【AWSのクラウドフォーメーションのテンプレート作成】というのが課題でした。

慣れないITドキュメントを眺めながら、ああでもない、こうでもないといじくってやっと完成させることができました！

このクラウドフォーメーションを使えば、いったんテンプレートを作れば、指定した仕様に沿ったクラウドを何度でも立ち上げることができるようになります。

自分で説明しながら、「クラウドが何度でも立ち上げられることはすごいことなんだろうか？」とか「そもそもクラウドのイメージもあまりできてないかも」とか思います。

それでもなんでも、初めての完成は気分が良く、自信にもなります(^^)

どんなことも１つ１つの積み重ね。

まだ始まったばかりですが、一区切りついて安心です！

その１つが"インデント"

日本語でいうと"字下げ"といって、改行後にいくつかスペースをいれることです。

たとえば、以下のような感じ。。

----------------

if 10 < x :

    print('under')

else:

    print('over')

----------------

2つの[print]の前には、4つの半角スペースが入っています。これがインデントです。

pythonでは、このインデントのあるなしでエラーが発生してしまいます。

大変なのが、ある程度の量コードを書いてこのエラーが発生してしまったとき！！

「インデントがないよ」というメッセージのエラーが出てくるときもありますが、遠回りにインデントが原因になっていると探すのが大変！！(適切なエディタを使っていればすぐわかったりするのですが、、)

どこが間違っているのか見つけるのに一苦労です(>_<)

繊細さが必要とされる仕事ですね(^^)

端的に表すと

"物質の拡散度合い"

といった感じでしょうか。

自然の法則のひとつに、「エントロピー増大の法則」というのがあります。

"エントロピーが増大する"というのは、"物質が拡散する"ことになります。

逆に"エントロピーが減少する"というのは、"物質が1ヶ所に集まっていく"ことを表します。

「エントロピー増大の法則」というのは、自然界では、"エントロピーは増大する方向に向かう"ということを表しています。

あらゆるものは拡散する傾向にあるということですね。

例えば、コーヒーにミルクを加えると、ミルクはコーヒーの中で拡散して混ざっていきます。

逆に言えば、ミルクを加えても、コーヒーの中でミルクが塊として存在することはないですよね。

この"エントロピー増大の法則"を浪人時代の化学の先生は、〈机の上のもの〉に例えて、「教科書とかって整理されてても、だんだん散らばっていくよね」と説明していました。笑

もしこのエントロピー増大がなければ、たとえエアコンをつけたとしても、その暖かい空気は部屋に広がっていくのが難しいかもしれません。

こういった普段当たり前のように感じていることに対して、規則性、普遍性を検証して定式化するのが法則です。

コーヒーの中でミルクが広がっていくのを見たときは、「エントロピーが増大しているな！」と思って見てみて下さい(^^)

頭の中がこんがらがって、いったい何をやればよいのやら、わからなくなってしまうことが多かったです。

しかし、どんな作業も一つずつこなすもの！

頭がいっぱいいっぱいになるのは、単なる焦りだなと思います。

いったん冷静になって、やることを挙げていき、それを１つずつやる。

そうすれば、仕事は進んでいくし、必ず終わるものです！

焦らず１つずつやる。

このことの大切さを身に染みて理解しました(^^)

このことを"環境開発"と言うのですが、初めのころは「環境ってなんだ？」という感じでした。

最初の環境開発は、完全にマニュアルに沿ったものをそのまま行いました。

それでも環境開発は、言語によって異なるもの。一発やったくらいでは、全然できるようにはなりません。

2回目は、マニュアルこそなかったものの、先輩に手取り足取り教えてもらいながらやりました。

その後もそんな感じが続いたのですが、この前ふと自分のパソコンでも環境開発してみようと思いやってみたところ、思いのほか簡単にできてしまったのです！

以前はまるでできなかったらことが、けっこう簡単にできてしまいました(^^)

そのときやったのは、python(パイソン)言語を使うために"anaconda"(アナコンダ)をインストールして、jupyter(ジュパイター)という環境を整えました。

やっていくと自然と慣れてしまうんだなと思うと、どんなことでもまずはやってみようと思えてきますね♪

IT業界では"流行り"(？)の言語なのですが、機械学習の分野でよく使われてており、最近になって注目を集めています。

私は、昨年2017年のだいたい4月くらいにIT業界を目指してみようと思いました。

ITの中でもどんな分野に行きたいかを考えたときに、「流行りのpythonがいいんじゃないかな」と思ったことがありました。

とはいえ、未経験から入るのは難しいIT業界。「とりあえずどんな分野でも入れたらいいかな」という気持ちで転職に臨みました。

あれから10ヶ月ほどたった今、自分が今使っている言語はpythonです！

pythonって何？そもそもプログラミングって何？と思っていた頃に描いたことが、実現していると考えると、自分もよくやったなと思います(^^)

この偶然をしっかりものにして、自分の役に立てて行きたいです！

水素が使われることといったら、気球や風船といったものですかね。

とても軽い気体なので、空に浮かんでいくらのですが、この水素は"爆発する"という性質を持っています。

なので、この水素を使う際は、研究室でも細心の注意を払います。

化学ではこの"水素"気体中で反応を行うことが多いです(理由を忘れてしまいました)

なので、研究室には水素ガスが入ったボンベがありそこから水素を風船(本当にただの風船)にとって反応を行うことがあります。

その際にボンベの栓を開きっぱなしにしてしまうと大変！！

ちょっとした火気で大爆発を起こしてしまう可能性があります！

以前一回だけ、水素ボンベが開きっぱなしになっていたことがあり、慌てて換気を行いました(>_<)

爆発性の気体"水素"。

もしお取り扱いの際は、十分お気をつけ下さいm(_ _)m

今回は"分子同士の衝突"は何に依存しているかを考えてみましょう。

液体中の反応では、"濃度"が関係してきます！

電車通勤で例えます。

スッカスカの電車では、人とぶつかることはほとんどありません。でも、満員電車だと人との接触は避けることが難しいですよね。

分子も同様で、濃度が高ければ高いほど、分子同士の衝突が起こりやすくなります。

以下は簡単な例ですが、右図の方がA分子が多い分、衝突が起こる確率は２倍になります。

画像引用元：http://www.eonet.ne.jp/~quimica/c_note29.html

よって、反応速度は濃度に比例することが予想され、この事実は実験でも確認することができます！

yがxに比例することを表すとき、aという定数を使って、

y = ax

と表現します。

化学では、濃度を [A] などと書きます。

反応速度をv、定数をkと書くと、分子Aと分子Bの反応速度は、

v = k[A][B]

と書くことができるのです(^^)

(反応速度は、[A]、[B]両方に比例するため)

以上、反応速度についてお話しさせて頂きました！

まだまだITスキルは未熟ですが、始めの頃に比べたら少しはできるようになってきてると思います(^^)

特に思うのは、ドキュメントの読み方です！

最初のうちは、「調べてやって」とか「このページ見て」とか言われても、「で、どうすればいいんですか？」としか思えませんでした。

情報が書いてあっても、それを読み解く力がなかったと思います。

最近だと、「このページのここを見れば、必要な情報が載ってる」とか「ここでこう書いてあるから、次はこれを調べてみよう」という風に、自分で検索していける力が少しずつ増えてきました！

今までは、型通りの仕事をすることが多かったです。

今は新しい技術を身につけながら、仕事を進めていくので、疲れも多いですがやりがいもあります\( ˆoˆ )/

少しずつ慣れていって、エンジニアとしての勘を身につけていきます！