まめログ

Javaプログラマの歩み

2019年の振り返り:社会人学生としての8ヶ月と転職 #社会人学生

あけましておめでとうございます。

2019年は、個人的に2つの大きなイベントがありました。

転職と進学です。
ちょっと振り返りたいと思います。

転職

2019年4月末で4年弱務めたクレジットカードの決済代行会社を辞め、2019年5月に現職に転職しました。
前職・現職ともに金融業界に属する会社で、
そこのシステム部門で実際にコードを書いたり、業務部門と調整したり、外部ベンダーの成果物をレビューしたりと
業務内容に大きな違いはありません。
一つ大きな違いとしては、現職が外資系と言われる会社でメールやチャットの半分くらいが英語でやり取りされていることくらいです。
Google翻訳を駆使しながら必死に読み書きしてやり過ごしています。*1

転職は3回目で、今の会社で4社目です。

経歴

軽く自分の経歴を。
見ての通り、学歴も職歴もスキルもしょぼいです。

2009年3月 3年制の情報系専門学校を卒業
2009年4月 底辺SES企業に就職。オペレータ業務やシステム周りの雑用業務などが主な会社でした。
     いわゆるブラックで、退職時に有給消化を申し出ると恫喝されたりしました。
2013年3月 1回目の転職。パッケージ開発をしたり、2次受けのSI事業の会社でした。
     ここでプログラマーとしてのキャリアがスタートしています。Struts1,Struts2系での開発が主でした。
2015年7月 2回目の転職。クレジットカードの決済代行会社の内製エンジニアとして採用されました。
     SpringやJava EE7での開発が主でした。社内システムの一部はKotlinで作ったりもしました。
     ログ管理が出来ておらず、Elastic Stackを勝手に導入し効果を実際に体感してもらうことで、本格導入にこぎつけたりしました。
2019年4月 産業技術大学院大学 情報アーキテクチャ専攻 進学
2019年5月 3回目の転職。現在に至る。

転職活動について

前職については給与と業務内容*2に不満があったので、
ゆるーく転職活動をしていました。
活動期間は2018年11月~2019年2月です。

使用媒体について

媒体はLinkedInを使いました。
LinkedInでは人事部門からの直接のコンタクトや、外資系エージェントからのコンタクトが多くあり、興味のあるものにだけ返信してました。
それでも15社くらいに書類を送って10社弱面接まで行けました。

受けた企業群

受けた企業は

などを10社くらい受けて、いくつか内定をもらったので、そこから選んで今の会社に転職しました。
前職が金融系ということでか、金融系の会社からのお誘いを多くいただけました。
おそらく次に転職することがあるとすれば、また金融系になるような気がしています。*3

殆どの面接が英語だったので、英語がきちんと話せればもっとチャンスは広がったのになあという感想です。

進学

以前のエントリーにある通り、2019年4月から産業技術大学院大学(AIIT)の情報アーキテクチャ専攻に進学しました。
mamelog.hatenablog.jp

入学から8ヶ月経過し、4クォーター制の授業のうち3クォーターを修了しましたので、感想や分かったことを書いてみます。

学び直しは楽しい

そもそも学生時代に学んだ記憶がないのですが、30過ぎてから学び直すってのも楽しいものですね。
去年から社会人をやりながら学び直す社会人が増えてるように思います。
社会人が学べる環境がもっと整っていくと良いと思っています。

fushiroyama.hatenablog.com

soudai.hatenablog.com

二足の草鞋の生活について

平日の授業は6限(18:30~20:00)と7限(20:10~21:40)です。
職場の場所にもよりますが、6限の授業を履修していると授業開始に間に合うためには、定時退社が必須になります。
土曜は1限から5限(09:00~18:00)まであります。
人にもよりますが、1クォーターで2~5つの授業を履修し、週1日~週5日程度通学しています。

