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技術者、逃げる 経営危機に直面する東芝から、有能な技術者が次々と流出している。先行きの見えない原子力事業部門などを中心に、会社を見限る動きが強まっているのだ。 まだ、退職に至っていなくても、水面下で転職活動をしている人たちは少なくない。とくに30歳から40歳台前半の、「最も現場で仕事をしている中堅ほど、浮き足立っている」(東芝を辞めた技術者)という。 50歳台も半ばとなれば、会社にしがみつくのが得策という計算も成り立つが、若手は「会社と心中するわけにはいかない」というのが本音だ。 東芝は2017年3月期の有価証券報告書が出せず、8月10日まで延期を認められているが、債務超過状態にあり、このままでは株式が上場廃止になりかねない。上場廃止になっても即座に経営破綻するわけではないが、資金調達もままならなくなるなど、信用力は大きく毀損する。上場廃止となれば、一気に会社を見限る中堅技術者が増えるに違
データ分析やデータ加工、機械学習などを行うのに便利な Python ライブラリを紹介する。 なぜ Python なのか 統計や機械学習をするなら、 R という選択肢もある。 R のデータの加工や集計、統計処理に優れた言語であり、言語標準の機能だけでかなりのことができる。機械学習のライブラリも充実しており、有力な選択肢であることは間違いない。 R と比較して Python が優れている点は、周辺エコシステムの充実にある。 Python エコシステムはデータサイエンスの分野に留まらない。 NumPy や Pands で加工したデータを Django を使った本格的な Web アプリケーションで利用することも可能だ。 ライブラリ群のインストール ここで挙げているライブラリのほとんどは Anaconda で一括でインストールできる。 データ加工 NumPy NumPy は数値計算を効率的に行うため
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