スライド制作で使うオシャレな画像素材
こんにちは。nino_piraです。
たまには難しい技術的な話ではなく、カジュアルな内容のブログをと思い書きました。
スライド作成の際にオシャレな画像を使いたい
オシャレな画像を使うとスライドがそれっぽく見えるのは皆様の共通認識だと思います。
デザイン面で攻めるのもありですが、例えば透過度を上げたオシャレな画像をスライドの背景にするだけでそれっぽく見えるなど、オシャレな画像は何かと便利です。
本記事では個人的によく使う素材を紹介しますが、くれぐれも著作権にお気を付けください。
Unsplash
おしゃれなスライドの定番。 ここで探した画像をスライドの背景にするだけで、急におしゃれ感が出ます。
例えば”technology”と検索かけると以下のような画像が出てきます。
いらすとや
エンジニア大好きいらすとや。個人的には可愛いすぎてちょっと苦手です。
21点以上使うと有償対応になるのでご注意ください。(ご利用についてリンク)
ICOON MONO
いい感じのiconが沢山あります。個人的に、いらすとやが少し苦手なので代わりによく使います。
またタブから「human pictgram」などその他のフリー素材に飛べます。
パワーポイント 挿入→ 図形 → アイコン
(確か)PowerPoint2016から追加されたアイコン。 結構おしゃれで使いやすいので侮るべからず。
個人的に、最近はパワポを使わずにgoogle slideを使っているので、あまり利用していませんがパワポユーザには便利な機能かと思います。
unDraw
フリーのイラストがたくさんあり、しかも色指定ができて便利
Storyset
2021/06/04追記
フリーのイラストがたくさんあり、しかも色指定ができて便利
終わりに
技術に関係ない軽めの記事を書いてみましたがいかがでしたか。
ネットに落ちている素材を使う際には、くれぐれも著作権にはお気をつけください。
下町データサイエンティスト 新卒2年目が終わる
こんにちは。nino_piraです。 昨年同様、受託分析なのでクライアントの名前が出る話は一切出せません。つまり、具体的な仕事内容については書けません。
これ故に、受託分析会社のデータサイエンティストは勉強会などの表舞台になかなか出てこないのかなぁと思っています。自分も色々話したいことはありますが、表舞台に出すのはやはり難しいです(汗 この案件実は色々あったのですが、詳しい話を書けないお約束なので因果推論に話題をフォーカスします。 さて因果推論の話に戻ります。せっかく因果推論をまとめて勉強したし、アウトプットとしてブログ作成や登壇もしようとのことでいくつか資料を作ったので、ご参照頂ければ幸いです。。。 ちなみに打ち上げで行った焼肉屋は最高でした。写真に写っている手は仲良い先輩の手です。 データ分析界隈の方々を集めた自分企画のイベントです。 data-gateway-talk.connpass.com 開催までの経緯は以下のブログに書いてありますのでご参照ください。 初回を4月にwantedlyで開催したのですが 、、、 となり、初回で終わらずに第二回にけ継続することになりました。(結果的に1年継続しています) さて、せっかくdgtalkの話に触れたので初回以外も踏まえた一年間の感想もここに書いてしまいます。 約3ヶ月に1度の定例開催の形式で1年間継続開催を達成できたのことは、ひとえに運営の皆様のお陰です。
ちなみに、運営は、第五回@ブレインパッド の片付けが終わったあとにそのままブレインパッドのラウンジで23:30まで飲むくらい仲が良いです。 各回のイベントの感想を簡単に以下に書きます。 第一回 第二回 第三回 第四回 第五回 公募LT枠がconnpass公開から1時間以内に埋まったり、ハッシュタグがTwitterの東京のトレンドで瞬間風速ですが、Top10入りを2回したりするなど、それなりに業界にリーチにできるイベントになったと感じています。 上記では触れることができませんでしたが、数々の登壇者やブログを書いてくださった皆様、聴講者の皆様、運営の皆様には頭が上がりません。。。 data-gateway-talk.connpass.com 自分としてはこのイベントを通して、多くの知見を得たり、様々な知り合いが増えたりと最高に楽しかったです。 また、本イベントのように同じ分野の仕事をしている人達が好きで交流しているというのもデータ分析業界特有の好きなところです。 完全に「あれ？このイベント終わるの？最終回？」という流れですが、コロナで延期になっている第六回はいつかしら開催するつもりです。 data-gateway-talk.connpass.com 「案件もひと段落したし、オシャレなビアガーデンに行きたい！！」と思い自分で企画。学生時代にはできなかったお金で殴るオシャレな飲み会ができて楽しかったです。
