「流心のテクノロジー・コーチング」の流心：RyuJinです。
先の投稿でこのブログも100投稿に達しました。また、この「流心のテクノロジー・コーチング」を始めてからちょうど半年にもなります。
これまで読んでくださった皆様、本当にありがとうございます。
このブログでは、「技術者として成長し続けるためには、何が必要なのか」を大きなテーマとして、技術士資格を中心に、私の好きなビートルズのビジネス歌詞を題材とした英語なども取り上げてきました。
100本の記事を書いてみて感じるのは、まだまだ取り上げたいテーマがたくさんあるということです。
技術者として長く仕事をしていると、専門知識だけでは解決できない問題に何度も出会います。
様々な要因が絡んだ複雑な問題解決やマネジメント問題などです。
その中で
データをどう見るのか、
問題をどのように整理するのか、
得られた結果をどう判断するのか、
そして、その判断をどう次の行動につなげるのか、
など手元にあるデータをどう活用するのかということも非常に重要です。
そこで、現在準備をしている新しいシリーズが、
『品質をデータで読み解く 統計解析・データサイエンス入門』
― 品質管理の現場で使える「見る・推定する・判断する」ための統計学 ―
というもので、私自身がこれまで携わってきた品質保証・品質管理の経験も活かしながら、統計解析をできるだけ実務に近い形で紹介していこうと考えています。
近年、いろいろな大学で”データサイエンス学科”が新設されてきているということがニュースになっていました。
その背景は、AIの進展やビックデータの活用が進み、膨大なデータを正確に処理して、有用なデータを引き出すニーズの高まりがあります。
しかも、活用という面ではさまざまな分野の人たちの能力が必要ですので、理系、文系に関係なく受験が可能のようです。
だからこそ、
「そのデータから何が言えるのか」
「その分析方法を使ってよいのか」
「得られた結果をどう解釈するのか」
「その結果から、実際に何を判断するのか」
を考える力は、ますます重要になってきます。
これはこれからの技術者だけでなく、社会人として大切なスキルの一つです。
この統計解析・データサイエンス入門も、引き続き、マナブ先生のコーチングスタイルで対話をしながら、わかりやすく説明して、統計があまり得意でない方にも、
「なるほど、そういうことだったのか！」
と思っていただける内容にしていきたいと考えています。
100投稿は一つの節目ですが、「流心のテクノロジー・コーチング」としては、まだまだ途中です。
技術士資格についてももっと取り扱う幅を広げていきたいですし、品質保証や技術者としてあるべき姿はどうかなどテーマを少しずつ広げていきたいと思います。
このブログが
「技術者として、もう一段成長するために何を学ぼうか」
と考えるきっかけになれば、とてもうれしく思います。
次の200投稿に向けて、また一つずつ記事を書いていきます。
今後ともよろしくお願いします。
