macでプログラミングを始めてみよう(有機化学での機械学習)
m1チップは、高速な処理が可能なので、有機合成のような、プログラミングには、もってこいだと思います。windowsでの経験もありますが、macの方が、使いやすいなと個人的には感じます。
まずは、pythonの環境構築から設定してみます。
1. macのFinderでterminal app.を開きます。
2. 以下を実行してみましょう。
-
ターミナル.appで叩いたコマンドと結果
- ターミナルの場所:Finderでアプリケーション>ユーティリティ>ターミナル.app
-
python -V
->Python 2.7.16
-
which python
->/usr/bin/python
-
python3 -V
->Python 3.8.2
-
which python3
->/usr/bin/python3
missing xcrun at :/Library/Developer/CommandLineTools/usr/bin/xcrun
- というエラーになったら、それはXcode Command Line Toolsがインストールされてないようなので
- コマンド
xcode-select --install
を叩いて まずCommand Line Toolsをインストールしてみてください
- インストールには、10分程度かかりました。
で、pythonのverが、最新になっていることを確認しても良いでしょう。
3. 化学分野で機械学習をするには、jupyter notebookが使いやすいので、インストールします。
- pip3 install jupyter
pipのverが古いようなので、インストールできなかった場合は、一度pipをアンインストールします。アップグレードしようと試みましたが、そもそも、pipが古いverなので、アップグレードはできませんでした。なので、アンインストールが必要です。
- Sudo pip uninstall pip
アンインストールします。すると、なぜかpipのverが新しくなったファイルが作成されました。
- sudo pip3 install jupyter
やっと、jupyter notebook をインストールできました。これには、3分程度かかります。
- jupyter notebook
これで、jupyter notebookのサイトに飛ぶはずです。ここで、飛ばない場合は、pathが通っていません。pathを通す作業が必要になります。
でpathを確認します。おそらく、Location: /Library/Python/3.8/site-packagesとなっています。
デフォルトのシェルを確認します/bin/zshになっているはずです。そりゃ、path通らないなと。。。早く、ディープラーニングで、有機合成を体験してみたいと思っているでしょうが、少し辛抱します。では、pathの設定をしていきます。
まずは、ターミナルを新規で開いきます。
その後、 vi .zprofile を入力。export PATH=$PATH:~/Library/Python/3.8/binのpathを入力することで、通ります。設定反映コードは、source .zprofileですが、入力しなくても、なぜかpathの設定をすることができました。
- jupyter notebook
ちゃんと、jupyter notebook を開くことができましたね。これで、初期の環境構築は、できました。他の必要なことについて、インストールしていきましょう。
m1チップになり、intelと違う点もあるようなので、環境構築の方法について、記載しました。
資産運用 20代 2021年5月
2021年5月末の運用実績
20代前半サラリーマンの資産ポートフォリオ
割と大雑把な金額です。
---市況--
5月は、金利上昇と中国における仮想通貨の禁止がありました。よって、株価低迷と仮想通貨の大暴落が引き起こされました。
--前回の変更点--
株から、資金を引き抜き、仮想通貨の大暴落前に、仮想通貨を購入しました。よって、資金が目減りしました。ただ、ステーブルコインの購入比率が高かったので、そこまで影響はなかったと思います。
日本円 300万円
米国ドル 4万円
日本株(個別株) 100万円
米国株(ADR株含む) 110万円
積立nisa 50万円
自社株 60万円
仮想通貨 70万円→50万円
入社1年後 貯金、資産
2020年4月入社の大学院卒、新卒社会人1年目の資産額を公開します。
日本円 300万円
米国株 4万円
日本株(個別株) 100万円
米国株(ADR株含む) 150万円
積立nisa 50万円
自社株 60万円
仮想通貨 1万円
金額は、おおよその値です。2020年は、株式投資、仮想通貨のリターンが、かなり良かったです。結果、資産が爆上がりしました。また、社会人になったこともあり、給料が入ったので、資産増加に繋がりました。
とは言うものの、なぜこんなに増えるのか、疑問を抱く方もいると思います。以下、一年間の支出を記載していきます。
まずは、一般的な収入例
厚生労働省の令和元年賃金構造基本統計調査結果によると、学歴別の初任給はこちら。
・大学院修士課程修了:23万8900円
・大学卒:21万200円
・高専・短大卒:18万3900円
・高校卒:16万7400円
だいたい20万円前後ですね。
私は、上記の院卒の金額より少し多く頂いています。また、ボーナスが支給されます。一方、上記の記載内容は、額面の値段なので、手取りだと8〜9割の金額になります。(一年目は、住民税がかからないので、手取りは少し多い)
1ヶ月の支出割合
食費 3〜4万円
交際費 2〜3万円
通信費 5000円
車代 2万円
服や雑費 4万円
家賃 1万円
保険代 2万円
単純計算、1ヶ月当たり10万円程度貯金や投資に回せ、一年当たり100万円程度。さらに、ボーナスを考慮すると、150〜250万円程度になります。
これに、投資リターン10%(仮値)/年を考慮すると、資産は、170〜280万円増加します。
私は、たまたま株式、仮想通貨の投資が上手くいった為、資産が増加しました。
以上、大学院卒社会人1年目のお金事情でした。
化学メーカーってホワイト?ブラック?
