前回の記事からかなりの日数が経ってしまった。この間の学習内容を簡単に書いておきたい。
正直この間、AI学習からは離れていた。
というのも、、、、
とあるTwitterアカウントに影響されDjangoの学習をしていた。
元々、Udemyの大橋さんの動画 ↓
https://www.udemy.com/course/django-3app/
を見てさわりだけ学習していたことやそのアカウントの人に色々聞くとDjnagoには需要があり、インスタやYouTubeもそれで作られている、自分はそれを教えるし、案件紹介も行うと言われた。当時（現在も）、プログラミングで副業がしたいと思っていたので、すぐに５万円を払い学習を始めた。
学習自体は難なくこなせて（多少サボりもあり時間はかかったが）終了した。が、ひと月近く経つのにいまだに案件の話が来ない泣
一応、大橋さんのUdemy動画の内容も少し進め（Todoアプリの完成まで)、Djangoからはいったん離れることにした。
まあDevOps領域で少しは役に立つかもとは思っている。（AIエンジニアやデータサイエンティストとして働いている人はDjangoを使うことはあるのだろうか？よければ教えてください。）
こんな感じであった。
で、現在、AI学習を再開したわけである。
またこの期間、目指すべき方向性もある程度は見えてきた。
現在私は化学メーカーで派遣エンジニアとして働いている。
業務内容はプラスチックを作るのに必要な触媒、それに必要とされる材料の研究開発業務だ。
現在、化学業界でもようやく、というかAIを活用するようになってきた。
マテリアルズ・インフォマティクス（略してMI）、という名前でAIを活用し素材開発のスピードを飛躍的に向上させるというものだ。
旭化成、三井化学、三菱ケミカルHDなどなど日本を代表する大手がこぞって始めた。
（量子コンピューターも導入している企業もあるらしい）
で、現在、私が勤めている派遣元（派遣元には正社員で雇用されている）では、データサイエンティストの育成を進めるプロジェクトが始まり、すでに研修には大勢の人間が参加している。
こういう流れからデータサイエンティストを目指し、そのスキルを活かして化学業界で仕事をしたいと考えている。
データサイエンティストには「ドメイン知識」なるものが必要と、派遣元の上司から言われた。
それは特定の業界、職種に関する経験に基づく知識で、これはデータサイエンスのように独学で学べるものではなく、そこで仕事をしなければ身につかないものである。
要は今までの仕事の経験とデータサイエンスのスキルを組み合わせれば市場価値の高い人材として仕事ができるわけである。
そんな感じで自分が目指すべき方向性が定まり、より学習への意欲が高まったので今後も継続していく所存である。
現在の学習内容
１．教師なし学習を使ったデータ前処理 PCA, NMFを使った特徴量抽出
２．「米国データサイエンティスト」かめさんのブログを見ながらNumpy, Pandasの学習
３． Udemy 大橋さんのデータサイエンス２５時間ブートキャンプ動画視聴
４．Progate SQL学習
＃直接関係しないがTOEIC学習も進めてる。目標は７００以上