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:マスクド・アナライズのAIベンチャー場外乱闘!(2/5 ページ)
将来のキャリアに悩むデータサイエンティストは少なくありません。今後の方向性に悩めるデータサイエンティストは、あの業界の“レジェンド”に学んでみてはいかがでしょうか?
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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