昨日の活動
はい、そのです。おはようございます。 朝の散歩から反省会ですというわけで
そうですね。今日はちょっとね、ぶつく意味もあって
頭がまだ回ってないところがありますが
昨日一昨日、二日ぶりですかね。 昨日一昨日
そんなに 高級変わったことをしているわけではなくて、在宅で
作業してましたかね。一昨日はちょっと1回
飛ばして昨日を振り返ると
昨日は
そうですね、朝。昨日もちょっと寝不足気味というか、前日夜更かしをしたので
まあまあ遅めで目が覚めて
一旦はちょっと生活習慣だけ守ろうと、散歩自体は 軽くクイックにして
見ましたかね。
昨日は そうだね
で
えっと
朝は そうか、まあ朝は
会社の会があって
で
えっと、午前中。 午前中はあの時は
ああそうだね。会社の方でのプロジェクトに サインされてて
ちょっとそれの会議とか、プロジェクトをもうちょっと
プロジェクト先の方で変化があるというか、お客さんの組織変更とかもあるにあわせて
ちょっとうちで
入っているチームにも変化があって、それのミーティングしたり
とかして
昼は えっとそうだね
昼休みの時間で
ザコーチの仲間とのコーチングをやっているので
ちょっとバタバタしたけどコーチングをして
で 何だろうちょこっとだけその後
まあなんかぐずぐず あの時間が遅れ気味になってたけど
えっと セミナーを
あの 外部のオンラインのね
えっとあれは評価制度の セミナーを受けさせてもらって
まあそれのアフターフォローの
営業の ミーティングみたいのを受けたんで
まあなんつーか 何もないですよーみたいな感じなんだけど
アンケートできて アポ取りをされたので
なんか失礼がないように対応して その後は
えっと 何だ その後は
ああそうだそうだ
お客さんのところなんだけどお客さんのパートナーさんの
あの ちょっと説明会みたいな
セミナーっぽい会議に出て で えっと
会社か 会社の
なんか部門の全体会議みたいなのに出て
まあなんかアナウンスが不十分なところを
ひらつきつつ
それで3時? だから
その後は えっと
会社 お客さん先での
うちの会社のチームの
ミーティングに出て で
そっか お客さん先のミーティングが1個潰れたんで 理題なくなったんで潰れて
その後は 作業
だったかなぁ まあなんかすごく予定が
ある意味詰まってて なかなか進まないなっていうところ
で終わって
夕飯 そっか夕方夕飯を作り
で えっと
職業は 息子の
勉強を見る まあ今ね だんだんあの受験の過去問とか始めてるから
まあそれの答え合わせがてら苦手なところを振り返るっていう
なんかそういうことをして まあでも問題がどこ解けたかなっていうのと
解けてなかった問題について まあ一緒に解く
とか もう一度解き直しをしてで答えを
あの 答え合わせをするみたいな感じの
ことをしてたかな
でその後 ああそうかその後まぁちょっとだけ
まああのお仕事をもうちょいだけちょっと考えとこうみたいのがあるから散歩して
考え事してっていうのでちょっとまた遅めに寝るっていうなんかそんな日でしたね
うん なんか昨日月末で真っ急月初なんだけどもちょっと期末のね
作業とか含めてもうちょい あのやんなきゃいけないことが残ってるんだけども
まああっという間に月末でもうそっか急9月だもんね9月1日だね あとは
あそっかそうだ振り返りを
しないとなぁっていう感じなんでまた そうねまたまだとしてますが
しないとなって感じです 今日はちょっと会社の事務作業とかを結構進めなきゃいけないなーっていうのと
朝は朝で ちょっとだけ
お客さんの作業を霧がいいところまでは 言って
進めとかないとなって感じですね
で後は週末 と来週の予定を
立てるか んですね
なんかバタバタしまあでも昨日はちょっとどっちかっていうと走って課題を出す日で まあ目の前のことを
やっていく家 今日はちょっと片付けることを考えるという感じですかね
昨日は そういう意味だと考えてたことは
まあ目の前の案件のこととかプロジェクトのことを考えてはいたんだけども
なんか一方でその なんだろうね
データ分析組織の役割
なんか分析の組織みたいなことを考えてたかな
なんかだんだんねあの 環境ももちろん変わるまああの
生成愛とかまちっとちゃんと gpt とか出てきましたよねみたいなも あるんだけどもなんか
まあその影響っていうのはまあ新技術が出ましたっていうところで逆に あの
今はまだ限られているその 使うところはものすごい使い始めているのはあるにはあるし
なんかその今までにない適用範囲っていうのは まああるからこの後にその
変わっていくと思うんだけどまあねちょっとチャット gpt 動画の場合 なんていうのかなツールっぽい
使われ方 っていう意味では必ずしもそのすべてにデータ
まあサイエンティストみたいなものが関わるかっていうとちょっと違うと思うんだよね かむしろシステムの人が変わったりとか
まあなんだか現場の人が 現場の企画
業務改善の企画みたいな人が関わったりとかするんで
なんかまあそういう意味だと生成 ai っていうものに対してはどの範囲で関わるか っていうのと新技術
研究みたいな感じでまぁテーマとしてあるよね で一方でその
割と職種が分かれるようにやることがいくつかテーマ化してきて あの
現場でまあそのサイエンスするっていうのはもちろんあるんだけど それをすごく高度化していくっていうのもあるんだけど一方でまあなんか
と まあデータの民主化っていうかシステム化みたいなものを進めていくのに
ml エンジニアって機械学習のエンジニアみたいなものと まあなんかそのもうちょいライトのエンジニアみたいな
感じの役割を自分自身も結構そういうとこやってますけど あるしえっと
まあデータの基盤の方のデータエンジニアって呼ばれるような人たちも
いるしあとはえっと アナリストデータアナリストっていう言葉が割とよく聞かれてくるけどデータアナリスト
もまあ授業 支援する人もいれば
経営支援する人もいるっていう感じで 聞かれてるよねまぁ結構細分化してきたのもあるしそれに伴ってその部門が
を持つ役割というのがいくつかあるなぁみたいなことを 考えて
ました まあそんな感じです良い人長