平日の授業がある日のスケジュールはこんな感じです。
09:00~17:30 仕事
17;30~18:30 移動
18:30~21:40 授業(2限続けての場合)
~22:45 図書館で自習(出席できなかった授業のビデオ録画を見たり、録画授業を見たり、レポート課題などを書いたりなど)
23:00~24:00 電車移動、帰宅
レポート課題がなかったり、疲れているときは図書館に寄らず帰ることもあります。

CS(Computer Science)とIS(Information Systems)は違う

産業技術大学院大学情報アーキテクチャ専攻では卒業すると、
「情報システム学修士(専門職)」という学位*4が貰えるのですが、
これはいわゆるComputer Scienceとは違うもののようです。

違いを検索してみると以下のようなページがヒットしました。
medium.com

Computer Scienceはアルゴリズムの研究などを行い、Information SystemsはITを駆使してビジネスを良くするもののようです。
CSがいわゆるGAFAでプラットフォームを作る人や研究職で、
ISはSIerや事業会社でシステム開発を行っていく人のイメージが近い*5ような気がします。
授業のカリキュラムも、コンピュータの基礎原理やプログラミングの授業もちろんありますが、経営・マーケティング・ビジネスアナリシスなどが充実しています。

ISを卒業すると、GAFAに行けないのかというとそうでもなく、
多くの求人では、"CSの学士、修士以上、もしくはそれに近い学科の学位"が求められているので、
自身で競技プログラミングなどで、アルゴリズム力を鍛えておけば十分に可能性はあると思います。

結局は自分自身です。

専門職大学院は研究より実務

大学院というと研究ばかりというイメージの人も多いと思いますが、
産業技術大学院大学専門職大学院という新しいくくりの学校で、研究よりは実務重視のカリキュラムとなっています。
その証拠に2年次は修士論文の執筆ではなく、PBL(Project Based Learning)というプロジェクトを数人で行うことで修学します。
プロジェクトは様々で、Webサービスを開発したり、産学連携で自治体と共同で検証したりなど様々です。
もちろん、プロジェクトの合間で論文を執筆し、学会で発表する人も少なからずいます。
修士論文の執筆の機会がないというわけではないです。*6

課題のボリューム

1週間に1科目に付き2コマ授業があり、レポート課題やコーディングの課題が出されます。
課題のボリュームはだいたい週に3~10時間程度の自習時間が求められる印象です。
関連論文や技術書まで読んでいくとさらに時間がかかるかと思いますが、私はそこまではやっていません。

交通費が結構掛かる

キャンパスがりんかい線品川シーサイド駅にあるため、週4日も通うと交通費が結構馬鹿になりません。
最初は通勤定期にしていましたが、通学定期に切り替えました。

入学したいと思ったら

2020年4月入学にはまだ間に合います。
aiit.ac.jp

さいごに

2019年の転職も進学も、人生の転機としてとてもいいものでした。
勝負は今年なので、ふるい落とされないように頑張っていこうと思います。

*1:会議は通訳が付きます

*2:四六時中社用ケータイを持たされ、電話に無償で出なくてはいけない

*3:特に金融に詳しいわけではないですが。

*4:英語名:Master of Technology in Information Systems

*5:ISであってもコードはバリバリ書く

*6:PBLで週18時間の稼働が求められるので、論文執筆は修羅場となりますが

ラズベリーパイに繋いだ温度・湿度センサー(DHT11)の情報をElasticsearch & Kibanaでリアルタイム可視化した

ラズベリーパイに繋いだ温度・湿度センサーの情報をElasticsearchに投入して、Kibanaで可視化してみたので、手順を残しておきます。
f:id:mamepika:20190730014501j:plain

Elasticsearch & KibanaはAmazon EC2にインストールして実行しています。
インストールなどの手順は以下をご参照ください。
mamelog.hatenablog.jp

