サラリーマンの副業+在宅×必要悪ソフト

人様から、お金を貰って提供できるだけの何かを形にするためには、最低でも10年は必要。確固とした専門スキルを持たぬ者が「大事なのはお客様」などと主張するのは持たざる者の言いわけ。それを、いかにして成すかを理解せぬ者が、何をするかだけを決めるのは間違いのもと。


テーマ:

前回の記事は、こちら─、
『 かつて最も毛嫌いされた学科が、今や引く手あまたに!? 』



昨今の、この手の論調には、
注意すべき点があることも事実だ。



まず、挙げられている例が─、



  • ビッグデータ
  • Google の検索エンジン
  • 金融
  • 暗号技術
  • 自動運転技術
  • ディープラーニング

etc...



やはり─、



特殊と言えば、特殊な分野に限られた事例であり、
話題性があることは事実だが、



世間のビジネス全体においては、まだまだ、
限られた範囲のことでしかない。



実際─、



現場の経験則や、使い古された従来の手法で、
対処して行けることは、その何百倍もある。



従って─、



単に従来の方法から、数学を導入した手法に、
乗り換えれば良いというものでもない。



また─、



前回 、挙げたリンク記事でも、よく読めば、お分かりだと思うが…、
( ※逆に安易に読み進めてしまうと見落としてしまう。)



「 数学 」と「 数学的思考 」との混同が招く、
落とし穴にも注意が必要だ。



実際、多くの場面で求められて来る能力とは後者の方、
すなわち「 数学的思考 」であり、



「 数学的思考 」とは─、



プログラマー流に言わせれば、問題を解決するための、
アルゴリズムを構築する能力と言える。



これは─、



平たく言えば、夕食の効率的な調理手順を、
組み立てる能力なども含まれる。



調理とは─、



常に割り込み作業の発生に備えつつ、複数のタスクを、
非同期に実行させるという、高度なアルゴリズムに他ならない。



そして─、



こういった「 仕様 」の設計を行うに当たり、
微分積分や数理論理学の知識が必要か?と問われるなら…、



「 否 」と言うことは、皆さんもお分かりであろう。



そのことを、よく理解せずに、
安易に数学に傾倒してしまうと、



ワーホリに行っただけで、何やらスキルが向上したかのような、
錯覚に陥っている "困ったちゃん" になりかねない。



( 次回へつづく... )
『 科学界の数学コンプレックスを痛烈に皮肉った、あるベンチャーキャピタルの指摘がクール!』



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