研究テーマによっては、
実験結果をプログラミングで独自プログラムを使ったほうが
効率的な場合があります。
過去記事で書いた通り、成果を出すにはいかに効率よく研究するかにかかっています。
プログラミングを学ぶかどうかの目安としては
自分の業務時間のうち、
５％を結果のまとめ作業に使っているかどうかです。
プログラミング初心者でも、
同じ動作を繰り返すというプログラムであれば
作成は１か月程度（多く見積もっても毎日２時間程度の学習）で出来ます。
もちろん作るプログラムによってかかる時間は変わりますが
ざっくりその程度だと思います。
ということで、稼働日２０日X１日２時間＝４０時間のコストです。
一方、そのプログラムによって解消できる時間は
半年間、業務５％程度であれば
６か月X２０日X１日８時間X０．０５＝４８時間
となります。
時間的にプログラム作成した方が効率的です。
また、似たようなプログラムを作る場合はプラス数時間で出来ますし
新規なプログラムを作成する場合も慣れや自信からもっと短い時間で作成できるようになれます。
とりわけ、そのプログラムを研究室の他のメンバーが使うことで
研究室全体の業務が捗ります。
プログラムを使って業務を効率化するというのは
研究室に限らずどこでも使えるスキルなので
多くの人が避けたいと思っているかと思いますが、
果敢に挑むべきです
研究室の場合はわりと自由に
｢プログラムしたいから直近の研究の進捗ちょっと遅れます
でも、全体的に効率的になれます｣
と言えばほとんどOKもらえると思います。
社会人の場合は給料もらっているからか、
勉強は自宅でやって会社にいるうちは業務をしなさい
となるので、業務時間中に学ばせてもらえるような会社は皆無だと思います。
ということで可能であれば学生のうちに学んでおくべきです。
Pythonを使う場合のおすすめの本は以下です。
似たような処理プログラムを参考に作成すると
だいぶ楽に作成出来るようになるはずです。
コメント