ラズベリーパイについて

ラズベリーパイとセンサー類はAmazonで購入しました。
Amazon CAPTCHA

Amazon CAPTCHA

ラズベリーパイの準備

USBマウスとUSBキーボード、HDMI入力を受け付けるディスプレイが必要です。*1
OSに関しては画面の指示に従っていけば、特に問題なくインストールできると思います。
f:id:mamepika:20190730014944j:plain

温度・湿度センサー(DHT11)をラズベリーパイに接続する

以下の写真のように、センサーセットの中にあるケーブルを使って接続します。
f:id:mamepika:20190730015106j:plain

温度・湿度を取得し表示する

DHT11はGitHubに取得用のコードを公開してる人がいるので、それを使います。
github.com

ラズパイ上でgit cloneしましょう

$ git clone https://github.com/szazo/DHT11_Python

dht11_example.pyを実行すると、温度・湿度が取得できます。

Elasticsearchにデータを送信する

Elasticsearchにデータを送るために、コードを読み解きます。

サンプルコードについて

dht11_example.pyを見ると、以下のコードでセンサーデータを取得していることが分かります。

instance = dht11.DHT11(pin=14)
result = instance.read()

result.temperature
result.humidity

単純なコードを埋め込むだけで、温度・湿度が取れそうです。

Elasticsearchクライアントの導入

ElasticsearchのPythonクライアントをダウンロードします。*2

$ sudo pip3 install elasticsearch

Elasticsearchに外部からアクセス可能にする

Elasticsearchはデフォルトの設定では外部からアクセスが出来ないので、
外部からのアクセスを許可する設定を入れる必要があります。
具体的には/etc/elasticsearch/elasticsearch.ymlを編集します。

$ sudo vi /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml

以下の設定を入れて保存します。
networkhost: "0.0.0.0"

Elasticsearch用のコードの編集

取り敢えず、コードを貼り付けちゃいます。
温度・湿度を取り敢えず可視化するだけならこれで可能です。

#!/usr/bin/env python3

import RPi.GPIO as GPIO
import dht11
import time
import datetime
import socket
from elasticsearch import Elasticsearch

GPIO.setwarnings(False)
GPIO.setmode(GPIO.BCM)
GPIO.cleanup()

es = Elasticsearch('<Elasticsearch IP Address>:9200')
instance = dht11.DHT11(pin=14)

while True:
    sensorData = instance.read()
    timestamp = datetime.datetime.now()
    if sensorData.is_valid():
        es_body = {
            '@timestamp' : timestamp.isoformat(),
            'temperture' : sensorData.temperature,
            'humidity' : sensorData.humidity
        }
        response = es.index(index='rspi',doc_type='doc',body=es_body)
    print(response)
    time.sleep(5)

このコードを適当なファイル名で保存して、dht11.pyと同じフォルダに置き、バックグラウンド実行しておけば5秒おきにセンサーデータが送られます。

Kibanaでこのようなグラフを作って、可視化することが出来ます。
f:id:mamepika:20190730022754j:plain

SSH接続やElasticsearchのインデックスの作成など、いくつか粗はありますが、取り敢えずの実践ということで。

Kibanaでの画面自動更新設定方法

V7から?かな今まで画面右上部にあった自動更新設定が見当たらず、
自動更新が出来てなかったんで調べたら、以下の画像のように、期間設定のところに融合していました。
f:id:mamepika:20190730023748p:plain

時差問題

タイムゾーン問題でこのコードだとKibanaでの表示が9時間ずれてしまいます。
解決策があれば教えていただきたく。

*1:ディスプレイはTVでも代用可能

*2:pip3の実行にはroot権限が必要のようでした

Amazon EC2にElasticsearch & Kibana 7.2をインストールし実行する

f:id:mamepika:20190729211607p:plain

授業の一環で、ElasticsearchとKibanaを使う機会が有ったので備忘録として書いておきます。
前職ではV6.2を使っており、その後1年以上アップデートせず使っていたので、V7.2のUIに少し戸惑いました。
本当はDockerコンテナ使ってECSでやってみたかったのだけど妥協してしまいました。

