学問体系（技術体系）の理解のために
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仕事の技能の分布(profile)を作ったり、大学で学んだことを、仕事で活かす際の鍵を考えてみます。
人材育成の議論のための補助資料 を整理するときの視点のいくつかを合わせて記録します。
１ 学問体系（技術体系）の理解のために
大学で学んだことを、体系的に整理してあると、
仕事ですぐに役立つことがあります。
1.1
例えば、哲学、論理学、数学を勉強していたとします。
論理学を紫色
数学を黄色
哲学を空色
とします。
哲学を上位に置いて、論理学と数学の関係を示した図が
数学を上位に置いて、論理学と哲学の関係を示した図が
論理学を上位に置いて、哲学と数学との関係を示した図が
とします。
1.2
もし、論理学が数学の一部であるとするなら、図は
1.3 統計学、論理学が数学の一部であるとすると
統計学を黄緑であらわすと
ところで、幾何学も数学の一分野です。
ここまで説明した事象を同じ概念で左右反対な表記があります。
と
と
論理学が数学、哲学の一部であるとすると
統計学、論理学が数学の一部であるとすると
論理的な記述は、幾何学的には複数の実現があっても、論理的には同一として扱うことができる場合があります。左右に意味の違いが無い場合です。左右対称なものを等価として扱うことができる場合です。図で表すときには、「対称」かどうかが大事な視点であることが分かります。ここでは、図の大きさを問題にしてきませんでした。図の大きさの違いを無視できる場合には、「相似」という概念があります。物事が相似かどうかで考えると、異なる領域の学問が、相互にどのような関係にあるかを理解しやすくなるかもしれません。例えば、数学と論理学と統計学の図は、経済学におけるミクロ経済学とマクロ経済学の図として考えることができます。マクロ経済学は統計的に扱う学問で、ミクロ経済学は要素について扱う学問だからです。物理学では、力学と熱力学について考えることができるかもしれません。熱力学は統計的な量を扱うためです。
大切なのは、熱力学で扱う統計量と経済学で扱う統計量の確率分布が異なることです。
この確率分布の違いを制約条件として理解するとよいかもしれません。
どんな事象に対しても、統計的に扱う場合には、確率分布を制約条件として把握していることが大切です。相似な事象でも、確率分布が異なると、異なる現象に見えます。
一番大事なのは、学問体系をいじりまわして、きれいな図表を作ることではなく、実際の仕事で必要な技能、道具とその作り型、やり方とその改善について網羅することです。
例えば、
能力の向上を心がける。
予定した時間の半分で常に終わるように心がける。
大事な事から先にする。
優先順位をつける。
致命的なことを探す。
という５つの事を実施していれば、どんなに急に報告しなければいけなくなっても、大事なことだけ済んでいるかもしれないので、どんどん大事が片付いていくかもしれません。
それに対して、実際の仕事では、落水模型で見積もりをしていると、決めてないことをしたり、決めたことを速くしても支払金額を下げられるだけで、嬉しくないという事態に遭遇することがあるかもしれません。
改善のために資料を整えたり、大事なことの深掘りをしたり、速くやった分、次の仕事への投資を入れ込んでいくしか方法はないということを経験ある技術者の談話でお聞きしたことがあります。
<この項は書きかけです。順次追記します。>
This article is not completed. I will add some words and/or centences in order.
自己記事一覧
Qiitaで逆リンクを表示しなくなったような気がする。時々、スマフォで表示するとあらわっることがあり、完全に削除したのではなさそう。
４月以降、せっせとリンクリストを作り、統計を取って確率を説明しようとしている。
2025年２月末を目標にしている。
一覧の一覧( The directory of directories of mine.) Qiita(100)
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仮説（0）一覧（目標100現在40）
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Qiita(0)Qiita関連記事一覧（自分）
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Error一覧 error(0)
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C++ Support(0)
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Coding(0) Rules, C, Secure, MISRA and so on
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なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
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プログラムちょい替え（0）一覧:4件
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出力(output)と呼ばないで。これは状態(state)です。
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ver. 0.01 初稿 20241124
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