人間万事塞翁が馬、セレンディピティ

社内で取り扱うレポートの作成を、Python(OpenPyXL)を用いて自動化。 レポート作成作業の効率を格段にアップさせた。

Pythonに初めて触れる人のためのPython入門資料を作成。わかりやすい資料の作成方法を学ぶとともに、Pythonは独学だったため、ここで知識を整理することができた。

CentOS 7のサーバをネットワーク接続し、RのインストールおよびRのパッケージのインストールを行なった。これにより、Single Cell RNA, CellRanger解析ができるようなサーバを構築した。

あるデータベースを読み込み、それを照合するスクリプトの高速化を行なった。135sほどかかっていた処理が、0.37sまで(およそ350倍)高速化された。

Javaによって書かれたツールがブラックボックスとなっていたため、これをPythonに書き換えた。処理速度はもちろんのこと、後々のメンテナンスのために可読性も重視して設計・コーディングに当たった。

これまで社内には、統計ツールとして便利という理由から使用されてきたR言語のスクリプトがあった。しかしこのスクリプトには、データの読み込みが非常に遅いという弱点があった。これをPython化し、可読性・メンテナンス性の向上を図るとともに、高速化を行なった。