Amazon EC2インスタンスを起動する。

OSはAmazon Linuxを採用。
f:id:mamepika:20190729211849p:plain

メモリ調整をすれば、最小インスタンスでも動くようですが、面倒なのでここは
2コア、4GBメモリのt2.mediumインスタンスを使います。*1
f:id:mamepika:20190729212006p:plain

ストレージやセキュリティグループは適当に済ませ起動させましょう。

Javaのインストール

ElasticsearchにはJavaが必要なのでインストールします。
teratermなどでSSHログインして以下のコマンドを実行します。
Java11を使いたい方は適宜変更してください。*2

$ sudo yum update
$ sudo yum install java-1.8.0-openjdk.x86_64 

Elaticsearchのインストール

次にElasticsearch 7.2.0のインストールを行います。
インストールはrpmファイルを取得し行うことにしますので、以下のコマンドを実行しファイルを取得します。*3

$ wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.2.0-x86_64.rpm

ダウンロードが終わったら以下のコマンドでインストールを行います。
少し待てばインストールが完了します。

$ sudo rpm --install elasticsearch-7.2.0-x86_64.rpm

Kibanaのインストール

Elasticsearchと同様の手順でインストールが出来ます。
今回はKibana 7.2.0をインストールします。

$ wget https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-7.2.0-x86_64.rpm

ダウンロードが終わったら以下のコマンドでインストールを行います。
少し待てばインストールが完了します。

$ sudo rpm --install kibana-7.2.0-x86_64.rpm

Kibanaへの外部からのアクセスの許可設定

Kibanaはデフォルトの設定ではlocalhostからのアクセスしか出来ないので、設定を変更し、外部からも閲覧可能な状態にします。
/etc/kibana/kibaya.ymlを編集し、以下の設定を入れます

$ vi /etc/kibana/kibaya.yml

以下の設定を入れます。

server.host: "0.0.0.0"

サービスの起動

インストールと初期設定が終わったら、サービスを起動します。

Elasticsearchのサービスの起動

Elasticsearchはserviceコマンドから実行可能です。

$ sudo service elasticsearch start

1分程で立ち上がるので、以下のコマンドを実行してみます。

curl localhost:9200/

以下のように結果が返ってくれば成功です。
f:id:mamepika:20190729213708p:plain

Kibanaのサービス起動

KibanaもElasticsearchと同様、serviceコマンドで実行可能です。

$ sudo service kibana start

こちらはElasticsearchほど時間がかからないので、30秒ほどで起動すると思います。
Webブラウザ
http://< EC2の外部IPアドレス>:5600にアクセスすれば以下のような画面が表示されると思います。
f:id:mamepika:20190729213936p:plain
f:id:mamepika:20190729214053p:plain

*1:Elastic IPも取得しておくと便利です

*2:Java11の指定方法が分かりませんでした。

*3:新しいバージョンが出ている場合は"7.2.0"の部分を変更してください

社会人エンジニアとして働きながら大学院に通うということ

以下の記事にある通り、今年の4月から昼間はエンジニアとして働きながら、夜間と土曜日に大学院に通ってます。

mamelog.hatenablog.jp

Twitterで質問を募ったところ、いくつか質問をいただけたので
補足などを含めてここに残しておこうと思います。
キャリア形成の参考になれば幸いです。

産業技術大学院大学(AIIT)って?

都立の専門職大学院です。
2020年からは東京都立産業技術大学院大学という名前に変わります。*1

aiit.ac.jp

専攻は情報アーキテクチャ専攻と創造技術専攻と2つあり、
私は情報アーキテクチャ専攻に通っています。
キャンパスはりんかい線品川シーサイド駅の近くにあり、一部の授業は秋葉原のサテライトキャンパスでも受講可能です。

学費は?

