※随時更新

ひとつめ

Bashでテキストファイル操作
Pandas操作
Pandasは便利だけど行毎の処理は遅いので、numpyやlistに変換するなどして工夫。多分、文字列配列のときはlistの方が早い気がしてる。
グラフ理論
クラスタリング等の大まかな理論と基本的な実装法
自然言語処理系の分析の大まかな理論と基本的な実装法
データ構造に依るデータ処理方法

自分の使い慣れた環境を速攻で構築する
PDCAを快活に回す
先輩の教えを素直に聞き入れることと、怠けずに自分のやり方を考えることの両立。
自分の強みを活かせる、パフォーマンスの出せるやり方、逆に苦手なやり方っていうのがある。自分の取説を自分で読んで手順を考えた方が色々と良い。
焦っちゃダメ
自分の成果の魅せられるところをちゃんと魅せていく
作っただけじゃなくて、ちゃんと考察・報告
ONとOFFをしっかり分ける
褒められたら素直に喜ぶ
分からないときは「こんな簡単な事...」とか思わずに気軽に聞く
二兎を追う者は一兎をも得ず。自分が欲しい一兎をしっかり追うこと。
人間関係の構築...ときをまて
データにわくわくする
分析を楽しむ
リラックスする。ご機嫌である。多分これが一番重要。

自社が提供するシステムが保有するデータだけを扱っているのに、２週間のインターン生でも多様な価値を掘り当てていた...。可能性いっぱいのデータでした。面白かったな。データ分析って面白いんだな。

ふたつめ

オープンオフィスなので知識を問われることは無かった。 iPadとApplePencilは見学会のメモ取りにとっても良さげ。

プロジェクトはチームで個人の強みを活かして進めていくとのこと。社内の垣根をなくしてフラットに、というだけではなくて、いちプロジェクトに様々な人をあらかじめ組み込んでおくというスタイルは多様な専門性をより活かしやすそうだなと思った。