今日の積み上げ
AWS学習
今週末に控えたDVAの本試験に備えて、腕試しにWEB問題集の模擬試験を受けてみた。
２周やって、間違えた問題を復習した上での受験だったが、結果は満点だった。
SAAでもSOAでも満点はとれなかったので、かなり嬉しい。
時間もそれ程かけずに出来そうなので、昼休みを利用して毎日Tryしてみようと思う。
英語学習
約１週間ぶりの英語学習。
社内ハンズオンイベントの準備でちょっとお休みしてしまった。。
昨日の自己成就予言が功を奏して、無事シャドーイングの練習ができてよかった。
やっぱりやってると楽しい。
音読も以前と比べてそれっぽく発音できるようになってきて、成長を感じられていることの楽しさに繋がっている気がする。
とにかく、今日は無事再開の一歩を踏み出すことができたのが何より。
明日も頑張ります！
それでは、また。
今日の積み上げ
AWS学習
＜WEB問題集＞
久しぶりにDVA問題集をやった。
２周目に間違えた問題を重点的に確認したが、相変わらずElastic Beanstalkの問題でつまずく。悲しすぎる。。（泣）
「問題文にこの言葉が入っていたら、こっち！」とパターンプラクティスで回答するしかないのか？！
ポイントは下記の通りと理解した。
＜AWS新刊本＞
カックさん（@kakakakakku）も筆者の一人として名を連ねている、前々から気になっていたAWS新刊本。
本日ついにGETしました～。嬉しさのあまり、勢いでツイート👇
会社経費でGetさせてもらった！
— がじゅまるの苗🌱 (@GajumaruSDGs) 2023年1月23日
謝辞に綴られたDevAXの錚々たる方々のお名前を見て、読む前から期待感がハンパない。
じっくり味わいながら読み進めたい📙
https://t.co/SNN2jfBCLB
先週の社内ハンズオンイベントでもサーバーレスアーキテクチャについて触れてみたが、表面をさらっとなぞる程度のことしかできなかった。
まだまだ語るべきことがあるはずだが、圧倒的にInputもOutput（手を動かすこと）も足りてない。
今後、本格的に実務でもやっていく将来も見据えて、この本で考え方の基礎固めができればと思う。
＜Fin-JAWS＞
運営の渥美さんも登壇されるということで、どんなことを語られるのか、すごく興味があった。
2012年から始まったre:Inventに参加し続けている渥美さんの今回のまとめは、このスライド。（ダダンっ）
オンプレからクラウドへの移行話や、コスト云々なんてことはもう話題にならない。
もっと先の未来を見据えて、AWSは行動している、とのこと。
別の登壇者の方も話されていたが、SIerはクラウドで何ができて、何ができないのか知った上で、目利きとして立ち振る舞いが求められてくる時代。
まさに、渥美さんのスライドの最後に書かれている、
「従来型のMSP（Managed Service Provider）、SIerから、次世代CIerへ」
とも符合する話だなぁと思った。
自分もSES企業で勤務しているわけだが、従来の多重下請け構造にはめ込まれる立場ではなく、意欲のある次世代CIerと協業し得る力・技術を身に付けていく必要があると感じている。
会社に依存するのではなく、うまく活用しながら、新しい時代の波を乗り越えていきたい。
それでは、また。
ps.