東京駅を見下ろすオシャンティなお店に似つかわしくない理系男子が約20名いるのはちょっとシュールでしたがまぁ楽しかったです。
この時期は画像の異常検知案件を担当していました。 話題は変わり案件の運用の話をしますと、「ドキュメント化の徹底」を行い、メンバー間の情報共有をスムーズにしました。仕事は一人でするものではないので、「いかに円滑にお互いの情報を共有するかが仕事の鍵」と言っても過言ではないと1年目で悟りました。 余談ですが、google slideについて触れさせていただきます。 仕事で携わった強化学習の本が出版されました。 自分は方策勾配の章を担当しました。 18:30に新横浜に行けるフレックス。ありがとう。 何気ないこのツイートが爆伸びしました。 本日退職する先輩から 貰うと1年程度で辞めると言われている呪いの人形の4代目所持者に指名された pic.twitter.com/80UMythrQi
新卒2年目が終わる
表題の通り、 新卒2年目が終わりました。。。
1年前に書いた「新卒1年目が終わるブログ」の続編です。さて「今年も1年間何をやってきたか」を振り返りたいと思います。注意書き
また、 私の所属会社を一部の方はご存知 or 察せられるかと思いますが「一応個人のブログ」であることをご了承ください。
もはや個人名 & 所属を隠しているようで隠していない状態ですが、あくまでも個人ブログなので緩く読んでください。。。
完全に余談ですが、この記事の3倍程度は書かれてい社内wiki(コンフル)に投稿した記事の抜粋バージョンとなります。外部公開用にマスキングかけるのって難しいですね(汗4-7月：因果推論案件
実は「因果推論？ナニソレ？」な状態でアサインされました。
因果推論ブログがそれなりにバズったので、最初から詳しかったのでは？と勘違いされますが、3ヶ月で案件運用しながら技術キャッチアップを0から行ったのが実情でした。。。
クライアントの業種はもちろん書けないのですが、因果効果の算出って超絶難しいなぁと感じた案件でした。
データの背景要因を揃えることが必須な因果推論において、データ理解に一つ壁がある受託分析という形で取り組むことへの難しさを感じました。
加えて、不確実性を有する分析結果についてクライアントに伝えるのって難しいということも感じました。。。。
どう頑張っても取得データからバイアスを完全に除くことは不可能なので、算出された値にどこまで自信があるかを強く言えないことがジレンマでした。。。
4月〜：Data Gateway Talk(dgtalk)
一年を振り返ると自分にとって、このイベントの存在は相当大きいものでした。
というのも初の自主開催イベントであることも加え、外部のデータサイエンティストと仲良くなる機会が増えたりなど、なんだかんだ思い入れのあるイベントです。
ここでは紹介仕切れませんでしたが、登壇者の皆様の資料について見ていただければ幸いです。
自分が学生時代にデータサイエンティストになるキッカケになったブログを書いているTJOさん、同年代強強u++さん / agataさんという熱い登壇者を抑えたイベントとして思い入れがあるので、コロナが落ち着いたら開催したいと思います。7月：新卒1-3年目でビアテラスに行く
7-10月：画像の異常検知案件
前Phaseからの引き継ぎで「このタイプの不良が当てられなかったので改善してね」的な感じのタスクでした。
詳しく話せませんが、ネットワークを複雑にすることではなく、学習アルゴリズム工夫することで不良検知精度は上がりました。
がしかし、「画像案件の特有のつらみ」と「ディープラーニングを現場に落とす難しさ」を思い知ることができました。。。
弊社に依頼が来る画像タスクは犬猫判別のようなeasyなタスクではなく、人間の目でも判断が難しいタスク(異常検知のタスクに関しては、「謎不良」と個人的に呼んでいます)を扱うことがほとんどです。
