26の田中Pインタビューによれば、対空システムの更新によって「これまで非力であった対空機銃も個艦防空では相当に有効になった」らしい。 その後の検証で、個艦防空に相当する対空砲火での加重対空値の計算( 対空砲火 参照)において、機銃カテゴリに6倍の補正がかかることが判明した。 これは対空装備の中で最大の倍率である。 本装備の加重対空値は+48となり、1つ装備で装備艦の割合撃墜数が 12% 、固定撃墜数が 4機 上昇する。 一方、艦隊防空については+1.
更新日時 2021-07-19 19:06 艦これのクォータリー任務、対空兵装の整備拡充の攻略情報を掲載。報酬や達成条件を掲載しているので、任務攻略の参考にどうぞ。 ©C2Praparat Co., Ltd. 目次 任務のクリア条件と報酬 廃棄におすすめの装備と入手方法 関連リンク 任務の基本データ 任務名 対空兵装の整備拡充 任務の種別 工廠任務 攻略頻度 クォータリー 任務のクリア条件 クリア条件 「対空機銃」×4、「電探」×4を廃棄 ボーキサイト×1500を用意して達成 任務報酬の一覧 報酬 獲得できるアイテム 資材 :無し :200 確定報酬 無し 選択報酬1 10cm連装高角砲 ×2 12cm30連装噴進砲 ×2 選択報酬2 8cm高角砲 ×2 開発資材 ×6 選択報酬1はどちらを選択しても良い 1つ目の選択報酬はどちらも改修に使う頻度の高い装備だ。開発も可能なので、現在改修を進めている装備に応じて選択を変えよう。 選択報酬2は8cm高角砲を推奨 2つ目の選択報酬は開発資材より、8cm高角砲の選択を推奨。阿賀野型の初期装備でも手に入るが、周回する海域では手に入りづらいので装備の選択がおすすめだ。 対空機銃 装備名 解説と入手方法 7. 7mm機銃 開発の最低値や、「睦月」「青葉」「金剛」などの初期装備で手に入る。通常海域の周回ついでに手に入るので、7. 7mm機銃の廃棄を推奨する。 25mm連装機銃 「夕雲」など、一部のレア駆逐艦が初期装備として持参する。海域周回でまれに手に入るので、使い道が特にない場合は25mm連装機銃も合わせて廃棄しよう。 電探 22号対水上電探 「島風」の初期装備で手に入る。ウィークリー任務等の海域周回で島風を入手した際に忘れずに装備を確保しよう。 21号対空電探 「五十鈴改」の初期装備で手に入る。Lv12で改造できるので、牧場で電探を確保する場合の選択肢となる。 任務の記事一覧 デイリー ウィークリー マンスリー イヤーリー 単発 通常海域の攻略 鎮守府海域 (1-1〜1-6) 南西諸島海域 (2-1〜2-5) 北方海域 (3-1〜3-5) 南西海域 (7-1〜7-2) 西方海域 (4-1〜4-5) 南方海域 (5-1〜5-5) 中部海域 (6-1〜6-5) -
6cm Raketen Sprenggranate L/4. 8」である。 イギリス海軍の「Mark1, 3inch, U. 」は、PAC *5 ロケットと呼ばれ、発射後、弾頭から100m超のワイヤーに爆薬を懸吊したパラシュートが展開し、空中に一時的な機雷網を敷設するものである。 なお、U. 【艦これ】対空兵装の整備拡充 - YouTube. とはUnrotated Projectile(=非回転発射体)の略であり、つまり翼安定式ロケットのことである。 日本陸軍では 阻塞弾発射機 と言う同種の装備を開発、運用していた。 この噴進砲の開発者のひとりが、戦後日本のロケット開発に協力し「ペンシルロケット」を作っている。 ペンシルロケットはのちの日本のロケット研究・開発の礎となっており、現在日本で活躍しているミューロケットやイプシロンロケットは噴進砲の遠い未来の姿……かもしれない。 公式4コマでは 伊勢 が持参した噴進砲を 白雪 が 節分で豆をバラまくのに 愛用しているのが印象深い。 この装備についてのコメント