院卒の新卒社会人です。社会人生活が、1年経過し、会社の内情に詳しくなった為、化学メーカーの実際の仕事内容について紹介します。
結論は、ホワイト。(研究所)
研究職での採用ですが、仕事内容は、学生時代と大きく変わりません。報告会や取引先との仕事が少し増加する。
大学院卒の場合、給料は、ネットや有価証券取引に記載している金額より、少し多くもらえると思います。なぜなら、化学メーカーは、工場勤務の高卒や専門卒スタッフさんがおり、下振れが生じる為です。
また、残業代は、問題なく支給される上、有給休暇もかなり取得しやすいです。新卒1年目ですが、ほぼ20日取れました。
また、その他の手当もかなり充実している企業が多いと思います。
人間関係は、良好な場合が多いと思います。理系が多いせいか、性格が温厚な人が多いです。そもそも、研究職は対人の仕事があまりない為、大きく心配する必要はありません。
就活身だしなみ(大学院生)
大学院生の就活で悩むことの一つは身だしなみ。研究職のインターンや選考で注意すべきことはあるのか。服装(スーツor私服)やカバン(リュックor手提げ)、靴、靴下、ネクタイ、ネクタイピン、ハンカチどうすんの?色や形で気をつけることあるの?そんな疑問に大手企業の研究職に内定を5つ貰った私が答えます。
●インターン時
(説明会)
リクルートスーツ
手提げ
ブラックシューズ
ネクタイ(ネクタイピンあり)
ブラックのコロコロor黒のノースフェイスリュック
(研究所見学、2・3日間)
リクルートスーツ
手提げ
ブラックシューズ
ネクタイ(ネクタイピンあり)
ブラックのコロコロor黒のノースフェイスリュック
●選考時
リクルートスーツ
手提げ
ブラックシューズ
ネクタイ(ネクタイピンあり)
ブラックのコロコロ
インターン・選考時、共に、キャリーバッグを持参するか、迷うと思います。結論としては、持って行っても良いです。なぜなら、置く場所がある為です。ただ、待合室がない場合は、邪魔になるので、コインロッカーか、ホテルに預けておきましょう。ホテルは、チェックイン前でも、荷物を預かってくれます。
積立nisa運用結果 1ヶ月目
積立nisaを5月のGW明けから行い、1ヶ月程度が経過しました。結果としては、+0.7%, +523円。投資金額は、75,000円。
いっとき、+10%程度になっていたので、減少した形ではありますが、投資金額がまだ少ないので、ダメージも少ないです。20年後のリターンがでかくなるので、もっと株価が減少してくれた方が有難い。でも日銀やFRBがジャブジャブにお金刷ってるから、経済の実態と合わない株価の動きしてます。思い通りに行かないから、悲しい。
毎月3万円とかなので、気にせず積み立てを黙々としていく予定ですが。
ここから下は、運用ファンド。投資信託の投資割合です。始めてから、投資比率をいじっているので、今後、比率は変化します。増加させたファンドは、ひふみプラス、全世界株式です。逆に減少させたファンドは、NYダウインデックスです。理由としては、NYダウインデックスとニッセイ外国株式の投資対象が相似していたので、投資報酬が少ない、ニッセイに絞ったから。
今後は、記載の通りの比率で積み立てを行う予定ですが、適宜変えていく予定です。