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数理的手法を使いやすくするためのソフトウェア開発

科学技術計算とデータサイエンスについて

計算科学からデータ集約型科学へのワークシフト

この半年、機械学習エンジニアとして仕事をしたいと思ったり ^1 ^2 、 データ分析の仕事のほうがまだ適性があるのではと言われて、 そこを目指そうと思ったりしてきました。

ただ、キャリアを変えるのはなかなか難しいです。 社内公募がないと聞いて落胆したり、 自分にはまだデータサイエンス分野で 仕事を得るためにアピールできるものがないと思い知らされたり。

しかし、チャンスもあるようです。 高性能計算(HPC)の分野では、 昔は、計算科学のためのシステムが大きな割合を占めていましたが、 今では、機械学習ディープラーニングのためのシステムが増えてきているからです。 しかも、計算科学のなかでも機械学習の手法が使われることが増えてきています。

そんなわけで、計算科学分野からデータ集約型科学分野へ ^3 ^4 華麗にキャリアチェンジというわけにはいきませんでしたが、 地味にワークシフト ^5 していきたいと思います。


参考

^1:機械学習エンジニアになるために学ぶべき5つのスキル(海外記事紹介)

^2:Coursera機械学習コースは、仕事を得るための準備としてどれほどのものか?

^3:“The Fourth Paradigm: Data-Intensive Scientific Discovery – Book Released”, eSciece@Microsoft .

^4:計算科学からデータ集約型科学へのシフトで、数理的手法が使いやすくなっている

^5:「ワーク・シフト ― 孤独と貧困から自由になる働き方の未来図」リンダ・グラットン (著), 池村 千秋 (翻訳)