また、第六回のdgtalkで話そうと思うですが、画像案件においては「撮像環境」と「不良定義」が非常に重要です。
これらの複雑な背景要因を踏まえると、「どのサンプルに対して」「どこまで何を検知すべきか」といったビジネス的目標も複雑になり、かつ検知アルゴリズムや検証方法も複雑なものとなります。
「これらの条件を全て満たして初めて現場に落ちる」ので、ディープラーニングを実現場に落とすにはなかなか大変であることを痛感しました。
本案件では、「誰が何をしたか」「何の問題があるか」「どう対処していくべきか」「どのような結果が得られたか」を社内wikiへのドキュメント化を徹底した効果もあり、作業の属人化に関する問題がほとんど生じなかったことが良かった点として挙げられます。
一方問題点として、「ドキュメント化に手間がかかる」という問題があります。こればかりは能力でカバーしかないですね。。。
この辺のドキュメント化思想は1年目からの学びであったので、案件で活かすことができて良かったです。
本案件ではgoogle slideを用いた資料作成を行なっていましたが、パワーポイントと比較し「複数人で同時編集」 できることが何よりも便利だと思いました。が、一方でデメリットもあります。pdfにした際に文字被りが起きることがある / そもそもfontがイケテナイ問題の2点です。色々検証しましたが、結論からいうとベストな日本語フォントはまだ対応していないのが実情です。というのもgoogle phontにはnot sansというイケてるフォントがありますが、google slideには未実装となっております。
申し訳程度にM1Plusを使うと絶対に文字被りが起きない（検証済み）が、いかんせん丸いのでビジネス的に使えるかと言われば怪しいレベルです。
このように、共同編集できるイケテルさと、pdfにするとビジネス的にイケていない資料になるのでビジネス的に美味しくないことのトレードオフが発生します。
案件のお客さんによりけりですが、google slideを使えると作業効率が上がるというのは圧倒的事実であると思います。。。 (ちなみに、office356は大丈夫とか大丈夫じゃないとか なんとか。。。)8月：執筆に携わった本が出版
本が出ると「書籍も書いてて凄い」的なことを業界外の人(主に高校の友人達)に言われることので、書籍執筆という対外的アウトプットって想定以上に影響力が大きいのだなぁと感じました。 (自分的には5章の1章分しか書いてないので、この話題に触れられる度に畏れ多いと感じています。。。)8月：B’zのライブ
後述に登場しますが、B’zの分析をどこかで話したいとのモチベから音楽分析のイベントを企画しました。
目指せB’zの人。9月：呪いの人形事件
思いがけず面識のない初代の方にまでツイートが届き、( ˙-˙ )となりました。
10月：KDD2019論文読み会
昨年行った勉強会で最も印象的であったので触れさせて頂きます。
LINEで行われた KDDという学会の振り返り会です。 connpass.com
KDDはML系の大きい学会の一つなのですが、ビジネス適用の話などの専用セッションとしてApplied Scienceのセッションがある学会です。
最新研究のそのもそでなく、応用に興味を持っている自分としては、かなーり刺激的な勉強会でした。
「何とかしてKDD行ってみたいなぁー」と強く思いました。
10月：白金鉱業ミートアップ登壇
白金鉱業という勉強会のIBMさんとコラボ会に登壇しました。
150名以上の応募が来る末恐ろしい会(汗
登壇時間が20minでしたので、ぶっつけ本番ではまずいと思い10回以上リハをしてから臨みました。結果、-10sというジャストタイムで話せたので「リハしまくって良かった」と個人的には満足しています。。。
ちなみに「技術の話をしてくれ」というオーダーを受けたのですが「因果推論」か「強化学習」のどちらの話をするか悩みました。結果的に因果推論で登壇をしましたが、どこかしらで強化学習ネタでも登壇してみたいなぁとも思っています(小並)
11月-2月：初PMとなる画像の異常検知案件
弊社では頑張れば2年目でPMをやらさせてもらえます。
元々エンジニアというよりはマネージャーになりたい志向であったので、とても嬉しかったです。
