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  • SmartHR データアナリスト・データサイエンティスト

    プログラミング以外のスキルアップにも言えることですが、何かを学ぼうとする時は、その学んだことを使ってアウトプットしたいものが具体的にある状態にしておかないと、挫折したり、あまり役に立たないスキルになってしまいますね。

    私もちょっと興味がある程度の状態でpythonを学んだ時よりも、具体的にこういうデータ分析や機械学習を使ったアウトプットを出したいと考えて学んだ時とでは全然インプットの質も違いましたし、長続きもしました。


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    東京大学 大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻 教授

    私自身、このような講習を受けたことがないのでそれについてはコメントできません。が、自分が持っている演習では半分の時間を学習・習得のために、残り半分は自由課題と称して自分の興味の持てる課題を自分で設定してプログラミングで解決してみるということをしています。そして、最後はみんなの前でプレゼン。この「自由課題」と、そのサポートが大きな肝になると思っています。

    3年生向けの人工知能演習では優秀賞を獲得した2チームが国際会議に採択されました。学部3年生で国際会議というのはかなり珍しいと思います。また、1年生向けの演習では渋滞に関するシミュレーションをした学生が独力で渋滞学で有名な西成先生と同じ結論を出してみせました。


  • 株式会社ニューズピックス ブランドデザインチーム

    「プログラミングを当たり前に学んできた世代」とはドキッとします。思考の土台ももちろんですが、仕事自体がプログラムに変わることを前提にどう振る舞うのか、どうスキルアップするのか考えていきたいですね。


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