修論中間審査と就活と……

D社は技術アピール(5000行超えてるかな?という程度の規模のWebアプリケーション)で応募して、1次面接免除で2次面接からになりました。自分は、暇があればプログラミングで何か創ってきたので、自己紹介や志望動機以外では、それらを創った動機・想いなどを淡々と語るだけの素直な面接になりました。2次面接は無事に通過して、最終面接……の前にA社が開催している逆求人イベントに参加しました。

京大勢もその逆求人イベントに複数人参加していたけど、自分は大学入ってからも浪人時代の勢いで勉強・研究に打ち込んできたおかげか、資格面・プログラミング面でもまったく京大勢に劣っていないことが分かって少し嬉しかった。そして、京大勢でも将来やりたいことが全然ハッキリしていないことが分かって意外でした。(ハッキリしていたら逆求人イベントに来る意味もないだろうか?)

自分は「予期せぬ企業との出会い」を求めてその逆求人イベントに参加しました。30分(その内、最初の5分は学生がプレゼン) x 8セットを回した結果、P社と予期せぬ出会いがあって、参加したかいがありました。そして、予想通り、「GREE」や「DeNA」は自分がやりたいこととマッチしていないことが分かりました。

この逆求人イベントの3日後がD社の最終面接でした。2次面接時以上に和やかな雰囲気で素直な面接でした。逆求人イベント時に出会ったP社を遠回しにお勧めされて嫌な予感はしていましたが、やっぱり落ちました。最終面接で落とされたD社よりもP社のほうが適合度は高いけど、本当に就職できるのか不安になってきますね。

最終面接の2日後の2月19日は修論の中間審査でした。スライドも口頭発表も全部英語なので準備が少し大変でしたが、明け方まで英語の発音の練習をして、なんとかこなせました。

↓が英語でプレゼンする上で役に立ちました。(やや高価なのが玉に瑕)

国際学会Englishスピーキング・エクササイズ口演・発表・応答
国際学会Englishスピーキング・エクササイズ口演・発表・応答

フォーマルな英語を書く方法

指導教員(外国人)にメールを送る前に自分が書いた表現はフォーマルなのかどうかを調べて毎度かなり時間をとられるのでここにまとめておきます。

フォーマルな英語とインフォーマルな英語の違いは以下の通り

  • word choice
  • word usage
  • gramatical structure

フォーマルな英語を書くのに必要なことは以下の通り。

  1. 句読点 (punctuation) を正しく使う(&はandと書くなども)
  2. ありふれた口語単語や口語表現を避けよ(movie は film にするなど)
  3. 短縮形を使うべからず(can’t は cannot にするなど)
  4. 一人称と二人称を避けるように試みる(主観が入らないように)
  5. 文をcoordinate conjunction (And, But, So, Or) などで始めない
  6. 常套句は避けよ
  7. ステージディレクションを避けよ
  8. 曖昧な単語を避けよ(a few, enough など)
  9. 関係代名詞を省略するな

7のステージディレクションってなんのこっちゃと思って調べましたが、要するに「I am writing to you to ask you …」とか書かず、もっと簡潔に伝えたいことを伝えればいいようです。

9は「that」の使用は避けて「which」「whom」「who」を使うほうがいいようです。

それぞれの詳細は以下のURLを参照してください。
http://www.wikihow.com/Avoid-Colloquial-(Informal)-Writing

以下の動画も参考になります。

学内業界研究セミナー

なんと3日で66社も来てくれました。

「就職四季報」や「Vorkers」や「転職会議」で調べて、ここは間違ってもいかないと思うところは除いて、ずっと関わってきたWeb系に加えて「ゲーム」「SIer」「印刷」「データマイニング」など、幅広く9社の説明を受けました。BtoBの企業ばかりで、BtoCなのはゲーム系の1社のみでした。エントリーを検討しようと思ったのは2社。

お金儲けならBtoBのほうがBtoCに比べると楽そうですが、BtoCのやりがい・面白さを知ると中々BtoBに興味を持つのは難しい。BtoBtoCでなんとか妥協できるかといったところ。

「印刷」に分類される企業には興味があったのでいろいろ質問したけど、電子書籍はどこも赤字と聞いて熊ショック! その後も使用言語など企業研究の勢いで質問したけど、これ一応業界研究セミナーなんですね。

データサイエンティストを募集している無名の企業の説明も受けましたが、すこぶる分かりやすくて舌を巻きました。(さすが博士号持ち)

BtoCの企業の情報が足りていないので、「企業側が来い」というスタンスのBtoCの企業が来る25人選抜のイベントにも申し込んでみました。

Python勉強メモ#5「homura と madoka で形態素の頻度を数えよ」

あらかじめ「pip」とかで「homura」と「madoka」を入れておきましょう。

まずはダウンローダーの「homura」で形態素解析済みの青空文庫のデータをダウンロード。

適当に解凍したら「madoka」(Pythonの辞書より省メモリかもしれないデータ構造を提供するライブラリ)で形態素をカウントです。
(Madokaの詳細: http://s-yata.github.io/madoka/index.ja.html

出力された頻度(推定値)は以下のようになりました。

実際の頻度は以下の通り。