PMとはいうものの、マネージメントだけしている訳ではなく、分析方針の決定や自分でもコード書くといったように普通にメチャクチャ作業します（なんだったら論文も読みます）。
本案件が比較的サイエンス寄りの案件であったため、他案件と比較するとPMにも作業を求められる量が多かったことは否めませんが、おおよその他案件でもPMは手を動かす力が求められます。 というか手を動かせないと分析方針の決定やクライアントの説明ができません。
そんなこんなもあり、案件具体的な内容も書けませんが、案件運用に関して個人的に重要だなぁと思った点についてまとめさせて頂きます。
技術力
- 技術力がないと、分析の方針が決められない
- 早くセンス良く実装できる技術があればPDCAが高速に回せる
コミニュケーション力
- 対社内
- メンバー間の進捗の確認で手戻りを減らす
- メンバー間の心理的安全性の確保
- 対クライアント
- クライアントが欲しい情報を抜け漏れなく、正しく伝える
- クライアントが欲しい情報を見つけて分析に盛り込む
- 自身の考えていることや、分析結果を正しく伝えるために「文字に起こす能力」は必須
- 正しく早くドキュメンテーションを行えると、案件運用がいい感じに進む
11月：下町データサイエンティストと名乗り始める
「いい加減見習いを脱却してもいいのでは？」と思い勝手に下町データサイエンティストと名乗り始めました。
生まれも育ちも下町というだけで深い意味はありません(小並)
12月-1月：kaggle DSBコンペ
ひっっっっっさびさに kaggleをかじる。かじるだけで、しれっと辞める予定でした。 が、しかし、結局ガチで取り組むことに。。。
「どうやら転職してきたしゃおろんさんという人がkaggleガチらしい」との噂を聞き話しかけに行ったら、DSBをやってるとの話を聞き、「あわよくば一緒にやりたいなぁ」なんんて考えつつ、「お互いメダル圏内に行ったらチームマージしよう（暗黒微笑）」という感じで、自分もソロ参加。
緩くチマチマ土日にやっていたら「とんでもスコア」（当時LB36位）を出してしまいチームマージ。
ここで色々情報シェアを行なった際に「全部自作でやっていて(=公開kernel使ってない)、しゃおろんさんすげぇ。。。。」とビビった記憶。
で、ディープ専門家の先輩Aがジョインし、kaggle強強先輩Bがジョインし、Shirokane-friends爆誕。
チームを組んだものの、色々やったけどうまくいかなかったり、そもそもうまくいくってなんだっけ？という話になったりと五里霧中の時期が続いていました。
当時こんな面白discussionが立てられるといったように、QWKという指標の特性上ちょっと閾値をずらすだけでスコアが大幅に変わったことが一番の霧だと感じていました。
社内の野良slackの#kaggler_2019dsbで年越しをするなど、なんだか色々やったけど結果的に、ヨクワカラン状態の年末年始でした。
ところが、最終結果が非常に面白い。
このコンペはLBではなくCVを信じていた人たちが勝つという(結果的に？)良コンペであった。
我々も含め、多くのチームはLBに踊らされていたが、本当の上位陣はCVを信じたsubを最終subにしていました。「これが本当の強者か、、、」と身に沁みた。。。
ちなみにLBだけを信じて、毒入りkernelをコピっていた人たちは見事にshake downしていました。
また、仕事に応用できる点として案件でもCVの切り方は本当に気を付けようと深く心に戒めを刻みました。。。
そんなこんなで、無事58位に入賞し、しゃおろんさんと2人揃ってexpertになりました。。。
さて、ここまでちゃんとコンペに参加すると「他の参加者のsolutionが気になる」のが世の常です。
そこで、会社に諸々交渉をし弊社で反省会を開催しました。
詳しくはしゃおろんさんのブログを見て頂きたいのですが、とにかく学びのある反省会でした。特に2位の方のメタ特徴量に関しては「なるほど！！」と驚きました。。。
強いkagglerの凄さを体感するDSB参加期間でした。。。。
12月：OpenBP質問会
OpenBPの運営定例で「zozotechがやっていた、ツイッターの生配信で採用に関する質問をとるイベント(参照)やりたくない？」と話題になり企画がスタート。