こんにちは。じゅん( @doinakanet )です。 本記事は3月23日追加任務、 対空兵装の整備拡充 の攻略記事です。「他」に分類されているのでクォータリー任務だと思われます。 SPONSORED LINK トリガー 新造艦「建造」司令(デイリー任務)達成で出現。 任 務内容 対空兵装の整備拡充 対空兵装の整備拡充を継続実施する!「機銃」系装備×4、「電探」系装備×4を廃棄、ボーキサイト1500を準備せよ!※任務達成後、準備した資源は消費します。 ボーキサイト1500以上を所持した状態で「機銃」系装備×4と「電探」系装備×4を廃棄で達成。 主に廃棄する装備 機銃 「25mm単装機銃」や「25mm三連装機銃」は改修素材として使用することがあるため、廃棄する機銃は「7. 7mm機銃」と「25mm連装機銃」が良いでしょう。 じゅん。 電探 電探に関しては「22号対水上電探 」と「21号対空電探 」が特におすすめです。改修素材として使うこともありますが、他の電探に比べて比較的入手しやすいです。 報酬 上記画像から選択+(↓) 弾薬×200 まとめ 選択報酬は「12cm30連装噴進砲」一択だと思います。「10cm連装高角砲」と「8cm高角砲」は開発でも作れますし、開発率も低くはないので。 また「12cm30連装噴進砲」は「12cm30連装噴進砲改二」を作るための改修素材にもなります。 「12cm30連装噴進砲改二」は「 対空噴進弾幕 」を発生させる強力な装備ですが、改修で数多くの「12cm30連装噴進砲」を消費するためハードルが高いです。 じゅん。
オラクルマスターを取得するメリット オラクル製品は、国内のデータベース管理ソフトウェア市場で大きなシェアを占めています。近年は無料で運用可能なオープンソースのデータベース管理ソフトウェアが普及していますが、オラクル社は業界のトップランナーとしてまだまだ導入企業も数多くあります。 オラクルマスターを取得しておけば、データアナリストとしての活躍の場が大きく広がると言えるでしょう。 2.
近年ではデータ解析に関する職業が注目を集めており、データサイエンティストは米国で今最も人気の職業です。また、この他にはデータアナリストという職業もあり、これも人気の高い職業になっています。では、データアナリストとデータサイエンティストの違いとは何か?気になる疑問を解消します。 データアナリストとは? データアナリストは、データ解析活動のうちデータの処理や現状分析などに特化した職業です。近年注目のビッグデータ解析ですが、そのプロセスを大まかに分けると「収集⇒統合⇒加工⇒変換⇒解析⇒活用」となります。データアナリストはデータの解析と活用の間に立ち、解析結果を通じてユーザーの行動や規則性・関連性、将来的なニーズなどを発見するのに貢献します。 最も重要なのが、データを解析した後の活用フェーズであり、仮説を立てて問題解決のための手段を提案したり、提供中のサービス改善などに役立てたりするのがデータアナリストのフィールドと言えます。データアナリストには以下のような2つのタイプがあります。 コンサル型データアナリスト コンサルティング会社やマーケティング部門において、企業の課題に対してデータ解析を行い、仮説を立て、ソリューション(解決策)を提案することが主な仕事です。 エンジニア型データアナリスト ビッグデータを扱っている企業において、データマイニングなどの解析手法を用いてユーザー行動や規則性・関連性などを探し出すのが主な仕事です。 データサイエンティストとは?
