いろいろ備忘録

雑記です。

英単語帳を作ってみる

欲しい単語帳を直前の記事で以下のように定義した。それぞれについて取得場所を調べて、一画面にまとめる流れになる。

  • YouGlishが表示される
  • 画像が表示される(AI生成かどうかは問わない)
  • 発音が再生される
  • 発音記号が表示される
  • 英語での説明が表示される
  • 日本語の対応する単語が表示される
  • 自動で次の単語に遷移する
  • 知っている作品での使用例が表示される

YouGlishはAPIウィジェットが提供されていた。

Javascript API

これで画像と発音の再生を代替してしまおう。画像はDALL-Eなんかでも良いと思う。

 

英語での説明についてだが、ここは選択肢が色々とあり、悩ましい。

インターネット上に辞書のCSVはいくつかあるようだ。

English Dictionary in csv format - BragitOff.com

GitHub - benjihillard/English-Dictionary-Database: a CSV of every english word, part of speech, and definition. as well as a web scraping script that generates that data for you

APIを使用する選択肢もある。これなら発音記号も一緒に取得できるが、APIのリクエスト上限の問題が出てくる。今回はこっちを使おうかな。

WordsAPI

 

次は日本語の対応する単語の取得場所だ。

こちらもインターネット上にCSVがある。

GitHub - kujirahand/EJDict: English-Japanese Dictionary data (Public Domain) EJDict-hand

たったの500円で英辞郎公式のテキストデータもダウンロード出来る。発音記号は付いていない。今回はこっちを使おう。

英辞郎 Ver.144.8(2015年3月20日版)のテキストデータ - EDP - BOOTH

ポピュラーな単語帳をベースにするなら、Quizletに落ちていることもあるだろう。

 

作品ベースでの使用例は、有名なシットコムであればKaggleに落ちていたりする。

Search | Kaggle

歌詞なら、GeniusのAPIが便利だ。

Genius API

単語表示時に全文検索するのは時間がかかるので好ましくなさそうだ。

 

作品ベースでの使用例は一旦無視して、こんな感じになりました。

 

英単語帳を考える

もう何年も断続的にボキャビルしているが、成果が掛けた時間に見合っておらず、どうにも効率が悪い気がする。英単語帳って今のスタイルが本当に最適なんだろうか?

何年か前から、単語帳の内、知らないor忘れた単語をGoogleスプレッドシートにリストアップしている。単語と和訳の2列のイメージだ。打鍵がまあまあ面倒くさい。これをすると簡単に復習出来るが、いかにも無味乾燥な感じがする。一つ一つの単語の印象が薄くなる。それぞれをもっとハイカロリーにすることを考えてみる。

WordUpという英単語学習のアプリを使っているのだが、AIで生成された画像とともに英語でその単語の説明が書いてあり、画像と紐付けることの重要性や直訳しないことの重要性がわかった。直訳しないことというのは、英単語を直接日本語に射影するのではなく10語ほどの短文で捉えることによって、よりイメージを正確に理解するということだ。そもそも自然言語同士が対応するという考えが間違いだったのだ。とは言いつつ、毎回読むのは面倒だし、婉曲的で何を言っているのか分からずWeblioで検索することも多い。これは純粋に手間で、ベストは両方あることだ。

例文もよく覚えられない。コンテクストもなにもないのに、1文だけ覚えろなどというのは難しい。YouGlishは有効だと思う。もしくは他の作品から引用するのはどうだろう?シットコムや洋楽が参照できる。もちろん、覚えたい単語が必ず作品中に登場するとは限らないので、その場合のことは考える必要がある。

ページ送りも不要かもしれない。動画のように、勝手に進んでくれればいい。反復回数が何より大事なはずで、ところどころ読み終わらなくても構わないはずだ。ついでに発音も再生されてほしいな。

