24/09/23 ~ 24/09/29 Weekly Report

はじめに

この一週間に学んだ内容や私生活について、備忘録として残していこうと思います。

Input

Books

1. 不動産業界のしくみとビジネスがこれ1冊でしっかりわかる教科書

• 7章 不動産証券化・投資 その他に関連する事業と業務

  • 不動産証券化業務は、アレンジメント業務、アセット業務、プロパティ業務の3つで構成されている。

    • アレンジメント業務は証券化商品を作り、投資家に販売する業務。
    • アセット業務は証券化後にSPCなどの経営を担い、賃料収入の管理や不動産の価値向上を行う。
    • プロパティ業務は建物の運営管理・資産保全、テナント入居などを行い、収益を最大化する。

  • 不動産投資業務は、収益不動産の仕入れ、収益力向上、販売という流れで行われる。

    • 収益不動産の仕入れでは、収益性が高い不動産の情報を探し、査定を行い、売却依頼を受ける。
    • 収益力向上業務では、空室を埋め、リノベーションなどで魅力を高め、賃料を回収できるようにする。
    • 販売業務では、投資家に収益力の高い不動産を販売する。

  • プロの不動産投資事業者は、売却益よりもキャッシュフローを重視し、不動産を長期保有する傾向がある。

  • 不動産投資では節税が重要となります。不動産取得時、売却時、保有時、貸している時など、様々なタイミングで課税が発生するため、節税対策を検討する必要がある。

  • 社会問題となった「かぼちゃの馬車事件」は、サブリース事業の悪質な運営会社、サブリース契約、融資審査の問題点が明らかになった事件です。 この事件をきっかけに、サブリース契約の規制強化や融資審査の厳格化が進んでいる。

• 8章 不動産業界で必要とされるスキルと資格

  • 不動産業界では、建築、法律、経済に関する基礎知識が必須。不動産に関する資格は、国家資格、公的資格、民間資格など、様々な種類がある。
  • 代表的な資格には以下のようなものがあります。
    • 宅地建物取引士: 不動産の取引において重要事項説明を行うために必須の国家資格。
    • 不動産鑑定士: 不動産の適正な価格を評価する専門家で、国家資格が必要。
    • マンション管理士: マンション管理組合に助言を行う専門家であることを証明する国家資格。
    • 管理業務主任者: マンション管理会社の立場で業務を行うために必要な国家資格。
    • 公認不動産コンサルティングマスター: 不動産の有効活用や投資などの相談に対応する専門家あることを証明する公的資格。
    • 賃貸不動産経営管理士: 賃貸不動産の管理を行う専門家であることを証明する公的資格。
    • ビル経営管理士: ビルの運営や管理を行う専門家であることを証明する公的資格。
    • 不動産証券化協会認定マスター: 不動産証券化の専門家を証明する民間資格。

*** 9章 不動産業界の職場とキャリアプラン**

• 不動産業界では、企業規模によって求められる人材像が異なる。
  • 大企業：会社の資本を効率よく活用できる人材が求めらる。
  • 中小企業：個人の能力やスキル、人的ネットワークを活かせる人材が求められる。

* 不動産業界の給与は、職種、企業規模、事業展開によって異なる。
    * 営業職は他の職種よりも給与が高い傾向がある。
    * 大手不動産会社は基本給が高く、歩合給は少ない傾向がある。
    * 中小不動産会社は基本給が低く、歩合給が高い傾向がある。
* 不動産業界のキャリアプランは、経営幹部、専門家、投資家、コンサルタントなど、多岐に渡る。
* 不動産業界は転職が比較的多く、中途採用も一般的。
* 不動産業界は創業もしやすい業界ですが、経営を維持するためには、顧客を獲得するためのネットワークや差別化が重要。