3 「データをどのように活用していきたいか」が重要 データ処理やモデル構築の自動化が進むと、データベース操作や簡単なプログラミングなど「データ処理能力」自体はデータアナリストのスキルセットとして評価されづらくなります。 よってデータを活かして何をしたいか、そのものがより重視されるでしょう。データ分析能力そのもの+アルファのスキルが要求されます。 例えば以下が挙げられます。 高いプロジェクトマネジメント能力 分析~アプリケーション開発までを一気通貫で担当可能 上記のように、データアナリスト以外に付加価値を提供できる人材になることを目指していきましょう。 5. データアナリストってどんな人？ – データ分析支援. データアナリストの給与の目安 データアナリストの給与の目安としては以下の通りです。 正社員 平均年収:649万円 派遣社員 時給:1905円 データアナリストの平均年収は649万円と、日本の平均年収と比較すると高いです。 正社員の給料分布を見てみると、ボリュームゾーンは670~785万円で、平均年収はボリュームゾーンより低い位置に属しています。全体の給与幅としては、406~1, 110万円となっているのと、上記から分かるように、勤務先や経験・求められるスキルなどによって、大幅に収入が変わってくると見込まれます。 出典: データアナリストの仕事の年収・時給・給料情報|求人ボックス 給料ナビ(更新日:2021年1月6日) 6. データアナリストになるには データアナリストになるためには、「コンサル型データアナリスト」「エンジニア型データアナリスト」のどちらを目指すのか、まずは自分の中でキャリアパスを明確化しましょう。 その上で統計学の基礎とプログラミングを学び、日常で担当する様々な業務においても仮説思考を徹底し、仮説構築力も磨きましょう。 未経験からデータアナリストを目指す場合、データアナリストはおろか、IT業界も未経験である方の場合、転職活動はそれなりに難航するものと覚悟しておくべきでしょう。 データアナリストはデータ分析に関わる高いスキルがあり、なおかつ現場に近い位置でプロジェクトを大きく推進できる人材であることが求められ、高いスキルが必要とされます。長期的な視野で考えるのであれば、まずは初心者でも就きやすいエンジニアとして下積みを重ねていく、という考え方もあります。 7. まとめ 今回はデータアナリストとは何か、仕事内容や求められるスキルや将来性などについて解説しました。 データアナリストはデータ分析に関わる高いスキルが要求されるので、未経験から目指す場合は敷居が高いでしょう。まずは、初心者でも就きやすいエンジニアから始めるというのも手です。 本記事を読んで、データアナリストについて詳しく理解して頂ければ幸いです。 ▲トップへ戻る
令和時代のビジネスにおいて、ビッグデータの活用は不可欠。ビッグデータ活用のプロが「データアナリスト」です。データアナリストに対するニーズは年々高まっていますが、「そもそもデータアナリストって?」「資格はいるの?」と疑問に思っている方も多いのでは? そこでこの記事では、 データアナリストの業務内容・年収・就職先 データアナリストに必要なスキル データアナリストの仕事に役立つ資格 など、データアナリストの基本情報について詳しく解説していきます。 データアナリストとは データアナリストに必要な知識・スキル データアナリストとデータサイエンティストの違い 「データベース」と「統計」の資格がおすすめ! オラクルマスターとは OSS-DB技術者認定資格とは 統計検定とは 【まとめ】データアナリストでキャリアアップを目指そう! データアナリストとは、文字通り「データの分析」を専門とする職業です。データと一口に言っても様々ありますが、データアナリストが主に取り扱うのは「ビッグデータ」です。 ビッグデータは、売上データや顧客データといった従来からあるデータ以外にも、気象データやSNSの書き込みデータなど多種多様なデータを対象とします。 ビッグデータの最大の特徴は、膨大なデータ量!テラバイトは当たり前で、時にはペタバイト(ギガバイトの百万倍)単位のデータ量に達する場合もあります。 1. データアナリストの業務内容や必要なスキル、取得すべき資格を解説. データアナリストの業務内容 データアナリストの業務内容は「コンサル型」と「エンジニア型」に分類できます。 コンサル型データアナリストの業務は、データ解析をもとに具体的な解決策を提案するのが仕事です。そのためコンサル型データアナリストは、主にマーケティング会社や経営コンサルタント会社などに所属しています。 それに対して、エンジニア型データアナリストの業務は、機械学習やデータマイニングといった手法を用いて、顧客の行動パターンを分析し、商品やサービスの開発・改善に活用できるデータを提供するのが仕事です。 2. データアナリストの年収 データアナリストの年収は507万円です(出典: デューダ )。もっとも、これはあくまで平均額ですので、所属する企業や役職などによって上下します。 3.
