この記事は
「5年後にデータサイエンスを扱う職に就く」を目標に、独学で進めている人間の記事です。
期間設定や目指す理由は割愛しますが、
- 0からどう学んでいったかの足跡を残したい
- 定期的に書き出して現状を振り返りたい
そんな思いで書いています。
いつかこの記事が、似た境遇の誰かの参考になれば嬉しいです。
大まかに2ヶ月でやったこと
前回の記事から早2ヶ月ほどが経過したわけですが、そこまでは2週間単位で何を行ったか、Obsidianにするべきタスクリストを作成し、記録していきました。
タスクとしては大まかに3つの分野に分けました。
-
PCで行う実践タスク
プログラミングや、実践系のテキストを進めた。 -
読書タスク
学習以前の問題として読書の習慣からあまりにも離れており、家に積読が溜まりまくっているため、学習に関わる本とそれ以外の本をタスクとして組み込んだ。 -
手書きタスク
統計WEB - 統計学の時間 というサイトを利用して学習を進めており、このページの内容、特に定義や公式の理解を進めた。
現時点までの所感
まずは原点に立ち返り、自身のゴールについて振り返ります。
ゴール：「データサイエンティスト」で求人を出している企業が求めるレベルを満たせるようになる。
このゴールを掘り下げた、具体的な目標は下記の通りです。
- 統計検定準1級
- コンペの経験（Kaggleなど）
- 機械学習モデルの開発経験
このゴールに向けて2ヶ月学習を進めた上で、良かった点と悪かった点を振り返って軌道修正を図ろうと思います。
良かった点
- 勉強や読書をする習慣をつけられつつある
「2週間単位でやることを絞る」ことと「ハードルを下げる」ことを目指して短期の目標を設定しました。そのおかげで仕事終わりや休日に少しずつ、勉強や読書が進みました。 - 技術書の読み方を学べた
まず初めに「技術書」の読書術 達人が教える選び方・読み方・情報発信&共有のコツとテクニックを読みました。理解できないワードや展開が出てきてもまずは読み進めることを優先的に進めました。その上で繰り返し読む、このスパンを短くしてなんとか読めている気がします。（まだ「気がします」の域ですが。） - 手書きの習慣がついた
基本PCにひたすら向き合って仕事をしているので、手書きからかなり離れていた（なんなら敬遠すらしていた）のですが、縁あって手書きの手帳をつけ始め、またその流れでいいペンを買ったり、統計Webで確認した定義や公式を紙へ手書きするようになりました。シャーペンではないので失敗しないように考えて書く必要があり、頭の思考整理に役立っていると思います。
悪かった点
- 本の内容理解に追いついていない
「機械学習&ディープラーニングのしくみと技術がわかる本」という本を読み進めたが、おおよそ半分を超えるぐらいを読んだところで、理解が追いついていない状態になりました。単語ないし方法が一通り説明されている部分を、馬鹿正直に理解して次へ…という進め方をしていたのが良くなかったと思っています。結果として一冊にかける時間が長く、またその割に中身が入っていない実感があります。 - 勉強方法があっているかわからない
前回の記事にて「次は何をやるか」というロードマップ決める際、「しばらくは「統計」と「機械学習」の2分野でさらに分野ごとに「座学形式」と「実践形式」で行う」ことを決めました。しかし実際に座学をやってみて感じたことは「ゴールがわからない」ということ。実際になりたいもの、やりたいことに繋がるにしてもあまりにもイメージが湧かないため、勉強方法があっているかわからなくなってしまいました。
変えていくこと、変えずに続けること
座学形式の学習を減らし、実践形式の学習を多くする
「あっているか分からない状態で進める」ことがストレスであり、「分からなくても進める」ことはストレスにならない認識なので、まずは進めるペースを上げることが第一。
手を動かすテキストを消化して、分からなくなったら調べる課題としてあげつつ、止まらないことを意識して進めようと思います。
以前購入した「Pythonブートキャンプ［データ分析コース］」というテキストが楽しかったので、もう一周します。
2週間単位でのタスク管理は継続
非常に自分の身にあっていたのでこのまま継続します。
振り返りをすると自分の置かれている環境とか、何ができているかとか把握できて非常にいいです。
最後に
5年という期間設定があり、時間も限られている中焦っていたのかもしれません。
もっともっとハードルを下げて、地に足をつけて進めることが大事だと実感しました。
次の記事がいつになるかはわかりませんが、継続こそ力です。必ず書きます。