したがって、本当に欲しい英単語帳を以下のように定義してみる。

  • 画像が表示される(AI生成かどうかは問わない)
  • 発音が再生される
  • 発音記号が表示される
  • 日本語の対応する単語が表示される
  • 英語での説明が表示される
  • YouGlishが表示される
  • 知っている作品での使用例が表示される
  • 自動で次の単語に遷移する

これを踏まえて、試作してみたい。

日本語試験の単語集は英単語集として使える

結論:N1の単語帳を買いましょう。

 

スピーキングのテクニックの一つに、『まず言いたいことを易しい日本語で言い換えて、それを英語にする』というのがある。英単語帳の対訳は可能な限り簡単な日本語で構成されていて、故にやや難しい日本語を直接英語に変換するテーブルは身につけにくい。「故に」なんて正にそうではなかろうか。

もちろんベストは英語ネイティブらしいワードチョイスをすることだ。ただそれには慣れが必要で、日本語ネイティブにとってはやはり日本語的なワードチョイスをするほうが自然で楽だ。

したがって、堅い日本語をそのまま英語に変換出来れば都合がよい。

日本語試験のN1(N1~N3のうち最も難しい)の単語帳には、日本人がよく使う少し込み入った日本語に対して英語や中国語での対訳が記載されている。『これ、英語で言えますか?』などと掲げる新書とコンセプトは似るが、こちらの方が網羅性が良いと思う。オススメです。

ロンドン大学(UoL, UoLondon)のBSc(コンピュータサイエンスの学位)のモジュールについて(2022/5 現在)

モジュールについて

単位のようなもの。1セメスター(約半年)に4モジュールを上限として履修する。

各モジュールには、4~6のレベルが割り振られている。

このレベルはFHEQと呼ばれるもので、国際的な規格らしい。

最初はレベル4のモジュールしか履修できない。上位のモジュールを履修するには、いくつかの条件を満たす必要がある。(Programme Regulations 参照)

 

受験方法にスタンダードとPerformance Basedの2つがある。

Performance Based は合格しても条件付き。その条件というのは、"Introduction to Programming I" AND ("Computational Math" OR "Discrete Math") の2つのモジュールをPassするまで、他のモジュールは受けられないこと。

 

卒業要件

無印(BSc Computer Science)の場合、

  • レベル4~5
    • 全て(8個)のモジュールの修了
  • レベル6
    • 6個の任意のモジュールの修了
  • 最終プロジェクトの完了

専門有り(BSc Computer Science(ここに専門の名前が入る))の場合、

  • レベル4~5
    • 全て(8個)のモジュールの修了
  • レベル6
    • 5個の規定のモジュールの修了
      • 規定は専門ごとに異なる。prospectus の Degree Structure 参照
    • 1つの任意のモジュールの修了
  • 最終プロジェクトの完了

レベル6のモジュールだけ、専門の選択によって異なる。

最終プロジェクト(final project)というのは、卒業制作っぽい。

 

RPLについて

2022年5月現在、4つのCourseraのコースがそれぞれモジュールの免除に使えるらしい。

 

レベル4

  • Google IT Support Professional Certificate
    👉免除:How Computers Work [CM1030]
    ※5コースで構成される
    ※UoLへの受験申込時に認定証が必要
  • IBM Applied AI Professional Certificate
    👉免除:Introduction to Programming I [CM1005]
    ※Performance Basedは対象外

レベル6

  • IBM AI Engineering Professional Certificate
    👉免除:Machine Learning and Neural Networks [CM3015]
  • IBM Data Science Professional Certificate
    👉免除:Data Science [CM3005]

スタンダードの場合、レベル4は2つとも免除できる。
Performance Basedの場合、Introduction to Programming I は前述の通り”本当に”必修なので、免除できない。
(参照:Recognition and accreditation of prior learning for BSc Computer Science | University of London)

専門を以下のいずれかにするのであれば、レベル6は2つとも免除できる。

  • 無印(両方とも任意の枠)
  • Data Science(両方とも必修)
  • Machine Learning and Artificial Intelligence(片方は必修, 片方は任意の枠)

