周回遅れでIT業界デビューしたエンジニアのブログ

就職氷河期にモロにぶち当たり、人生で混迷を極めた末にIT業界に安寧を見出そうとしているアラフォーのお勉強日記です。

やりたいことを整理しよう

色々なことに興味が出てきたものの、時間は限られています。男ですが育児で子供をお風呂に入れたりあやしたり、家事で掃除したりご飯作ってりもしてるので、的を絞って効率よく勉強していきたいです。なのでやりたいことをココで整理しています。

※2018/1/22更新

進行中

2018年3月まではこの辺りが重要で、上2つの高校数学とオライリー本の消化まず最優先。4月から放送大学が始まるので受ける授業の前準備をしたいのと、手を動かしてコードを書く習慣を続けるためというのもあります。

  • 統計の初歩の勉強
  • Kaggleで次のコンペ参加(目標はメダル)

ここにIELTSの勉強開始と、courseraの復習を入れたいけれど後回しになりそう。とりあえずIELTSの単語集は入手したので通勤時にヘッドホンで流して頻出単語を把握している最中です。


優先度 高

  • 統計検定 : 2級→準1級→1級
  • 数学検定 : 2級→準1級→1級

機械学習をやるなら数学を使う。データサイエンスをやるなら統計を使う。半年近く活動してみて、どちらも必要なことがよく分かったので勉強したい。

※12/7更新 統計検定は3級は取る意味なし、アクチュアリーは方向性が違うとアドバイスをいただいたので、目標から削除。

  • kaggleでコンペ参加

コンペでまず1つ、メダルを取ることが当面の目標。titanicもそうだったけれど、手を動かしたりdiscussionに参加しているうちに、勘所が分かってくるはず。

  • courseraの復習:pythonでライブラリなしで実装

これは本当に必要。スクラッチから機械学習を実装できるようにならないと、現場で仕事ができない。プロダクトの開発もできない。→オライリーの「ゼロからはじめるデータサイエンス」で似たような事をカバーしているので進行中

子育てしながら仕事しながらだと通うのはほぼ無理(我が家から30分圏内で通えるところがない)なので、放送大学で受講することにしました。数学、統計は資格との二択あるいは一緒に。やるなら長期的な計画になりそうだけれど、海外の大学院に行くことを諦めたわけじゃないし、これらを勉強しておくことで基礎的かつ普遍的な力がつくはず。


優先度 中

読みながら手を動かして身につけたいと思えた本をピックアップ。

たしか、海外だと就職先の紹介もしてくれたような。ここまでにリストアップした項目を全部こなしていたら、この講座で習うことぐらいは軽くこなせてそうな気もする。


優先度 低

  • kaggleの勉強会に参加してみる

なかなか時間が作れないけれど、kaggle meetupに一度くらいは参加してみたい。他の勉強会は今のところおそらく時間的に無理。

  • 何かしらの勉強会で登壇する。LTのような軽いものから

私も発信できるようになりたい!