入学料は282,000円(都民は141,000円)
授業料は年額520,800円です。
入学料・授業料|産業技術大学院大学

他に入学試験の受験料が3万円、
高校や専門学校、大学の卒業証明書、成績証明書の発行手数料などがかかります。

教育訓練給付制度

情報アーキテクチャ専攻は教育訓練給付制度の対象となっており、
条件を満たせば、実質負担額は2年で40万円程度となります。
教育訓練給付制度|産業技術大学院大学

働きながら通えるの?

授業は平日であれば6限が18時30分スタート、7限が20時10分スタートです。
同じ科目は週に2回授業があり、出席は全体の2/3の10回以上が必要になります。
社会人が多い大学院なので、時間に間に合わなくても、授業中に出席できれば出席にカウントしてくれる事が多く、
よっぽどプロジェクトが炎上していない限りは、出席で困ることは無いと思います。
週の1つの授業がビデオ授業で、いつでも受講可能な科目もいくつかあります。

平日は7限履修していると21時40分まで授業があり、土曜日もたいていは授業があるので、
仕事はもちろん、家庭との両立が課題かもしれません。*2

修士課程なの?

卒業すれば、情報システム学修士(専門職)が貰える修士課程です。
英語名は"Master of Technology in Information Systems"となり、CS系の修士号となると思います。
修士論文の作成はありません。

高卒でもいけるの?

事前の審査が必要になりますが、可能です。
私自身、情報系の専門学校出身で、大学には行っていませんが事前審査を通過し、入学試験の後入学しました。

試験の倍率は?

大学院発表の公式データでは1.3倍程度となっています。
ただ、試験の時期によってバラツキがあるようで、遅くなれば遅くなるほど倍率が上がっているようです。
私が受験した、2月の試験では同じ部屋に6人いましたが、合格したのは3人でした。

IT系の素養は必要なの?

一般的なPCの操作スキルは必要です。
プログラミングやLinuxの操作、アルゴリズムなどは授業で習得可能ですが、
全く未経験だと予習復習に多くの時間を取られ、負荷が高いかもしれません。

科目履修制度(AIIT単位バンク制度)

不安がある場合は1科目から試せる科目履修制度があるので、こちらで気になる授業を履修してみても良いかもしれません。
aiit.ac.jp
こちらで取得した単位は、正規入学後に単位として認められるのでお得です。

どういう授業があるの?

詳しい内容は以下のページのシラバスを参照していただければ良いのですが、
プログラミング、Linuxの操作、ネットワーク構築、クラウド(AWS)構築、GitHubの操作など実践的な内容も多く学べます。
学問としてプロジェクトマネジメントや情報アーキテクチャオブジェクト指向開発、システムエンジニアリング
経営学、会計、英語などの授業もあります。
aiit.ac.jp
外部講師を招いての講義などもあり、非常に刺激的な授業が多いです。

ただ、昨今流行りの、DockerやKubernetesなどのコンテナ技術、
ドメイン駆動設計やクリーンアーキテクチャなどエンタープライズアプリケーションの設計手法などは残念ながらありません。

発表に対してみんなで拍手

どこかの退職エントリで、新人研修で発表した人にみんなで拍手するのが嫌だったっていうのがありましたが、
大学院の授業の多くでグループワークが取り入れられており、
みんなの前で発表したり、それに対して質問をしたり、発表者にみんなで拍手したりと言うのが日常的に起きます。
こういうのが苦手な人には向いてないと思います。

勉強を継続していくことが非常に重要な業界・職種なので、こういった学びの場があるのは非常にありがたく思っています。

*1:首都大学東京東京都立大学になるようです

*2:私は家庭の心配はないので楽なのですが、お子さんがいる方は大変そうです

産業技術大学院大学(AIIT) 情報アーキテクチャ専攻に進学しました

2019年4月より、産業技術大学院大学 情報アーキテクチャ専攻に進学し、晴れて修士課程の学生となりました。
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今年の1月に入学を志し、2月末に受験して、4月に入学という怒涛のスケジュールでしたが、
なんとか1Qを乗り切ることが出来ました。(成績はお察し)

