今日の戯れ言
最近、仕事でデータベースの勉強に没頭しています。
その経験を通じて感じたこと、についてお話しします。
始めたばかりのエンジニアの戸惑い
データベース学習を始めた最初は、プログラミングが難しいのではないかと思っていました。
しかし、実際のところ、難関は要件の定義にあることに気づきました。
データをただ増やすだけでなく、拡張性やデータベースのシンプルさ、バグ対策を考える必要があることが明らかになりました。
要件定義の重要性
最初は単純にデータを増やせばいいと思っていましたが、勉強を進めるうちに要件定義が鍵だと感じるようになりました。
データが必要か、上書きすべきか、それとも新規で加算するべきかを考える中で、まだ苦労している段階です。
ブログの記事作成: 手書きとAIを組み合わせて
帰宅中や車の運転中には、音声入力で自分の考えやアイディア、新作やブログの下書きを書いています。
しかし、口から言葉を紡ぐことは簡単ですが、その後の構成が手間取っていました。
最近は、チャットGPTを使った構成とブログ記事のまとめを試しています。
アウトプットの目標: 自力とAIの利用のバランス
ブログの記事をアップするためには、土日などの休日に多めの時間を捻出できる場合は自力で遂行し、平日や短時間でアウトプットしたい場合はAIを活用して効率的にブログ記事を作成しようと考えています。
マインドマップとストーリーテリング: 未来への展望
仕事のノートではマインドマップを使っており、最近はストーリーテリングという項目を追加し、未来の姿やキャリアプランを想像しています。これにより、目の前の仕事だけでなく、将来の展望についても考えることができます。
未来予測: 技術の進化と社会構造の変化
20年後の未来を考えると、電力の発電方法や一次産業の役割が変わる可能性があります。社会主義的な要素が強まり、ホワイトカラーの仕事が重要視されるかもしれません。技術革新があれば、新たな仕事や社会構造が生まれるでしょう。
以上が、今日考えたことです。
データベース学習やブログの記事作成、未来への展望など、
これからも成長の記録を綴っていきます。
お付き合いいただきありがとうございました。
Morning Method
Output
朝5時に起きてモーニングメソッドを実施。
— わたんべ多雨 (@watanbetau) 2024年2月2日
みんチャレのおかげか朝起きることが継続できている。
引き続きこの調子で早起きの習慣を身につけていきたい。#モーニングメソッド #万年筆 #手帳 #朝活 pic.twitter.com/dm08jhxk62
Input
ホントのコイズミさん
いい感じ。
読書好きには刺さると思う。
AI画像生成
