これらの素養や、手を動かして何かを作る場を犠牲にしてまで、プログラミングスキルを先に学ぶ意味はない。(『シン・ニホン』より)
人生100年時代に入り、
いくつになっても、スキルアップ・更新を求められるようになった。
頭が痛いが、生き残るためにはしかたない。
でも、なにを勉強すればいいのだろう？
先日参加した読書会(＊)で読んだ
『シン・ニホン』に、
いろいろな指針が紹介されていたのでまとめてみたい。
ニホン再生の処方箋！
これからの「データ x ＡＩ」の時代に必要なスキルが、これだ。
(データサイエンティストを目指すわけではない。)
まず、ベースとなるのが「ビジネス力」。
ドメイン的な知識、文脈の適切な理解に基づき、どのような課題をどの局面で解決すべきかを見極められなければ(いわゆるイシューの見極めと整理)、価値など生み出しようがない、
からだ。
つぎに「データ・サイエンス力」は、
ベースとなるのは、統計数理と数学、特に線形代数、微積分の力だ、
という。
いまさら、数学？
と思うが、
解決すべき課題や扱うデータ、少なくともそれ(ＡＩのモデル)を動かす前に、自分がなにをやっているのかの理解がなければ、適切な取り扱いなどできない、
ので必要だ。
最後の「データ・エンジニア力」は、
専門のプログラマーやベンダーに任せたいところだが、
自分では(ＡＩのモデルを)直せないかもしれないが、必要な手直しの話を聞けばおおむね大枠について理解できる程度、
が、最低限必要だという。
さらに、
これら「データ x ＡＩリテラシー」のベースとなる
「基礎教養(リベラルアーツ)」も必須だという。
具体的には、
表現力、論理力、コミュニケーションスキルだ。
さて、学ぶべきことは出揃った。
これらを参考にして、
次回、学習プランをまとめたい。
☆ 引用はすべて『シン・ニホン』より
＊CDLE主催で、11/4〜12/15の毎週水曜日、21時から1時間、オンラインで計7回開催された。
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