2017年の振り返りと2018年の目標

    毎年恒例ですが、一年の振り返りと来年の目標を立ててみようと思います。

    2017年の振り返り {#2017-}

    TOEIC ほぼ900達成 {#toeic-900-}

    まずは、2017年の振り返りから。一年前はTOEICをとにかく勉強していた。

    そして、年初の目標は、TOEIC 900達成を目指すこと。技術的成長は諦めていた。

    ソフトウェア開発よりも、2017 年は TOEIC の勉強に力を入れる。

    そして、頑張った結果、895点を3月に取得した。目標達成、めでたしめでたし。

    機械学習にかけた一年 {#-}

    今年、もうひとつ頑張ったテーマがAI, 機械学習、Deep Learning。世の中AIブームなので、ミーハーなボクも、流れに乗って勉強を進めたのだった。

    AIの勉強をしていて、会社の産業医から、AIで会社にどう貢献するのですか?AIの勉強をしていたら復職させない!といわれ、上司からもうちの部署はAIとは関係ないといわれ、それでもめげずに勉強していた。ところが、世の中はAIブームが来て、会社でもいろんな人がAIの勉強を始めている。ブームは確実にやってきている。

    休職中で暇すぎたので、ありあまる時間を使って数々の講座を受講した。

    その結果、JDLAの G検定に合格するという成果が出た。基礎的なAIの知識はついた。

    仕事に復帰しました {#-}

    うつ病で休職していたが、9月からようやく仕事に復職できた。復職したら、きっとはじめは窓際な仕事で暇だーといいながらひっそりと過ごすことを期待していたのだけれども、炎上プロジェクトに放りこまれていきなり激務。これはヒド(ry.

    今は、ストレージ装置のファームウェア開発をしている。具体的には、システム制御チームでRAIDコントローラーの閉塞処理とファームウェアアップデート機能の開発をしている。2ヶ月で15日遅延で、4ヶ月で1ヶ月遅延で、毎週進捗報告で怒られる。早くAI業務に異動したい。そのためには、今の仕事で成果を出さないといけないのだけれども、また潰されそう。

    2018年の目標 {#2018-}

    2018年は、AIの勉強を引き続き実施していく。具体的には、以下。

    kaggleやる {#kaggle-}

    2017は、データサイエンスに入門した。2018は、実力をつける。実力をつけるために、kaggleをやる。kaggleをやることで、機械学習やディープラーニングの知識をつけていく。またよいkernelを公開することで、EDA力、人に説明する力もつけていく。

    JDLA E検定を受ける {#jdla-e-}

    ディープラーニングの勉強を継続していくために、JDLAの E検定の勉強をすることを一つの目標にしようと思う。資格を取ることで、自分の知識を証明したい。

    婚活する {#-}

    ソフトウェア開発の勉強よりももっとやらなければいけないことがあるのだった。休日は勉強もいいのだけれども、婚活に時間を割く。早く結婚したい。