最近、英語学習が滞ってしまっている。
１日空けると癖になるなぁ。気を付けないと。。
明日は必ずやります！（自己成就予言）
今日の積み上げ
【無料】AI(人工知能)超入門-AIと統計の関係について-｜IT勉強会・イベントならTECH PLAY［テックプレイ］に参加した
今日のDSL主催の輪読会。
前日の予習でも輪読本の内容がまったく腹落ちしない状態で、どうなるかと思ったが、結果、やっぱりどうにもならない、ということをハッキリ自覚させられた。
これはかなり本腰を入れてやらないと、何も得るものがない、と腹をくくった。
AI超入門の講師に機械学習に関して質問したところ、「まずは統計学の知識を身に付けなさい」とアドバイスをいただいた。
なるほど、そうなのか、と前々から気になっていた、かめさん（@usdatascientist）のUdemy講座（統計学）を受講することに決めた。
この講座、【Pythonで実践】とある通り、統計学の基礎的な座学の後にPythonでやるとこんな風にできます、っていうスタイルで、とてもわかりやすい！
これまでPythonってただのプログラミング言語の１つで、機械学習でよく使われている、ってことぐらいのごくごく浅い理解しか持ち合わせていなかったが、この講座でその概念を思いっきり覆された。
なんじゃこりゃー！
こんなことできるんか、Python！！
１年前にAWSに出会った時も似たような衝撃を受けたことを、昨日のことのように思い出した。
また、かめさんの機械学習のための数学についての記事を読ませていただくと、「数学は数学できちんと学ぶべき」とのアドバイスがあった。
なるほど。
これはこれでやった方がよさそうだ。
直感に任せて、記事で紹介されていた数学のテキストを何冊か購入してみた。
果たして、理解できるのだろうか。
めちゃくちゃ不安だけど、前に進むしかない。
そんなわけで、今日は機械学習や統計学の新しい用語を怒涛のように浴びまくった一日になった。
今日という日は後々振り返ったときに、きっと特別な記念日になる、そんな予感がする。（AWSに出会った日がそうなったように）
と、一週間後にDVA試験も控えているのに、煩悩の誘惑に勝てなかった自分の弱さを正当化してみた（笑）
DVAの方は明日から追い込みをかけ直すこととしよう。
とにかく今日はすごく感慨深い一日になった。
DSL主催の輪読会に参加しようと一歩踏み出した自分を褒めてあげたい。
そして、ここから新しい扉を開いていこう！道を切り拓いていこう！
それでは、また。
今日の積み上げ
AWS学習
社内ハンズオンイベント、本日をもって企画したシナリオを最後までやり切って、無事完走することができた。
昨年９月の企画発案から約５か月間を簡単にふりかえっておく。
こうして振り返ってみると、我ながらよくやったなと自分を褒めてあげたくなった。
特に、９～１０月はコンテンツのシナリオ通りやっているのに想定通りの結果が得られず、きつかった。
AWS公式と何度もやりとりしながら、亀のような歩みでしか物事が進まず、焦りや不安が募った。
最終的には、ルビコンさんに個別相談（有料）。
うまくいかない原因を突き止めることができ、今回のイベントで利用するコンテンツと実施範囲の骨格を描けたのが１１月だった。
そこからはもう怒涛の如く、駆け抜けた感じがする。
第１回の実施までひた走り、無事終えることができ、ホッとしたのも束の間。
第２回、第３回の実施に向けて、コンテンツの事前確認や手順書作成など、年末年始もこのイベントの準備に全集中した。
これまで生きてきた中で、これほど年末年始に何かに没頭したことはないんじゃないか、と思うぐらい、大変ではあったけど、その分いまは充実感や達成感を感じられていて、めちゃくちゃ心地よい。
やってよかった、ほんとよかった！
イベントとしては今日までの計３回の実施をもって一旦区切りとなるが、おそらく第２弾として、参加対象者を新たに募る形で実施することになると思う。
今回のイベントで既に作成済の手順書等を流用して実施する想定なので、準備にそれ程時間をかけずにやれる見込み。
なので、問題となるのは、「やってみたい！」という新しい人をどれだけ集められるか、ってところかな。
人集めの部分については、企画者本人よりも今回のイベント参加者に実感がこもった言葉で宣伝してもらおう（笑）
はてさて、どうなることか。
良い結果が出ることを願いつつ、どんな人が手を挙げてくれるのか楽しみ待ってみようと思ってます。
いよいよ明日が１回目の輪読会が開催される。
輪読本は、機械学習スタートアップシリーズ ゼロからつくるPython機械学習プログラミング入門。
輪読範囲を改めて見返してみたが、数式の意味がまったく理解できない。。
（これ、参加する人どれぐらい分かってるんだろう。教えを乞うしかないんだが。。）
この状態はさすがにヤバイと思ったので、機械学習初学者が学ぶべき数学についてググって調べまくった。
調べたのはいいんだが、まだ腹落ちするレベルにまで至っていないのが現状。
いやはや、新しいことを学び始めるときの、このなんとも言えない気持ち。
とりあえず、いまの自分が取り組めることをやり切って、明日の輪読会に臨むしかないよな。頑張ろっと！
それでは、また。
今日の積み上げ
今日は社内ハンズオンイベントを都内WeWorkにて実施。
