ML

振り返り

本当に自分は仕事を楽しんでるかを定期的に振り返る習慣。

常に本当に何がやりたいかの価値観をアップデートしつつ、それをやる上で重要な能力で仕事なり養うのが効率的だと思う。 エンジニアの世界にいて常にやりたいことが変わるのは良いことだと思うし、色んな世界に触れることで普遍的に重要なスキルといずれ使わなくなるスキルの見分けも付くはずなので。

キャリアの方向性

「ビジネス上での様々な機械学習のニーズを発見し、最小コストで実現する」

今目指している事をまとめると上に集約されると思う。この方向性で起業できることがあればしたいし、そうでないなら会社で規模の大きなプロジェクトを動かしたい。

そのための準備として、

に関して30代前半にどこまで詰めれるか、ブレずに一貫性を持っていけるかというところ。

競プロ勉強計画

面接のコーディングテスト対策で今週末から競プロの問題を触ることになったが、この機会に学習リソースの3割ほどをアルゴリズム力の強化に充てようと思う。(他、3割は統計や機械学習を中心とした数学、4割はクラウド・DB・アーキテクチャなどITでその時の仕事に関連する内容)

目安としてはAtCoderのレートを意識しつつ、とりあえず数をこなす。

  • AtCoderレーティング
  • 各競プロサイト過去問 (レベル別に厳選しながら)
  • LeetCode (コーディングテストまで)

本は

を購入予定。

螺旋本でアルゴリズムのベースを入れつつ、しばらくは解けなかった問題についてしっかりと一般化して理解する経験を積むことが第一ステップ。

統計検定1級

転職の準備優先で合格するかどうかは正直5分5分といったところ・・。(統計応用は前回合格している)

例年通りなら曖昧な理解で幅広く抑えるよりは、現代数理統計学の基礎の7章までと過去問をしっかり押さえていれば基本的には合格できるはず。 2年前の勉強内容は流石にかなり忘れていたけど、当時は高校数学を思い出すところからだったので、今回は貯金がある分幾分か理解がスムーズな気がする。

競プロ

コーディング面接対策の一環として付け焼刃で問題を漁り始めたけど、慣れてないのも相まって普通に難しい。

これを機にアルゴリズム力を鍛える目的で競プロを活用するのはありかなと思った。数式やアルゴリズムを意識してコードに落とし込む能力は重要だし、これまでの経験と組み合わせることができれば相乗効果で一気に市場価値を伸ばせそうな気はする。