複数の専門を組み合わせてのオリジナルの形成、そんなことって大切でしょうよ。だけど、メジャーとマイナーという分け方で整理して、その上で自らが拵える実践への対応が可能な能力って重要かと。
活かせる専門の形成にシクジル、というのって、やはり避ける工夫が必要で・・・。
大規模なデータに基づく推論と学習だけど、実践ではクラウドで実装、ということが必要で、個人的にはココイラの力量のことが気になっている、そんなこと。
考究のための利用、といったことでの経験とは違って、プロジェクトの遂行が前提だと、やはり鍛錬が必要でしょうよ。エッジとは表裏ってなるけど、きっちりお勉強を重ねて・・・。
そう言えば、シニアになっても先端の力量を押さえる、という姿勢って必要になってきていて、サボっていると時代遅れになってしまう、ということに。
サービス業としての応用数理、そんな捉え方が気になっている、という状態。
とりあえず、好きなことやって生きていく、というマインドで、経済社会の中での位置づけを職として得るには、ココイラの志向って大切かと。
個人的は、統計科学と計算科学のアタリが基盤ではあるけど、経営科学と融合させて・・・。
抽象的な捉え方から具現的な技法の構成までをきっちり探究、というのが良いでしょうよ。サービス・デザインの技法構成のことで、データ駆動型の品質経営が基盤ではあるけど、信頼性・安全性も考慮してアレコレと。個人的な取組みではあるけど、ココイラも坦々と続けている、ということ。
そう言えば、計算科学のサービス概念を整理する、ということも気になっていて、故障診断を対象にモノとの関係を深く考察、そんなこと。