返してみるとろくなものが無い（本当はこのNoteの冒頭に自分の写真を使いたかった）。この講義で学んだことを殆ど忘れてしまっている。今回はカメラを手元に置いてメモを取りながら学ぼうと思う。プロの写真家ホリーさんがゲストという豪華な授業。まずはモチベーションを上げるためにゲストの写真家さんがXに投稿した写真を眺める。結局1時間以上眺めてしまい、出勤時間になってしまった（私の勉強時間は出社前の1時間半）。1日目はここで終了。写真家さん

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          映像制作とデザイン4-1：写真撮影の基礎を学んだ（その１）

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          ビジネスデータ処理について学んだ（その１０）

          今回はDataFrameを利用してデータ処理ができるようになり、データをグラフで可視化できるようになることが目標。 新規ファイルとコメント 新規ファイルの作成 Google Colabのファイルメニューから「ノートブックを新規作成」をクリック。空のノートブックが立ち上がる ノートの名前を変更する コメントの付け方 ＃の記号を入れることにより、プログラムとは別のコメントを挿入することができる。 コメントは緑色になり、プログラムとして処理されない。 読み込んだデー

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          ビジネスデータ処理について学んだ（その１０）

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          ビジネスデータ処理について学んだ（その９）

          この講義ではデータフレームが扱えるようになるまでの基礎を学んでいく。 データフレームとはエクセルのテーブルに相当するものらしい。やはりCSVを読み込む。 List （変数の集まり） Pythonでは変数の集まり（配列）をリストという。リストは大括弧［　　］で囲んで定義する 各要素はカンマで区切って入れる。Pythonではカンマは”～と”の意味と考えて良い。 変数を作ったら↑のコピペの様にtypeで変数のタイプを確認しておく癖をつけておくと安全。 下のコピペの様に大括

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          ビジネスデータ処理について学んだ（その９）

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          ビジネスデータ処理について学んだ（その4）

          今回は統計局のサイトからデータを引っ張ってきてグラフを描いた。 殆ど普段業務でやっている内容なので、メモは少ないが統計局が色々なデータを蓄積しているのが興味深かった。 グラフの種類を知る Excelでグラフを描くのは結構簡単。但し思ったグラフを描くのは意外に難しい グラフの種類をよく知らない。 系列や判例に関する知識不足。 設定項目（色々な要素）に関する意識不足 グラフの種類については統計局のHPのなるほど統計学園が参考になる（図１） 講義では棒グラフ、折れ線グ

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          ビジネスデータ処理について学んだ（その4）

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          デジタルファーストキャンプ1stターム終了（その２）

          早期特典映像 デジタルファーストキャンプ（D1C)に申し込んですぐ、早期特典映像が視聴できるようになった。動画の視聴時間だけで24時間以上あり、もっと早く申し込んでおけばよかったと後悔する。クラスは「ITとインターネットリテラシー」、「イノベーションと社会」の二つ。 「ITとインターネットリテラシー」のクラスではパソコン上での作業が楽になる実務的なノウハウが学べた。特に①PCが遅くなった原因を調べ方と対策（おかげで、遅くて困っていた手持ちのPCでD1Cに参加できるようになっ

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          デジタルファーストキャンプ1stターム終了（その２）

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          デジタルファーストキャンプ1stターム終了（その1）

          今年9月から開講になったたBBT大学が主催するデジタルファーストキャンプに参加した。今回が第4期になるらしい。 第3期の参加も非常に迷ったのだが、開講時期と海外出張が重なってしまい、迷った末に断念した。今回もぎりぎりまで迷ったが思い切って参加を決めた。 きっかけ 今年9月で60歳になった。私の会社は60歳定年、本人の希望により65歳まで継続雇用がある。継続雇用は出向、同じ部署で勤務、他部署への転出等のオプションがある。いずれにしても給料は大幅に下がり、役職もなくなるのが通

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          デジタルファーストキャンプ1stターム終了（その1）

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          ビジネスデータ処理について学んだ（その３）

          今回の目標は、①　ピボットテーブルでデータを集計し、②ピボットグラフでデータを可視化できることになることらしいのだが。。。ピボットテーブルもピボットグラフも初めて聞く言葉。。。。 集計とは何か（単純集計とクロス集計） アンケートなどのデータを取りまとめて可視化すること 単純集計とクロス集計 アンケート等の調査の結果から傾向の全体像を把握する最初のステップが集計に当たる。数字の羅列を可視化してやる 単純集計 集計の基本。 一つの質問に対し、どれくらいの人がYesと答え

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          ビジネスデータ処理について学んだ（その３）

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          ビジネスデータ処理について学んだ（その８）

          Python入門Pythonとは何か シンプルで覚えやすいことが最大のメリット（嬉しい） 統計処理や学術系のライブラリが豊富で、データサイエンスや機械学習、AIでの利用が多い。 YoutubeやインスタグラムもPythonでできている。 C言語系列の言語一つとPythonを学べば色々な事ができる（Pythonも初めて聞いたのにこの先生は何を言うとるのかと思った） システム構築等大きなことをやるわけではなく、コマンドプロンプトに普段の業務の命令（コマンド）をプログラム

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          ビジネスデータ処理について学んだ（その８）

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          ビジネスデータ処理について学んだ（その２）

          今回の目標は、①データの処理で必要なエクセルの基本的利用ができるようになる、②データをエクセルに取り込みテーブル形式に変換できるようになる、③データの検索やソートができるようになる、④条件付き書式でデータを可視化することができることになるの4点。 今回は1時間の講義を終えるのに何時間もかかり疲労困憊してしまった。Noteに備忘メモを取っているので余計に時間がかかってしまう（が、メモを取らないと一度中断するとほとんど忘れている（泣）） 非常に興味があるテーマだが、最後まで行ける

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          ビジネスデータ処理について学んだ（その２）

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