マスクド・アナライズのAIベンチャー場外乱闘!
データサイエンティストの素養は「獣神サンダー・ライガー選手」に学べ(2/5 ページ)
そのレジェンドは既存の常識を変え、多くの後進を生み出し、世界中で功績をたたえられている存在でありながら、今なお現役で活躍しています。一体どの業界にそんな人物がいるのか? たった一人しか思い浮かびません。
その人物こそが、プロレスラーの獣神サンダー・ライガー選手です。
ごく一部の読者は、データサイエンティストと獣神サンダー・ライガー選手には関連がないと思うかもしれません。前述のデータサイエンティストに求められる素養と比較すれば、両者が完全に一致するのは自明の理です。
データサイエンティストでもプロレスラーのように筋トレに励む人はいますし、マスク姿のイキリデータサイエンティストも実在するので、実は共通点が多いのです。
あまたの実績を残し、「リビング・レジェンド」「世界の獣神」と称されるライガー選手の軌跡をたどりながら、データサイエンティストのキャリアプランを学びましょう。
目的達成に向けた努力と継続的な勉強
ライガー選手と“関係の深い”山田恵一選手は、高校時代にレスリングで国民体育大会に出場するも、身長が足りないためにプロレスラーになることを諦めかけていました。当時のプロレスラーは高身長が絶対条件で、170センチ(公称)では門前払いされるのが当たり前だったのです。それでも単身メキシコに渡り、他のレスラーを通じて新日本プロレスに入団しました。
データサイエンティストも幅広い知識や技術が求められますし、プロレスラーと同じく簡単になれるものではありません。
技術書やオンライン教材なども整備されていますが、それでもデータサイエンティストとして活躍するのは大変なことですし、基礎となるコンピュータサイエンスの知識が必要です。目的を果たすための努力を惜しまず、あらゆる手段を講じることが大切でしょう。
山田選手は新日本プロレスでデビュー後、藤原喜明選手の関節技や格闘技の「骨法」を学びます。骨法は道場に通いながら一般会員に混ざって学び、徹底的に練習して自分の糧にしました。常に新たな技術を身に付ける姿勢は、就職・転職後も継続的に新たな技術や知識を学ぶ必要があるデータサイエンティストも見習うべきでしょう。
データサイエンス業界は、常に新しい技術や手法が生まれるので、継続的な勉強が欠かせません。専門外の分野でも、初学者として謙虚に学びましょう。
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マスクド・アナライズのAIベンチャー場外乱闘!
自称“AI(人工知能)ベンチャーで働きながら、情報発信するマスクマン”こと、マスクド・アナライズさんが、AIをめぐる現状について、たっぷりの愛情とちょっぴり刺激的な毒を織り交ぜてお伝えします。
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