社内の関係者にそっれっぽいドキュメントを作るなどして、多くの人を巻き込み無事実現しました。
自分が言い出しっぺということもあり、「質問が1個も来なかったら丸坊主(震)(だいぶ盛った)」といった気持ちで情報公開されたが、無事15個程度の質問が集まって本当に良かっです、、、、（坊主回避）
質問をしてくださった皆様ありがとうございます(汗
— OpenBrainPad Project (@Open_BrainPad) 2019年12月17日
受託分析という外から見たらお堅そうな会社でも、頑張ればこんな楽しい企画を思いつく→実現までを1ヶ月ちょいでできるというワクワク感は楽しかったです。
1月：Music Analytics Meetup
たまにB'zの歌詞の分析をしていて、「どこからしらで登壇したいなぁ」「でも そんなイベントないなぁ」「せや！！自分で企画すればいいのか！！」とうことで企画しました。
twitterで協力してくれる方を募集したところ、ダイナミックプラスの萩元さんが名乗りを挙げてくださり、2人で企画をしました。萩元さんには、白金鉱業でも登壇して頂いたりと頭が上がりません。。。
個人的に好きな萩元さん作の「ダイナミックプライシングの事例資料」を添付します。
さて、イベントの方ですが「音楽×データ分析」をコンセプトとし、Music × Analytics Meetupと命名されました。
そもそも自分が音楽を好きという背景に加え、来ている人がみんな音楽オタクなので、まぁ、楽しかったです。
自分もこんな資料を作って登壇しましたので、よろしければ見てください。
2月：昇給焼肉
仲良い後輩と「査定で給与上がったし焼肉行こうぜ！！」と盛り上がり企画。
最高でした。。。
余談ですが、twitterでオススメの焼肉店を募集したところ、主にデータ分析界隈の皆様から10件近くのオススメを頂きました。(オススメされたこのお店から今回のお店を選ばさせて頂きました)
妙に焼肉に詳しくなったので一緒に行ってくださる方募集中です(小声)
[ゆるぼ]
— にのぴら (@nino_pira) 2020年2月21日
東京のちょっといい焼肉屋さん
その他：本年度行った勉強会達
なんだかんだ薄く広く何でも知りたい嗜好(?)なので色々な勉強会に行っております。
(勉強会おじさんにはならないようには心掛けています)
Data Pipeline Casual Talk Vol.2
- 内容：最近でいうデータ整備人やパイプライン作る人たちの話。エンジニアより。
- 感想：この分野全然ワカラン。 業務では、既にある程度綺麗なデータを触っているが、こういうその前段階知識も深めたい。
Machine Learning Casual Talks #10
- 内容：結構ガチなMLの人が登壇
- 感想：メルカリの機械学習システムすげぇ、、、
- 内容：Data Pipeline Casual Talkと同様にデータ整備人の話
- 感想：やはり勉強不足だ、、、こういう勉強会助かる、、、
PyData.Tokyo Meetup #21 LightGBM / Optuna
- 内容：LightGBMのコミッターやoptunaの開発者が登壇
- 感想：知っていることばかりで大して真新しい学びはなかった。200人規模のイベントだししゃぁないか、、、、
- 内容：サブスク ビジネスの人が登壇
- 感想：単純に知らない世界やビジネスを知れて面白かった。すごく良かった。
KDD2019論文読み会
上述参照。KDD行きたい。
LT,分野初心者大歓迎!! ML for Beginners! MeetUp #1
- 内容；初心者向け勉強会
- 感想：ドキュメント化について登壇した。初心者（）な人が多かった。
- 内容：スポーツ×分析
- 感想
- ずーーーーっっと行きたかったけど日程が合わず行けなかったイベントにやっっっっっっと行けた
- 超楽しかった
- サッカーの分析って難しいんだなぁと感じた。懇親会でサッカー分析の人たちと話せて楽しかった！！
Machine Learning Production Pitch #5
- 内容：ML Flowの話がメイン
- 感想：m3、クックパッド、abejaはちゃんとML運用をしていることに感銘を受けた。
- 内容；実質GANとzozoの研究発表
- 感想；タイトルの雰囲気と違ったけど、研究の話で面白かった。GANむずい。
