スタートと再現性

配属になって、覚える事がある程度あります

幸いデータサイエンスティストなので、他の職種に比べれば少ないのではないかと思いますが

データの構成や内容、どこに何があるのかと言った所を手を動かしながら学んでいます

その折、気を付けているのが再現性のある学びをしよう、という事です

もし次新しい環境に飛び込んだ際にも使える、理解の手順を確立しなきゃならないと思いながら活動しています

再現性のあるスタートとは？

自分の中では、何がチームから求められていて、なぜ最初にこのタスクを振られたのか、を意識しています

求められていることについては最初にバシッと質問します

一方、なぜ最初にこのタスクなのか？は自分で深く考えるようにしています

データの理解や、チームの仕事の進め方を覚えてもらう為にこのタスクが来たんだろうな

そうすると抑えなきゃ行けない部分はどこなのか？

逆に今は気をつけなくても良いけど、今後は抑えなきゃならないポイントってどこだろう？

などなど

新しいタスクにアサインされた際や、転職の時にも使える思考のフレームワークを抑えるには絶好のタイミングです

まぁ今はそれよりも上手く行かない問題の切り分けに苦労しているわけですが

ただ好きなデータ分析で今の所ご飯が食べられているので幸せかもしれません

LLMに取って代わられるまでに経験を積まなちゃいけないと思っているので、ほぼ半日働いている？学んでいる状況ですが

早く仕事で成果を出せるようにならなくちゃ

最後に

結局、経験を積んで、再現性を確保するにはやるしかない

そうなると1日12時間はパソコンと向き合うし、土日もそんな感じ

こりゃプライベートは本当に5年は無理だな

そうなると30歳独身が出来上がるので、私は少子化対策のお役に立てそうにありません

他の人の育児に期待する側に回ります

ありがとうございました