なぜ大学院進学か

力不足なところを埋めるだとか、最近の流れについていきたいだとかそういう理由はありますが、
一番は学歴コンプレックスです。
専門学校卒業で、大学に行っていないため
就職・転職では大企業は軒並み書類NGでしたし、どこか負い目も感じていました。
それを払拭し、更に力も付き同級生たちとの人脈も築ける一石三鳥だということで進学を決意しました。*1

あとは海外でエンジニアとして働く際にはコンピュータサイエンス系の修士以上の学位がないと難しいというのもあります。
外資系の会社に転職したので、どうせなら海外でも働いてみたいのですが
ビザが下りないとどうしようもないので。。。*2

なぜ産業技術大学院大学(AIIT)か

端的にいうと、これ以外の選択肢を知らなかったというのが答えです。
(※そもそも産業技術大学院大学を知ったのも今年の1月です…)

産業技術大学院大学とは

Wikipediaによると、

産業技術大学院大学は、公立大学法人首都大学東京が設置する専門職大学院である。
同法人が設置する高等教育機関には総合大学の首都大学東京高等専門学校東京都立産業技術高等専門学校があり、
本学は産業技術高等専門学校の品川キャンパスと同じ場所に存在する。
2020年4月より大学名を「東京都立産業技術大学院大学」と変更予定。

ということです。公立の大学院となります。

働きながら大学院に行くということ

貯金がないので、仕事を辞めるという選択肢は取れなかったので、
夜間土日の開講と、東京近辺の立地というのは外すことが出来なかったのですが、
産業技術大学院大学はその両方を満たしていたので、
他の選択肢を全く調べることもなく、勢いで申し込みました。

後から調べた感じ、他に東京で働きながら通える大学院としては、
北陸先端科学技術大学院大学の東京サテライトも良さそうですね。
こちらは場所も品川駅なので通いやすさはAIITより良いかもしれません。*3
https://www.jaist.ac.jp/satellite/sate/

入学まで

受験から入学、学費の振込など含めて色々やることづくめです。

個別審査

あまり知られていませんが、大学院は実は大学を出ていなくても(学士の学位を持っていなくても)入学が可能です。
( 大学院ごとに個別審査というものを経れば、受験・入学が可能になります)
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募集要項|産業技術大学院大学

審査には以下の書類が必要でした。

審査書類の受理の連絡から2週間程度で審査通過のメールをいただけることが出来ました。

大学院説明会

個別審査の手続きを進めながらも、どういう場所でどういうことを学べるのか説明会があるということだったので参加してみました。
aiit.doorkeeper.jp

この時期は、既に在学生は休みに入っており、実際の授業風景を見ることは出来ませんでしたが、
授業内容や手続きの仕方などを教えていただきました。
この時点で私は入学を決めていましたので、ブレることはありませんでした。
出願の締切まで時間がなかったので、すぐに書いて受験料振り込んで期日に間に合いました。

今年も随時やっているので、ご興味あればご参加ください
aiit.doorkeeper.jp

入試

入試には主に、一般入試と社会人入試の2つがあります。
一般入試は筆記試験(小論文)と面接、社会人入試はプレゼン入試です。
年5回ほど試験がありますので、好きなタイミングで受けられます。
今年はあとは以下のような日程で試験があります。
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入試日程・募集要項|産業技術大学院大学

社会人入試はプレゼン資料を作る手間がかかり、面倒だと感じたため一般入試を選択しました。
入試内容は、上記の説明会に参加すれば過去問がもらえますが、
ITの一般的な事柄に対する、記述式のテストと小論文です。