2年経って今思うこと
情報共有(特にドキュメント化)について
我々受託分析のアウトプットとして「報告書.pdf」となることが多いのは周知の通りなので、クライアントに見せる系のドキュメント能力の必然性の話につていは割愛します。
ここでは、「組織としての情報共有」について思うところを書きます。
どこの会社もそうだと思うのですが、個人の持つスペシャリティを完全に共有することは大変難しいと思います。
また、誰が何を考えているかのドキュメント化して透明性を持つことは、組織として心理的に良い効果があると考えています。
これらを踏まえて、少なくとも自分の持っている知見や考えは社内に還元したいと思うので、これからも小さい記事であっても社内wikiであるコンフルに書き続けていこうと思います。
また、加えて「組織における情報共有について何かしらの知見を蓄えられればいいなぁ」とも考えています。(コンフルがベストソリューションかの議論は一回置いておく。何も書かないよりはマシだと認識しています。)
ちなみに、私は案件での記事を除いてこの一年で社内wikiに約100記事の投稿をしています。以下図のように、2020年になってから今日までの3ヶ月の間に案件に関係ない記事のみで約30本投稿しています。
ビジネスってなんだろ / 理想郷とは？
「機械学習 / データ分析は使われてなんぼ」という話があるが、「うーん。なかなか難しい。。。」と思う機会が個人的に増えています。
ここでいう「使われる」とは決してシステムとして回るということだけではなく、例えば分析レポートでビジネスの意思決定に寄与するなど、我々の成果が何かしらの実業務にコントリビュートすることを意味します。
現状の日本では「機械学習 / データ分析による社会インパクトを作る理想郷」は超ごく一部のマーケットでしか通用しないと感じています。
なまじ機械学習という難しいソリューションを使わずとも、これまでと同様の手法でビジネスインパクトが出せる機会が多いというのはもちろん自覚しています。
さらに、機械学習という不確実性のあるソリューションに投資を行える企業が少ないことも自覚しています。。。
しかしながら、まだ26才の若輩者だし(?)「せっかくデータサイエンティストをやっているしデータ分析で社会的インパクトある仕事目指したいじゃん」という生意気な夢を持っています。
そんなこんなで「うーん。。。。理想郷とビジネスってどういう関係性なんだろ、、、」「そもそもビジネスってなんだっけ？」「全てをHappyにするためには何をするべきなのか、、、」と生意気にも考える2年目終盤でした。
外部活動について
重い話が続いたので比較的カジュアルな話を。
今年は様々な活動を通して、外部の知り合いが増えた一年であった。
当の本人は策略的に行なっている訳ではなく、ただただ 楽しいことをしたいというモチベーションというのが本音です。
自分と同じデータ分析大好きな人たちと繋がりを持てるのって超楽しいんですよ。色々勉強や刺激ももらえるし(自分の性格的にも人と話すのが好きという背景もあります)。
という訳で、外部活動は会社の為とか自分のブランディングの為とか関係なく、完全に個人の趣味として続けていきたいと思います。
完全に余談ですが、きぬいとさんと通称：ダンダンダン定例という「月一でデータ分析界隈の人同士でただただ餃子を食べるだけの集まり」をやっていますので、ご興味がある方はご連絡ください。
キャリアについて
上記で「ビジネスってなんだろ？」とお堅い自分語りしましたとおり、「結局オマエはなにやりたいんだ？」が絶賛模索中です。
ひとまず与えられたミッションをクリアしていくことが直近の目標です。
具体的には、以下の2点だと認識しています。
- (超重要)案件マネージメント能力(特にクライアントワーク能力の汎化性能)の向上
- (継続)技術力をあげる
この2点について意識を持ち続けられる3年目になれればなぁと考えています。
最後に
ここに書けなかった内容もたくさんあるのですが、改めて1年間の振替りを書いてみると、「今年も色々なことしたなぁ。。。」と思いました。
1年目に比べ2年目は何かしら明確に成長したか？は自分ではよく分かっていませんが、少なくとも辿っている道に間違いはないと信じています。
まぁそんなこんなで、まだまだ頑張って行きますので3年目も応援(?)よろしくお願いいたします。
