新着記事一覧

IT・プログラミング Python

2024/4/21

【Python】Pythonでの自然言語処理(日本語)

こちらの記事では、自然言語処理についてまとめています。 Contents1 自然言語処理とは?2 自然言語処理の実装 自然言語処理とは? 自然言語とは、日本語や英語のような自然発生的に生まれた言語です。日常的に使用している自然言語について、言葉が持つ意味を解析し処理します。活用事例としては、チャットボット、音声認識AI、文字認識(手書き文字をカメラが認識し文字データへと変換する技術)、検索エンジン、翻訳、感情分析、文章要約などがあります。 文章の意味を機械に理解させるには、単語分割を行う必要があります。手 ...

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IT・プログラミング Python

2024/4/8

【Python】統計学的モデル 時系列分析の実装

こちらの記事では、時系列分析の実装についてまとめています。 Contents1 時系列分析とは?2 定常性とは?3 時系列データの分析方法4 SARIMAモデルの実装 時系列分析とは? 時系列分析では、時間経過とともに変化する時系列データを扱います。時系列データの例としては、毎時間の気温、株価の推移等がこれにあたります。売上予測、来店者予測等、ビジネスにおいて重要な分析技術です。 時系列データには以下3種類があります。 1.トレンドデータの長期的な傾向。時間の経過とともに値が上昇・下降している時系列データ ...

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IT・プログラミング Python

2024/4/1

【Python】主成分分析の実装

こちらの記事では、主成分分析を実装していきます。 Contents1 主成分分析とは2 主成分分析の手順について 主成分分析とは 主成分分析とは、次元削減を行う時によく使う手法です。例えば、いくつかの特徴量があるデータを2次元データに変換すると、できるだけ情報を保ったまま2軸での描画が可能になり、全てのデータを見やすく示すことができます。 主成分分析の実用例として、製品やサービスのスコアリングや比較(1次元に圧縮)、データの可視化(2,3次元に圧縮)、回帰分析の前処理などが挙げられます。 主成分分析の手順 ...

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IT・プログラミング Python

2024/4/1

【Python】カーネル主成分分析の実装

こちらの記事では、カーネル主成分分析の手順についてまとめています。 Contents1 カーネル主成分分析とは2 カーネル主成分分析の実装 カーネル主成分分析とは 回帰分析等、機械学習の多くのアルゴリズムは線形分離できるデータが与えられることを前提としていますが、現実的には線形分離できないデータ、つまり非線形分離する必要があるデータがほとんどです。非線形分離する必要があるデータに対処できるのが、カーネル主成分分析(kernel PCA)です。 カーネル主成分分析ではN×M(データの数×特徴の種類)のデータ ...

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IT・プログラミング Python

2024/3/29

【Python】機械学習(教師なし) クラスタリング DBSCANの実装

こちらの記事では、機械学習(教師なし)の非階層的クラスタリング DBSCAN法についてまとめていきます。 Contents1 クラスタリングとは2 DBSCANでの実装 クラスタリングとは データをクラスター(塊)に分割する操作のことです。クラスタリングの中でも階層的クラスタリングと、非階層的クラスタリングの2種に分けられています。 1.階層的クラスタリングデータの中から最も似ている組み合わせを探し出して、順番にクラスターにしていく方法です。最終的に全データをまとめるクラスターに行くつけば終了です。 2. ...

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IT・プログラミング Python

2024/3/28

【Python】機械学習(教師なし) クラスタリング k-meansの実装

こちらの記事では、機械学習(教師なし)の非階層的クラスタリング k-means法についてまとめていきます。 Contents1 クラスタリングとは2 k-means法での実装 クラスタリングとは データをクラスター(塊)に分割する操作のことです。クラスタリングの中でも階層的クラスタリングと、非階層的クラスタリングの2種に分けられています。 1.階層的クラスタリングデータの中から最も似ている組み合わせを探し出して、順番にクラスターにしていく方法です。最終的に全データをまとめるクラスターに行くつけば終了です。 ...

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IT・プログラミング Python

2024/3/28

【Python】機械学習のデータ前処理 外れ値の扱いについて

外れ値の処理についてまとめています。 Contents1 外れ値とは?2 外れ値の検知方法について 外れ値とは? 外れ値とは、他のデータと著しく乖離したデータのことを指します。データ内に外れ値が混在していると、分析結果に影響を及ぼしたり、機械学習モデルの学習過程で影響がでてしまい学習が進みにくくなる、などの影響が出てしまいます。 外れ値の検知方法について 外れ値の検知方法について、可視化、LOF(Local Outlier Factor )、Isolation Forestの3つの手法について紹 ...

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Haruのプロフィール

こんにちは!当ブログを運営しているHaruと申します。2回の育休を経て仕事復帰し、正社員として働いています。

訪問頂きありがとうございます。

当ブログのコンセプト

以下コンセプトにて情報発信してまいります。

  1. 運営者の育休の過ごし方紹介(スキルアップ・キャリア・家事・育児について)
  2. 育児・家事便利グッズ&Tips紹介
  3. Python/Web制作のアウトプット

1点目(育休の過ごし方紹介)について、 Haruが具体的にどういったスケジュールで育休中にどんなスキルを身に着けることができたか 、そして仕事復帰に向けての家事・育児の準備等をご紹介したいと思います。

1回目の育休の後仕事復帰してみて、思うように働けない、妊娠して育休に入る人は評価がさげられてるっぽい、時短では評価されないことを実感し、今後の会社でのキャリアに悶々。

悶々とするくらいだったら自分でも稼げるスキルを身に着けて、いつ何が起きても動けるようにしておこう、と思い2回目の育休は自分の身に着けたいスキルの勉強に全振りしました。

もちろん育休=育児をするための休暇ですが、子供が寝ている時間はぶっちゃけフリータイム、 スキルを身に着けるにはうってつけですね!
長い社会人生活の中でまとまったフリータイムが生まれることはもうこの先しばらく絶対にありませんし有効に使うべき、と思います!

2点目(育児・家事Tips紹介)について、Haruが自身の経験の中でこれはいい、これは便利だ!とおもった家事や育児グッズやスポットを紹介していきたいと思います。

3点目(Python/Web制作)について 、Haruが2回目の育休中に勉強したPython/Web制作についてコードを載せたり、自分がつまずいたポイントをアウトプットとして掲載していきます。初学者なので間違いがあればご指摘頂けると嬉しいです。

Haruの基本情報

  • 名前:Haru
  • 職業:海外販社デジマケ担当
  • 現在のステータス:2021.4月-2022.4月まで2回目の育休取得、仕事復帰しました
  • 家族構成:夫、Haru、5歳坊や、2歳お嬢さん
  • 趣味:バドミントン、ビール、競馬 、音楽

Haruの経歴 

  • 2009年:国立大経済学部卒、東証1部上場メーカー就職、グループ企業に出向し教室の受付・運営業務
  • 2011年:復職、国内中部エリアの販促企画担当
  • 2013年:海外販社(ベトナム)立ち上げ支援
  • 2015年:海外代理店営業(フィリピン、スリランカ 、ラオス、カンボジア、大洋州)
  • 2018年:産休取得、第一子出産、育休謳歌 
  • 2019年:時短復帰、海外代理店営業(大洋州)
  • 2021年:産休取得、第二子出産、育休謳歌 
  • 2022年:4月に時短復帰、海外代理店営業(モンゴル、フィリピン、大洋州)
  • 2024年:海外販社デジマケ担当