小論文は情報処理技術者試験で書き慣れているので、試験時間30分位余らせて規定文字数書きあげることが出来ました。

面接は、志望動機とか何を学びたいかということを聞かれたので、
正直に、学位がほしい、苦手な数学を克服したいということを話しました。

1週間後に合否の発表があり、HPで確認したところ自分の番号がありホッとしました。
試験会場には6人受験生がいたのですが、合格したのは3人でした。

学費について

産業技術大学院大学首都大学東京が運営している公立の大学なので、
学費は非常にリーズナブルです。
入学金は28万円(都内在住であれば14万円)、授業料は年52万円です。
更に、ハローワークの専門実践教育訓練給付金を受けることが出来、
実質負担額は2年で40万円程度となります。

受験料は3万円です。

科目履修生について

こちらは入学後に同級生などから聞いたのですが、
産業技術大学院大学では科目履修生制度があり、科目履修生として科目単位で履修し、入学後に単位が認められる制度があります。
来年4月の入学を目指す方も、今年10月から科目履修生になっておき、
3Q,4Qで単位をとっておくと、入学後が楽になります。*4
aiit.ac.jp

入学してみて

転職と時期が重なってしまって、忙しかったり暇だったり色々ですが、
勉強自体は物凄く楽しんで出来ています。*5

流石にプログラミングの授業は難なくこなせるのですが、
データ解析やアルゴリズムなどは苦戦しています。
システム分野ではない、会計・経営・マーケティングなども授業があるので、
興味があるものを受けてみるのも楽しいです。
私は1Qでマーケティング、2Qで経営学を履修しています。

同級生について

年代は20代~60代と幅広く、皆一様に学習意欲が高いです。
同級生はSlackでよく交流するようにしています。
月1の飲み会もあり、コミュニケーションも活発です。
1Qは顔と名前が一致しない方もいたのですが*6、2Qに入りやっと一致してきたので交流も楽しいです。
2年後、無事に卒業できていればよいのですが、
まだ走り始めたばかり。
体調崩さず走りきれればと思います。

*1:そもそも学部無しの修士が評価されるのかといった不安はあります

*2:こちらは評価とかではなくマストっぽいので非常に有効

*3:研究をして修士論文を書きたいのであれば断然JAISTです

*4:平日開講の授業を取っておくなどしておくと入学後は土曜だけ来れば良い

*5:まあ、成績はあまり良くないのですが…

*6:顔と名前を覚えるのが大の苦手

平成30年度 秋期 システムアーキテクト試験に合格しました!

平成30年度秋期 システムアーキテクト試験に合格することができました!
f:id:mamepika:20181225030355j:plain

一応2011年の情報セキュリティスペシャリスト試験以降も毎年申し込みはしており、
実に7年ぶりの合格となりました!
※午前ゼロ試験に破れて、受験していないときもあります。

受験の感想はこちら。
mamelog.hatenablog.jp

自己採点で午前2はギリギリ通過、
午後1もITECやTACさんの解答速報とほとんど一緒だったので手応えは感じてました。
論文は未知数だったんですが、見事に経験とテーマが合致したので運が良かったですね。

勉強時間

去年も勉強してて、去年は20~40時間位。
今年のシステムアーキテクト試験に関しては30時間程度です。
ただ、午後2のテーマと自分の経験が重なったりと、
実際には50時間と2年(アーキテクトとして働いてきた期間)と言えると思います。

勉強方法

午前1は免除なので何もナシ。
午前2は過去問を5年分くらい印刷して、ひたすら解く。
分からなかった問題については、他の選択肢を含めて意味を理解していき、
過去問の時点で8割以上の正答率に持っていけば、本番で6割はいけると思います。
私は文系脳で計算問題が全くできないので、最初から捨ててますが、それでも何とかなります。
※数学では解けず、算数で解いています。
午前は基本的に記憶力勝負なので、覚えてない問題は適当に○をつけて飛ばすので、算数で地道に解いていってもも何とか時間が足りることもあります。

