VOICESEとしての活動の質と幅を向上

仕事にシステムズエンジニア(SE)を選択して50年近くなった。
SEの仕事は画面一つとってもCUI→GUI→タッチパネル→スマホ、留まることのないテクノロジーの進歩。であるならば、際限のないテクノロジを追求するより「紙と鉛筆」だけで考えられる仕事に近いデータサイエンスという分野に活路を求めた。以前より統計には興味があり、SEとしての活動の質と幅を向上させたいという希望にも合致する。
データサイエンス発展の経験談にも記載したが、本来は先に統計検定２級含め各種検定取得の予定で、統計検定２級は2023年に初チャレンジをしたが１点差で不合格。１年のブランクを経て、学生時代の統計関連の教科書を再度読み返し定理の証明など、こまめに精読し、過去問は３年分を仕上げに２回実施して、本番に臨んだ次第である。
歳を重ねるごとに、習得にはより時間がかかり、それ以上の速さで忘れてしまう状態ではあるが、急がば回れで、教科書の再読は検定には関係の薄い第一章から読み返したことがよかったと思っている。（やはり関連のある理論の積み上げ）また、どこかのサイトの講師の方が「分析は単に数値を特定することでなくその信頼区間が重要」のような主旨の話をされていた。その信頼区間という考え方に興味を覚えたことが、習得・定着に大きく寄与したものと思っている。（忘れても、考えられる、追求できる）
一昨年からのチャレンジの一貫では「データサイエンス数学ストラテジスト」が最後に残っている壁である。ただ、実務により近いチャレンジとしては、「生成AIによるシステム開発の効率化の分析」が最大のテーマと考えている。サンプルが少ないのと効率化測定指標の選定など課題は多いが残りの人生の少なくなってきた小職には魅力的なテーマである。
以上、人生100年時代にむけた年長エンジニアの参考になれば幸いです。