「エンジニアの知的生産術」を読んで - Pythonを学びデータサイエンチストになりたい

Python学習の傍ら、「エンジニアの知的生産術」を読む。

これを読むことによって、プログラミングも効率的に学び、整理し、アウトプットできるようになるという。

ポイントとしては、以下の３要素の繰り返しとなる。

①（具体）情報収集・体験

②（抽象）抽象化・モデル化・パターンの発見

③（応用）実践・検証

②のモデル化・抽象化については、情報を比較し違いを見付ける、歴史から学ぶ（共通のパターンを発見）、パターン本から学ぶ、ということが考えられる。

そしてモデル化・抽象化されたものを自分の環境、日々の状況に当てはめていき、その仮説やモデルが正しかったかどうか、正しくないならばどう修正するか、といことを考えていく。要はＰＤＣＡを回すということだ。このあたりはそこまで目新しい話ではない。

また記憶力の定着として、「繰り返し学習」と「思い出し学習」を心がけることなどが参考になった。

自分としては、やはり①である。集めた情報をすぐにインプット、吸収してしまう自分としては、どうやってモデル化、抽象化していくか。ここである。単に知識として吸収するだけでなく、日々の情報の中でも活用し、自分の思考力も高めていかなければならない。

個人的にはまずはそこだと考えている。手に入れた知識を使って、身の回りで得られた情報に活用していく。その姿勢を持って行きたい。

あと常々感じているが、本を読んでその情報やメモ、感想を書くだけではだめである。ここでこそ、日々の情報やニュースなどを得られた知識で分析し、新たな仮説を記載していくことが、世間に対して価値ある情報を発信することであり、自分自身にとってのトレーニングともなる。