専門が上記以外なら、任意の枠の1つにしか適用できない。

 

参考:

国家資格フレームワーク - Wikipedia

Recognition and accreditation of prior learning for BSc Computer Science | University of London

Computer Science - structure | University of London

https://london.ac.uk/sites/default/files/programme-specifications/progspec-bsc-computer-science.pdf

Final project | University of London

https://london.ac.uk/sites/default/files/prospectuses/bsc-computer-science-prospectus.pdf

初の転職の理由とか

真面目な話になってしまうけども、最近は何でもすぐに忘れるので整理と備忘のために。

 

前職の良かったところ

いろいろあります 後で書くかも

 

前職の良くなかったところ

注:「お前がなんとかすればいいだろ」というモノも含みます
   組織を変えるより転職する方が早いので
  • 改善する意識、改善のための技術に弱い
  • チーム内のパワーバランスが偏っている
  • 心理的安全性が低い
    • 手作業でミスした人に対する指摘が強い
      • 手作業である以上いつかはミスするものだと考えています
      • 叱られる大人を見るのはつらい
  • 『お気持ち』を過剰に尊重する文化がつらかった
    • 運用の変更に反発する保守派の幻に囚われている
      • 意外と”お偉方”は柔軟
  • 飼い殺しにされている感覚
  • 学習する文化がない
    • いわゆる木こりのジレンマ
    • 学習しにくい技術で固められていたことも一因か?
  • イケてない社内システムや文書
    • 無数の小さな無駄によって、時間やモチベーションが削り取られる
      • 最悪なのはそれに慣れてしまっていたこと
  • 担当していたシステム開発プロジェクトがつらかった
    • 終わりが見えなかった
      • 仮に終わったとして、ハッピーエンドも見えなかった
    • 負債を積み上げている感覚があった
  • 単純作業の割合が高かった
    • 凡ミスが多かったので恐らく向いていなかった
    • 飽きた
    • スキルを習得する機会が少なかった
      • 技術そのものの難しさに相対することはあまりなかった
  • 同時並行で複数の案件(単に自分が苦手なだけ)
  • 新しい試みに対する意識の違い
    • 自分は夢見がち、周りは現実主義
      • どっちが正しい、という話ではない
  • 目標としたい人が居なかった
    • 尊敬出来る人は少なからず居た
  • 庶民の東京暮らしはつらい
    • 刺激的な生活には相応のストレスがある
    • 通勤時間が長すぎる
    • 家が狭い
    • 全てが人工的、自然がない
      • ただの動物であることを忘れそうになる

 

で、ITエンジニア市場は人材不足が叫ばれているものの、学生や未経験のITエンジニア人気が過熱しているので、いずれ競争が激しくなる可能性もあるのかな、と思っています。

 

今後もITエンジニアとして生き残りたかったので、転職先を選ぶときは待遇ではなくスキルの向上を重視しました。

  • 生き延びるための武器が欲しかった
    • 学位すらなく、コミュニケーションスキルも低い
    • 頼りの綱は経験年数だが、流行りのジョブ型が主流になる場合、
      年功序列に胡座はかけなさそう
  • 海外移住を視野に入れている
    • 人口減少(少子化)、思ってたよりヤバそう
      • この平和で満ち足りた暮らしは維持できなくなるのでは
    • 海外移住のためには、どこでも使える汎用的なスキルを持っておきたい
      • でも英語の情報や学習リソースを高速に正確に理解する英語話者に
        太刀打ち出来るんだろうか
      • 「そもそも学位がないから就労ビザ取れないだろ」


とりあえずスキルを上げられそうなところに無事に転職できたので、当分はハッピーでいられそうです。

 

がんばるぞ~

海外の〇〇NOGのシステムとかOSSとかの発表まとめ

過去3年分くらい 基準は曖昧

 

https://nog.fi/meeting/2019.05/nog_fi_2019_ristimaki.pdf

 

https://www.sgnog.net/SGNOG7/A.10%20goar-preso-jl-2019_1547958016.pdf

github.com

 

