ML

転職

人生二度目の転職の話が進展して、準備の1日だった。

この約2年は比較的仕事にフォーカスできていて、次のステップに進むにはちょうど良いタイミング。

大学8年間ほぼネトゲ漬けしていたのは、人生でピークタイムに脳細胞を破壊していたという意味では大きな損失だが、それでも有名企業で結果を出して、声がかかるぐらいにまで持ち直せた自分のポテンシャルを信じて30代を突き抜けたい。

効率的な勉強法

最近は自己投資として勉強を真面目にやってるので、意識していることを1つ。

広く浅く vs 狭く深く

ITの勉強をしていると、広く浅く学ぶか、狭く深く学ぶかという問題はあると思う。私の持論では、効率的に学習するには必ず両方必要になる。

広く浅くは、頭の中に自分の興味の中心と関連分野を含めた辞書を作るイメージで、機械学習をやりたいエンジニアを具体例に挙げると、DBやクラウドなどが関連分野に挙げられる。

狭く深くは、専門的で再現性のある知識がどれだけ貯まったかで評価されるべきだと思う。この評価を毎日することで、自ずと復習が重要であることがわかるし、学習時間や読んだページの分量といった見かけの指標に紛らわされない。

広く浅くを欠くと、効率的な学習計画が立てれず、包括的な視点から自分の仕事を改善できない。狭く深くを欠くと、自分が自信を持つ尖ったスキルがないため、強みを作ることが難しくなる。

ここのバランスが重要で、自分のビジョンと照らし合わせて、バランスを養っていくのが良いと思う。

小さく始める

物事を始めるにあたって、最初のハードルが一番高い。なので、ブログも100文字以上ぐらいの内容に毎日更新し続けることを目標にする。

エンジニアリングでも至る所で出てくる小さく始めるマインドは、「繰り返しビジョンを更新し続けることで、如何に無駄なことをしないようにするか」と自分は解釈していて色んなことに応用できると思っている。