MOOC

LeetCode

• Advanced SQL 50
  • 10/50 まで完了
    課金してAdvancedSQLのコースを始めた。前回までやっていたSQL50とそこまで難易度に差がない印象。SQLで難問を作るのは難しいんだな。
• DeepLearning.AI Data Engineering Professional Certificate
  • Introduction to Data Engineering
    修了。データエンジニアリングの基礎はもちろん、データエンジニアが遭遇するビジネスコミュニケーションの例まで抑えており勉強になる事が多い。
    AWSを使用した仮想環境でハンズオンを進めていくので、実践的な感覚もみにつく。全コース修了したらかなり理解が進むはずなので、併せて資格も取得してみようかな。
  • Source Systems, Data Ingestion, and Pipelines
    week2まで修了。有休消化中の利を活かし、1~2日で一週分を消化している。前回のコースと違い、より実践的な技術面にフォーカスをして学んでいる。
    • IAM, VPC, Gateway, Route Table, ACL, Security Groupなどネットワーキングを考慮したデータ接続について学んだ。
    • REST API(spotify API)を利用したデータバッチ処理をCDKで実装
    • kinesis Data Streamsを利用したストリーンミング取り込みを実装。(ストリーミング処理は料金が高く使われるシーンは限られそう)

Articles

• 「技術だけで、良いものは作れない」ヒットメーカー糸井重里が半世紀働いて気付いた、熱狂を生むプロダクトに不可欠なもの
  糸井さんはインタビューの文面からも人柄が伝わってくるなぁ
• 効果検証の怖い話
• 経験値ゼロから始める A_B テスト布教活動と意思決定に活かしやすいA_Bテスト設計の一案
• ついに出た！OpenAIの最新モデル「o1」って何がすごいの
  o1は本当にすごい。エンジニアや研究者、知的労働者にとって強力な武器になる。
• DMLによる条件付処置効果の推定
• 仕事を前に進めるためのコツ - 判断と決断と共有
  めちゃくちゃためになる。普段私も同じように考えていることが言語化されていたり、詰まった時のTipsなど参考になる点も多い。参考書籍は購入する。
• データサイエンスのフルサイクル開発を実現する機械学習パイプライン
  Pyconの資料。以前もブログに取り上げた記事の最新版。Prefectベースで学習パイプラインを構築している例はスモールな要件にフィットするという話は来月入社の会社状況に通づるところもありそう。
• Advice from 15 Top Data Scientists
  データサイエンティストにおける重要スキルについて、15人のデータサイエンティストにインタビューした記事（母数少ないな...）。1番は数学、２番はコミュニケーション、３番が機械学習といった結果だった。PythonやSQLはあくまで手段であり、地肩となるスキルを重要視することは当然といえば当然か。
• WEBアプリケーションにおけるAWS Lambdaを用いた大規模な非同期処理の実践
• 低コストで実現する社内文書RAG機能を搭載したAIチャットボット開発
  Work in progressのたかぱいさんの登壇スライド。RAGを実装する上で手順と採用技術がまとまっており参考になる。

Medias

• ログ分析勉強会
  音割れがひどく何を話しているのか聞き取りが難しかった。割と開発者寄りの内容が多く、参考になるところは少なそうな印象を受けた。
• Data Driven Marketing 2024
  二日間にわたって、マーケティングにおけるデータ活用についてひたすら登壇されていたイベント。事例紹介から宣伝みたいな公演までさまざま話を聞けた。
• JAWS-UG AI/ML #21：Generative AI LT大会
• LINEヤフー Data Science Share
  LINEヤフー社のアナリストが社内分析事例を発表するイベント。効果検証をの事例が多く勉強になる事が多かった。
• 第93回 Machine Learning 15minutes! Hybrid
• #20 BigQueryと生成AIと部屋とワイシャツと(ry
  BigQueryによる活用事例のLT大会。Dataprexを活用し生成AIによるSQLクエリの生成品質を向上させるための取り組みとして、メタデータ取得を自動化する事例は面白いと思った。福岡のカホエンタープライズ社CTOの方が登壇されていたのが印象的であった。
• クリエイティブと都市の未来
  デベロッパー目線での都市開発の話も含みつつお話しされている。私は分析者として事業貢献していく立場ではあるが、やはりアーティスティックかつクリエイティブな要素も重要だと印象付けられた。

Life

• 現職の最終出社日に、社内勉強会を開催した。内容は「モチベーションと習慣」をテーマに、普段考えていることをシェアした。約2年半、お世話になりました。
  • 発表資料：学習のモチベーションと継続的な習慣の形成

Task

技術

1. 因果推論 基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ
2. つくって、壊して、直して学ぶ Kubernetes入門
3. コンピュータビジョンのための実践機械学習

読書

1. 独学で鍛える数理思考
2. 評価指標入門
3. データ指向アプリケーションデザイン