 

https://drive.google.com/file/d/16Ggn2wF7lrxVYuZAJ3-blB5_6uSvVHKP/view

github.com

 

https://drive.google.com/file/d/1yfGHGnVvmK0_arHeZGoy8CQhClzUyBfE/view

 

github.com

 

drive.google.com

https://www.ausnog.net/sites/default/files/ausnog-2019/presentations/1.7_Ken_Wilson_AusNOG2019.pdf

 

https://www.ausnog.net/sites/default/files/ausnog-2019/presentations/2.2_Qasim_Raza_AusNOG2019.pdf

 

https://www.ausnog.net/sites/default/files/ausnog-2018/presentations/1.9_Mark_Smith_AusNOG2018.pdf

 

https://www.ausnog.net/sites/default/files/ausnog-2018/presentations/2.2_Egor_Krivosheev_AusNOG2018.pdf

 

 

nsrc.org

 

https://wiki.apnictraining.net/_media/netbox_20210714.pdf

 

https://wiki.apnictraining.net/_media/nmm-20210610-online/tutorial_nmm_bdnog13.pdf

 

https://www.sanog.org/resources/sanog36/SANOG36-Conference-nmm-ver-2.0_Hervey.pdf

 

https://www.itnog.it/itnog5/files/5-smorris_itnog5_v1.1.pptx

https://nlnog.net/static/nlnog_live_summer_2020/NLNOG_Live_Job_Snijders_NTT_IP_OOB.pdf

 

https://nlnog.net/static/nlnogday2017/6_NLNOG_day_2017_Nick_IXP_automation.pdf

 

https://www.swinog.ch/wp-content/uploads/2018/07/Urs_Baumann_Network_Unit_Testing_with_SaltStack.pdf

 

https://www.swinog.ch/wp-content/uploads/2018/07/09_Urs_Baumann_Network_Automation_%E2%80%93_Road_trip_to_an_automated_Network.pdf

 

https://indico.uknof.org.uk/event/49/contributions/764/attachments/982/1389/Karneliuk_com_pygnmi_uknof_46.pdf

 

https://indico.uknof.org.uk/event/52/contributions/742/attachments/970/1343/UKNOF_2020-09_handout.pdf

 

https://indico.uknof.org.uk/event/52/contributions/743/attachments/964/1320/LnetD_UKNOF.pdf

 

https://indico.uknof.org.uk/event/48/contributions/700/attachments/928/1205/Karneliuk_com_uknof_cla.pdf

 

https://indico.uknof.org.uk/event/44/contributions/592/attachments/881/1067/project_golf_uknof_42.pdf

 

https://indico.uknof.org.uk/event/43/contributions/575/attachments/792/972/Clark-DEVNET_4.3.pdf

 

以降、NANOG(質高め)

https://storage.googleapis.com/site-media-prod/meetings/NANOG82Virtual/2369/20210608_Gaitonde_Evolution_Of_Network_v1.pdf

 

https://storage.googleapis.com/site-media-prod/meetings/NANOG81/2301/20210205_Celenza_Automation_Without_Config_v1.pdf

 

https://storage.googleapis.com/site-media-prod/meetings/NANOG81/2304/20210202_Gee_Navigating_Automata_Without_v1.pdf

 

https://storage.googleapis.com/site-media-prod/meetings/NANOG80/2250/20201020_Shaikh_Experiences_With_Multi-Layer_v1.pdf

 

https://storage.googleapis.com/site-media-prod/meetings/NANOG80/2235/20201020_Schulman_Building_A_Network_v1.pdf

 

https://storage.googleapis.com/site-media-prod/meetings/NANOG79/2126/20200530_Ganesan_Demystifying_Open_Source_v1.pdf

 

https://storage.googleapis.com/site-media-prod/meetings/NANOG79/2210/20200530_Lambert_Network_Monitoring_As_v1.pdf

