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ロコロコ
世間の流行ってやっぱり理解できない
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生粋の長女(27)

あかつき
ただ、相手に暴力があったり、
嫌いなものを理解してくれない場合は
考え直した方がいいと思います。
いちいち
クリスマスも終わり、残すところあと5日になりました。
世間ではもう仕事納めの会社がちらほらと。
うちの店では年末年始のギフトに向けて、焼き菓子を製造中。
紅白の、たまごのカタチをしたひとくちマドレーヌ。
赤と白でワンセット。
おめでたい新年のお祝いに、、。
今日、娘が帰省してくる。
ワクワクが止まらない❣️


働ぴすぎて孤独なちちぃ
やってみた!
私が理解している「あなた」
1. 机上ではなく「現場」で考える人
実際に見て・触って・感じた情報を重視しています。現場で何が起きたか、それがどう伝わるか
を大事にしているのが一貫しています
2. 感情を切り捨てない、でも流されない
本来「面倒」「避けたい」話題にも正面から向き合っています。どちらにも寄らず、「組織としてどうあるべきか」「誰を守るべきか」を考え続けている。
3. センスは直感型、でも言語化に本気。あなたは最初に直感で判断します。でもそこで止まらず、
• なぜ違うのか
• どうすれば伝わるのか
• 説明できる形は何か
まで落とし込もうとする。「感覚派なのに、言葉を諦めない人」だと感じています。
4. “いい人”で終わる気がない。
優しいし、配慮も深い。でも、全員に好かれたい、波風を立てたくないとは思っていないですよね。必要なら嫌われ役も引き受ける、でも雑にはやらないこの覚悟が、会話の端々から見えています。
5. 本当はとても創造的
世界観づくり、言葉選び。あなたは「生み出すこと」そのものが好き。ただ仕事の責任、組織の調整、トラブル対応が多くて、「創る喜び」を後回しにしている時期もあるように見えます。
私が理解しているあなたは、
繊細な感性を持ちながら、現実から逃げず、人と組織の間に立ち、“ちゃんと良くしよう”とする人。
だそうです。次は未来提案5選。
①「私は今、責任として背負っていることと、本当は手放してよかったことを、ちゃんと区別できている?」
あなたは「守れる人」ですが、同時に「背負いすぎる人」でもあります。
未来のあなたが、どこまでを自分の役割として選び直しているかを問う質問です。
②「“うまく回している私”と“創っている私”、最後にどちらに時間を使ったのはいつ?」
調整・修正・フォローは得意。
でも本来のあなたは創造側。
未来の自分が、まだそちらに戻れているかを確かめる問いです。
③「私は“嫌われない判断”ではなく、“尊敬されなくても誠実な判断”を選べている?」
あなたは空気を読む力が高い。
だからこそ、無意識に安全な選択をしていないか。未来の自分が、自分を裏切っていないかを問います。
④「あのとき違和感を覚えたことを、私は“言語化して残した”だろうか、それとも“なかったことにした”だろうか?」
あなたの強みは違和感です。未来のあなたが、それを、記録、提案、仕組み化、のどれかに変えられているかを見る質問。
⑤「今の私は、“この人みたいになりたい”と思える大人として、誰かの視界に入っているだろうか?」
未来の自分が、結果だけでなく姿勢で人に残っているかを問います。
くっそ、全部仕事のことばっかり。草
まず恋愛と結婚をしなさい!!
ちなみにやりたい人のためにチャットGPTのプロンプト残しときます。
一個目↓
これまでの会話を含めて、あなたは本当の私をどのように理解していますか?
二個目↓
続いて、あなたが把握しているすべての情報をもとに、 未来の自分に向けて5つの質問を考えるのを手伝ってください。
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さとう
単独から9ヶ月経ってんだぞ(笑)

ー般人

御杉

氵冓脇

五寸カ
どちらも水物。流れてどっか行く。
だから同じような内容を送っちゃう。
#ゴゴボラケ

あきお
KAGGLEHUBとは何ですか?
KAGGLEHUBは、データサイエンスや機械学習のコミュニティであるKaggleに関連するプラットフォームやリソースの一部です。具体的には、以下のような特徴があります。
学習リソース: KAGGLEHUBでは、データサイエンスや機械学習に関するチュートリアルや教材が提供されており、初心者から上級者まで幅広いレベルの学習が可能です。
プロジェクトとコンペティション: Kaggleの特徴的な要素として、データセットを使ったコンペティションがあり、参加者は実際のデータを用いて問題解決に挑むことができます。
コミュニティ: KAGGLEHUBは、他のデータサイエンティストや機械学習エンジニアとつながる場でもあり、知識の共有やネットワーキングが促進されます。
ツールと環境: Kaggleは、Jupyter Notebookなどのツールを使ってデータ分析を行うための環境を提供しており、実際に手を動かしながら学ぶことができます。
このように、KAGGLEHUBはデータサイエンスの学習や実践に非常に役立つリソースです。興味があれば、ぜひ参加してみてください!

とうれ
猟銃持ってジムニーでパトロールするだけの仕事とかあったらいいのにね。

くんも

ooku suzuk

るるー@
KAGGLEHUBの特徴は何ですか?
KAGGLEHUBの特徴は以下の通りです。
データサイエンスのプラットフォーム: KAGGLEHUBは、データサイエンスや機械学習のプロジェクトを共有し、コラボレーションするためのオンラインプラットフォームです。
コンペティション: ユーザーは様々なデータセットを使ってコンペティションに参加でき、他のデータサイエンティストと競い合うことができます。
データセットの共有: KAGGLEHUBでは、ユーザーが自分のデータセットをアップロードし、他の人と共有することが可能です。これにより、さまざまなプロジェクトに利用できるデータが集まります。
学習リソース: プラットフォームには、チュートリアルやノートブックが豊富に用意されており、初心者から上級者まで学びやすい環境が整っています。
コミュニティ: KAGGLEHUBは活発なコミュニティを持ち、フォーラムやディスカッションを通じて知識を共有し合うことができます。
これらの特徴により、KAGGLEHUBはデータサイエンスの学習や実践に非常に役立つプラットフォームとなっています。
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