講師役として、EC2 Auto Scalingの基礎編と、静的Webサイトホスティングのハンズオンを社内メンバーと一緒にやってみた。
初めてAWSに触れるメンバーもオンラインで参加し、「面白かった！楽しかった！」とコメントしてくれたのが本当に嬉しかった！
明日もう一日頑張ろう！
金融データ活用チャレンジの開会式について。
当初思っていた以上に「金融業界を盛り上げたい！」と熱いメッセージが伝わってきて、正直驚いたし、これは一大ムーブメントが巻き起こるのではないか、そんな予感さえ感じられた。
これは面白くなりそう！
それでは、また。
今日の積み上げ
AWS学習
今日はこちらのイベントのハンズオン動画を中心にオンデマンド視聴した。
明日、明後日で社内ハンズオンイベントを実施する予定なので、どんな内容のハンズオンだったのか、ネタになりそうな内容がないか確認。
初学者向けと言いつつ、まったくの初めてという人にとっては結構きつい解説なように感じた。
特に、今回はSystems Managerを使った操作を数多く取り入れている点も印象に残った。（EC2 Auto ScalingのストレスコマンドもSystems Manager Run Commandで実行できるということを学んだ！）
また、関連ハンズオンとして機械学習やデータ分析系のシナリオが公開されているのも嬉しい。
（来月、AWS Innovate Data & AI/ML Editionが開催されるのもタイムリー♪♪）
こうしていろんなコンテンツを絶えず提供してくれるAWSには、本当に感謝だな。
時間を無駄にせず、１つ１つ成長の糧にしていきたいな。
それでは、また。
今日の積み上げ
AWS学習
今日は結構頑張って、WEB問題集の２周目まで完走した。
９割を超えてるので、だいぶん知識として定着してきた感はある。
自信を持って回答できない問題も特定できてきたので、しっかりと復習していくことがこれからは大事そう。
明日は間違えた問題や苦手サービスに関する問題を集中的に取り組んでみよう。
そうそう、昨日ブログに書いた、AWSではじめるデータレイク: クラウドによる統合型データリポジトリ構築入門、無事社内経費での購入を認めてもらえた。
機械学習の輪読会にも参加することだし、データ利活用分野の知見も今後増やしていきたい。
英語学習
４日目の音読は、0.90倍速に挑戦。
昨日がっつりやったおかげで、かなり口が回せた。
オーバーラッピングもところどころ詰まるとこはあるものの、だいぶんスムーズに発音できるようになってきた。
明日からはシャドーイングに挑戦していくゾ！
ドメイン駆動設計のススメ
この「ドメイン駆動設計のススメ」の動画シリーズ、過去動画も視聴させていただいたが、個人的には今回が一番面白かった！
＜ドメインモデルの粒度問題＞
これまで自分が歩んできた実体験からも、大規模開発でのドメインモデルの粒度問題は本当に関係者間で合意をとるのが難しい。
この部分は、加藤潤一さんが「認識問題：共通了解の領域と共通了解不成立の領域」のスライドで解説されていて、「たしかに！」と膝を打ちたくなってしまった。
ちなみに、共通了解の領域と共通了解不成立の領域はスライドでは下記のように紹介されています。
話をドメインモデルの粒度問題に戻すと、特に、複雑な業務処理になればなるほど、その難易度は高いのは間違いない。
なのに、柔軟な変更に対応できない硬直した組織の壁に阻まれてしまい、洗練されていないモデルのまま突き進むしかない状態に陥る、というお決まりのコースを歩んでいきがちだ。
ウォーターフォール型でドメイン駆動設計をやっていくより、そこはやっぱりアジャイル型でやっていく方が相性がよいというのはその通りで、あとはそうした開発スタイルを採用することを組織にどう受け入れてもらえるか、という話になりそう。
＜アーキとアプリの関係性＞
そして、この動画でもう１つ興味深かったのが、「アーキテクチャチームとアプリチームの関わり方」に関する宇賀神さん（しょぼちむさん）のスライド。
どちらかのチームに権力があるかのような関係は失敗パターンとのこと。
これも実体験として、すごくよくわかる。
アーキテクチャチームから「これに沿ってやってね」と言われるものの、それがまぁ使い辛くてしょうがない代物で、開発の足かせになっていくパターン。
彼らは良いものを作った自負があるのかもしれないが、しょせんは業務を分からない人達が作っているという悲しさ。。
アーキテクチャチームにせっかく優秀な人が集められても、ボタンの掛け違い（認識の不揃い）があるばっかりに、お互いのチームの良さが活かし合えていない。
では、成功パターンとは？
２つ紹介されていた。
１つ目は、アプリチーム内で適切なコミュニケーションを取り合いながら、構造（ドメインモデル）を生み出していく（作っていく）こと。
２つ目が、アーキテクチャチームが上でアプリチームが下という関係性ではなく、アプリチームを重視する（尊重する）アーキテクチャチームを作っていくこと。
なるほど。
こういう認識がお互いのチーム間で共有されていれば、プロジェクト内の雰囲気もよくなって、より良いものが生み出せそうな気がする。
ドメイン駆動設計を組織に適用する意味を改めて考えさせられる、本当に素晴らしい動画だった。
それでは、また。