 

https://storage.googleapis.com/site-media-prod/meetings/NANOG78/2090/20200211_Tantsura_Intent_Based_Networking_v1.pdf

https://storage.googleapis.com/site-media-prod/meetings/NANOG78/2081/20200212_Fiola_Network_Understanding_For_v1.pdf

 

https://pc.nanog.org/static/published/meetings/NANOG77/2061/20191029_Schulman_Automating_Network_Ready_v1.pdf

 

https://pc.nanog.org/static/published/meetings/NANOG76/1963/20190610_Chenampara_Netdevops_Or_Ci_Cd_v1.pdf

 

https://pc.nanog.org/static/published/meetings/NANOG76/1982/20190612_Ulinic_Extending_Salt_S_Capabilities_v1.pdf

 

https://pc.nanog.org/static/published/meetings/NANOG73/1644/20180626_Davidson_The_Single_Source_v1.pdf

 

https://pc.nanog.org/static/published/meetings/NANOG73/1660/20180627_Swafford_Scaling_The_Facebook_v1.pdf

 

https://pc.nanog.org/static/published/meetings/NANOG72/1559/20180219_Claise_Data_Modeling-Driven_Management__v1.pdf

 

https://pc.nanog.org/static/published/meetings/NANOG72/1600/20180220_Abeer_Network_Operational_Simplicity_v1.pdf

 

https://pc.nanog.org/static/published/meetings/NANOG72/1547/20180220_Moore_Network_Automation_Do_v1.pdf

 

以降iNOG

https://inog.net/files/iNOG15v_ivan_and_paul_how_to_repair_at_scale.pdf

 

https://inog.net/files/iNOG12_Jason_EnterpriseNetOps.pdf

 

以降GRNOG

https://grnog.gr/wp-content/uploads/2019/06/Poulakakis-Event-driven-automation-at-GRNET.pdf

 

https://grnog.indico.nogalliance.org/event/1/contributions/9/attachments/2/2/grnog9-bgp-te.pdf

 

https://grnog.indico.nogalliance.org/event/1/contributions/17/attachments/3/3/Kotronis_GRNOG9_Presentation.pdf

 

https://grnog.indico.nogalliance.org/event/1/contributions/16/attachments/5/6/Scaling_BGP_-_GRNOG.pdf

 

 

以降CHI-NOG

http://chinog.org/wp-content/uploads/2019/05/F_9.14_Neglecting-Automated-Testing-Or-How-To-Take-Down-Your-Network-In-Three-Easy-Steps-by-Anthony-Miloslavsky.pdf

http://chinog.org/wp-content/uploads/2019/05/F_9.10_Automating-a-Multi-Vendor-Network-by-Teren-Sapp.pdf

http://chinog.org/wp-content/uploads/2019/05/F_9.15_Using-YANG-Models-and-Telemetry-for-Closed-Loop-Applications-by-Craig-Hill.pdf

http://chinog.org/wp-content/uploads/2016/05/11.-Network-Automation-A-Practical-Approach.pdf

http://chinog.org/wp-content/uploads/2017/05/8.-EDA-Event-Driven-Automation-by-Vincent-Celindro.pptx

http://chinog.org/wp-content/uploads/2016/05/12.-Modern-Tools-for-Visualizing-Network-Traffic-1.pptx

 

ふろく:

github.com

新しめのネットワーク技術について勉強したいときの学習リソースについて

個人ブログには十分な情報がなかった時の話。

羅列すると、

  • RFC,IETF...まずはここから
  • ベンダの学習サイト...CiscoLiveとか
  • 〇〇NOG...日本ではJANOG,QUNOGなどがあり、世界中にある
  • SlideShare
  • technodocbox...権利関係が怪しいので気を付けよう
  • 民間のトレーニング(有償)...CBTNuggetsとか
  • 特許
  • YouTube
  • udemy(有償)
  • Twitter

きっと中国語が読めるともっと広がるはず。