4 コミュニケーションスキル コミュニケーションスキルも重要です。経営陣に近いポジションで業務を遂行するコンサルタントと異なり、 現場に近いポジションで具体的に行動することが多い です。 そのため現場からの信頼を勝ち取ることも大事な仕事で「謙虚さ」や「相手の意見を尊重する姿勢」なども重要です。 3. データアナリストの業務の進め方・コツ 続いて、データアナリストとして業務を円滑に進める為のコツを解説します。 具体的には以下が挙げられます。 データベース操作やプログラミングなどテクニカルスキル 仮説思考を徹底する コミュニケーション 「実行スピード」「検証スピード」を重視 それぞれ見ていきましょう。 3. 1 データベース操作やプログラミングなどテクニカルスキルは「前提」 RやPythonのライブラリを活用したビッグデータの活用は前提です。Web APIとスクレイピングの利用方法を学ぶことで、スクレイピングからさまざまなウェブサイトにある膨大なデータを引っ張ってきたり、学習済みモデルをWeb API形式にしてサービスに組み込ませることが可能です。 また、自分が立てた問いに対して、しっかりと答えが出る答えを分析によって導き出すスキルが必要です。 また、APIとスクレイピングは質の良いデータを得るために重要です。データそのものに欠損や低品質のものが混在していたり、母数が少ないと意味はありません。素材である「データ」の収集こそ、重要度が高いです。 重要度としては以下の通りです。 「データの質」>「分析の難易度」 データアナリストとして業務を進める際は、Web APIとスクレイピングのスキルや、RやPythonのライブラリ活用、DB操作などのテクニカルスキルは前提です。 3. 2 仮説思考を徹底する 仮説思考を徹底的に身につけるようにしましょう。 仮説思考を身につけることで、意思決定の質を高めることができます。結果として無駄な仕事をすることが少なくなり、仕事が早く終わるだけではなく、仕事を進める上での質も向上します。 3. 3 現場のスタッフとの連携・コミュニケーション データアナリストはより現場に近い立ち位置で課題の発見と仮説立て、検証を行うポジションです。 そのため、現場のスタッフとの連携・コミュニケーションが重要です。プロジェクト規模が大きければ大きいほどデータアナリストが一人で効果検証を行うのは難しく、現場のスタッフと連携しながら進めることが大切です。 3.
OSS-DB技術者認定資格を取得するメリット 経済産業省の将来予測でも明らかなとおり、日本ではIT人材が大幅に不足しています。また、2022年には国内のビッグデータ市場規模は1兆5617億3100万円、年間平均成長率は12. 0%に達すると予測されています(出典: IDC Japan )。 このようにビッグデータを扱うデータアナリストへのニーズが強くある一方で、その業務内容があまりに高度かつ専門的であることから、どうやってデータアナリストを調達すればいいのか企業も手をこまねいているのが現実です。 このような空前の売り手市場においては、OSS-DB技術者認定資格を取得しておけば、就職戦線で一歩も二歩も優位に立てることは間違いありません。 2. OSS-DB技術者認定資格の試験ではどんな知識が問われるか 現行のOSS-DB技術者認定資格は、SilverとGoldの2つのグレードに分類されています。 一般知識(OSS-DBの一般的特徴、リレーショナルデータベースに関する一般知識など) 運用管理(PostgreSQLインストール方法やバックアップ方法、基本的な運用管理作業など) 開発/SQL(SQLコマンド、組み込み関数、トランザクションの概念など) 運用管理(データベースサーバー管理、運用管理用コマンド全般など) 性能監視(アクセス統計情報、テーブル/カラム統計情報、クエリ実行計画など) パフォーマンスチューニング(性能に関係するパラメータ、チューニングの実施など) 障害対応(起こりうる障害のパターン、破損クラスタ復旧、ホット・スタンバイ復旧など) 統計に関する知識や活用力を評価する資格が統計検定です。統計検定の試験問題は日本統計学会が国際的に通用する統計学に基づいて作成しています。そのため、合格すれば普遍的な統計活用能力があると認められます。 1. 統計検定を取得するメリット 統計検定を取得することで、「統計学の知識および統計学を活用した問題解決能力を有していること」が証明されます。データアナリストの業務では、データの分析過程で統計学の知識が必要なので、統計検定の有資格者であることは、就職・転職時に有利に働きます。 2.