2つ目の公開Kaggleコンペを終えて一息つきました。
様々なデータサイエンス手法に触れ、モデリングのイメージも、そこそこに自在に使えるモデルも増えてきました。
機械学習に触れて約3年が立ち、そろそろ次のステップを考える時期が来たように思えますので、今回はそのことについて書いていきたいと思います。
本題の前に個人的なこととして、中学生以降、私は3年毎に色々な変化・挑戦を経験してきました。
勉強を通じて急速に世の中のことを理解し始めた高校の3年間、
塾講師として頑張った大学の最初の3年間、
化学工学を専門に学び始めた大学と大学院の3年間、
ファシリテーターを目指した社会人最初の3年間、
機械学習を学び始めたエンジニアとしての最初の3年間。
私にとって3年というのは、これまであまり意識してきたことありませんでしたが、一つの物事に対する変化・挑戦の目安なのでしょう。
それぞれの3年間を終えるたび、見える風景は随分と変わっていきました。
では次の3年間はどんな風景を見るために何に挑戦して行くべきなのか?
実はその答えをはもう決めています。
ずっと時間が取れなかったり、現実的な課題の検討をすすめるために優先順位を落としてしまっていましたが、次のステップはPythonを使えるようになることです。
これまでも機械学習のために使ってきましたが、そうではなくプログラミングが自然にできるように、それを使って広域なデータサイエンスができるようになることが目的です。
というのも、ずっとPythonは機械学習のために副次的に使っているツールに過ぎませんでしたが、工場エンジニアとして現場の様々な課題を見ていて、なにか新しいことをしようとすれば自分でプログラムを組んでデータを集めてきたり操作する技能は必要になってくる、という確信が湧いてきたからです。
現時点で私はPythonという言語のごくごく一部を触っているだけに過ぎませんから、大きな改革をPythonを使って進める技能はありません。
きっとPythonを片手間に勉強し始めてもすぐに大きな仕事をできるようになるわけではないとは思いますが、勉強したことで新しい視点で物事を考えることができるようになるのは間違いありません。
そして、そのときに見える風景というのはきっと私がデータサイエンティストとしてその次の3年間に何を考えるべきかを明らかにしてくれるという予感があります。
挑戦とは始まってしまえばそれに精一杯でかかりきりになってしまいがちです。
また、それが当初考えていた着地点とは違うところに行っていることもあるかもしれませんが、それでも見通しを持って始めることが重要だと思います。
それに、着地点が変わってしまっても、それはそれで予想外の風景を見るチャンスと考えれば無限の可能性がそこにあるように思えて魅力的です。
技術の発展、世界の情勢変化を考えればきっと目指すべき着地点は刻一刻と変化していると思いますが、一歩を踏み出すことは必ずどこかの着地点にたどり着くわけです。
次の3年間も面白いものになりそうです。
以上。
【最近のlandscape】
・space(Photo No.1)
When I walked around my city, I noticed that there were many spaces between buildings. All those spaces were separated by water way.
【最近のGratitude】
・Precaution
Thank you for good article “
https://ainow.ai/2020/06/29/223422/”, I re-recognized my standpoint. This article admonished beginner data scientists about their lack of understanding of the principle. Author said, these days there are a lot of packages concern about data science, however because of that many of beginner data scientist don’t under stand important principals.
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【最近のCount Down】
After 20 days, the time will come.
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