「熟練した実践」を用いてデータサイエンス（または他のスキル）を学ぶ

実践を通じてデータサイエンス（または他のスキル）を学ぶ

私が正しかったと思うことについて振り返る

最近、Anders EricssonとRobert Poolによって書かれたPeak: Secrets from the New Science of Expertiseという本を読みました。この本は、専門知識は自然な才能から生まれるという一般的な神話に挑戦しています。代わりに、さまざまな領域での豊富な例を挙げながら、「Deliberate Practice」と呼ばれる技法を用いてトップのパフォーマンスを達成し、スキルを学ぶことができることを証明しています。この本では、音楽パフォーマンス、戦時の航空機の戦闘、チェスや囲碁などの戦略ゲームなど、さまざまなスキルの例を提供しています。この本を読んで私は自身のデータサイエンススキルを習得するための旅路を振り返り、デジャヴを感じました。

以前の記事で、私がどのようにデータサイエンティストになったのかを共有しました。

私がデータサイエンティストになった方法

経済学の博士号を取得した旅

towardsdatascience.com

そして、私が優れたデータサイエンティストになるために従っている7つの原則を共有しました。

• 「AWSでAIベースの企業検索を設計する方法」
• 「データサイエンスの面接準備にどれくらいの時間を費やすべきか」
• 実験から展開へ：MLflow 101 | パート02

より優れたデータサイエンティストになるために従っている7つの原則

自分の目標を設定する

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この記事では、Peakで議論されているDeliberate Practiceの技法を共有し、私自身の学習の旅でそれらを説明したいと思います。データサイエンスや他のスキルを学びたい人にとって役立つことを願っています。

Deliberate Practiceとナイーブな練習

まず第一に、Deliberate Practiceとは何でしょうか？ナイーブな練習とは対照的に、単純に何度も同じことを繰り返し行い、繰り返し自体が仕事をすると期待するものです。たとえば、毎日同じ曲をギターで演奏してギターの達人になろうとしたり、毎日同じスピードで同じコースを走ってマラソンの準備をするなどです。確かに、繰り返しは習熟度をもたらします。一つの曲を上手に演奏したり、毎日のランニングで体重を減らすこともできるかもしれません。しかし、一つの曲や一つのコースへの専門知識は、あなたをトップのギターパフォーマーまたはランナーにはしません。いいえ…

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