参考書は以下のを購入して、パラパラと見てました。
www.amazon.co.jp

論文に関しては、以下の書籍を参考にしました。
https://www.amazon.co.jp/dp/4865751343/

論文試験に関して

論文は上記の書籍を読んで、形式や流れはインプットしてましたが、
事前に書いたりといった練習はしませんでした。
今回はたまたま経験と論文のテーマが見事に合致しており、運が良かったですが、
事前に1回は書いてみたほうが良いと思います。

エンジニアに資格は必要か

これだけ受験しているので、私は必要だと思っている派です。
勿論持ってるだけで何かが変わるような資格でもないので、
技術と資格、両輪が大事だと思います。
勉強時間でも書きましたが、論文系の資格は経験も問われると思うので、
自身の経験ややり方が正しいか、という点でも試験は大事かなと思っています。

来年春はデータベーススペシャリスト試験、
秋はITストラテジスト試験を受験予定です。
合格するまではしばらくこのループ。

データベーススペシャリスト試験は3度めの正直で受かりたい所。

お祝いしてくれる方は是非↓

Amazon.co.jp

MacBook Pro 2018 13インチモデルを導入した話

社内において、Kotlin + Spring Boot + AngularでWebアプリケーション開発を行っていくこいとになり、
その開発用のマシンとしてMacBook Pro 2018 13インチモデルを導入してもらいました。
f:id:mamepika:20181219094847p:plain

3年前、Windows7,Core2Duo,Memory2GB,HDD500GBという
教科書通りのマシンをあてがわれてから
ギャーギャー文句を言い続けた結果、
アプリケーション開発にマシンスペックが重要ということが社内に浸透してきて
スペック盛り盛りのMacBook Pro導入に至りました。
※流石に当初のPCはすぐになくなり、
Windows7,Core i5,メモリ4GB,HDDのマシン
Windows7,Core i7,メモリ16GB,SATA SSDのマシンにはなっていました。(但しネットワーク制限ありでMavenリポジトリAWSに繋がらない)


なぜMac

憧れてたから、というのもありますが、
Kotlin(Java)、Docker、Angularといった技術スタックならWindowsである必要もないなということでMacに決まりました。
IntelliJ IDEA、Google ChromeVisual Studio Codeなどを使っている分にはいいのですが、
ファイルがどこにおいてあるんだとか、コピペとか、
OSのオペレーション部分でまだまだ戸惑いがありますw

持ち運びはしないので、15インチでも良かったのですが、
13インチだと本体の後ろに設置した外部ディスプレイと画面がかぶらずに使えるので、13インチにしました。

スペック

スペックはストレージ以外は最高にしておきました。
これで2〜3年は戦えるのでは。

CPU:2.5GHzデュアルコアIntel Core i7
メモリ:16GB
SSD:512GB
キーボード:日本語

導入に際し困ったこと

最近のMacBookにはケンジントンロックをかける穴がついておらず、
セキュリティワイヤーがつけられないことに困りました。
社内規定でPCには盗難防止のセキュリティワイヤーをつけないといけなく、
以前に買ったPCもセキュリティワイヤーがつけられないことを理由にお蔵入りになってしまっていました。

Googleで検索したら、以下の商品が検索されてきたので、
自分のお金でもないしということで買ってみたところ見事に使えたので、紹介しておきます。
2016・2017モデル対応と書いてますが、2018モデルでも大丈夫でした。
これのおかげで、毎日袖机にしまう必要がなくなり助かりました。

2016/2017モデル MacBook Proにワイヤーロックを取り付け

開発環境

開発用のNWは社内NWと隔離されてるため比較的自由が効き、かなりモダンな感じとなりました。

IntelliJ IDEA,Visual Studio Code
GitHub Business Cloud
Slack
Docker,AWS
Office365

Kotlinが楽しいので、ガンガンコードを書いて行きたいです。