理系エンジニアが常に問題意識を持ち自分で考える必要がある

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理系エンジニアが常に問題意識を持ち自分で考える必要がある

理系エンジニアが常に問題意識を持ち自分で考える方法

理系エンジニアが常に問題意識を持ち自分で考える方法は、書籍を参照したりソースコードを検索したりすることが多いと思います。この方法だと、既存のコードを読むだけでも膨大な時間を浪費してしまう事が良くあります。また、常に最新の技術を意識している方なら、書籍もソースコードも最新バージョンに全て同じ章に記述されています。

わざわざ自分で同じ内容のコードを作ることなく、最新バージョンの書籍、ソースコードを追記するだけで確実に最新情報にアップデート出来るというメリットがあります。ぜひ、本書を契機として最新のコードを追いかけることだけはやめ、いまよりも正確に最新の技術を知ることが出来れば良いのではないかと思います。

そのような願いをこめて、本書を書かせていただきました。また、本書では「テストコード」に重きを置いて話を進めています。開発において、プログラムにバグ(テストでは発見できないセキュリティホールなど)があるかどうかを知るためには、ソースコードを見てバグを見つけ出すという作業は必要不可欠です。とくにインターネットなどのオープンソースソフトウェアでは、ソースコードが公開されている場合が多く、ソースコードさえ見ればバグの発見は不可能ではありません。

理系エンジニアが常に問題意識を持ち自分で考えるポイント

理系エンジニアが常に問題意識を持ち自分で考えるポイントは、課題の発見と意思決定です。私は、就職活動時、仕事とは、日々の生活や仕事における課題を発見する、そして自分なりの解決の答えを導く、その繰り返しと理解していました。また、課題発見のためには、いくつかの手段を使い分ける必要性があると知り、「ICTで社会を、そして日本を良くするために、あらゆることを自分で考える」というスタンスを明確にしました。

そのことから、「自分で考えるためには、基礎となるものの考え方をしっかりと身につける必要がある」と感じ、開発環境構築などの基礎はもちろん、チームでのエンジニアリングの実践まで学ぶ、この学科を選びました。さらに、ベンチャー企業への就職を考え、実社会の先端を走り続けてきた先輩から「今はベンチャー企業の経営環境が厳しく、専門知識に加えリーダーシップも要求されるため、教養が必要だと感じた」という話を聞き、そのことも入学理由の1つに挙げられます。

理系エンジニアが常に問題意識を持ち自分で考える注意点

理系エンジニアが常に問題意識を持ち自分で考える注意点は、まず「自分で考える」というポイントを理解する必要があります。考えることで答えへつなげていくのは大切ですが、「考えるのは自分が一番最初」でなくてはいけません。機械学習やAIなどの勉強を始める場合、教科書や参考書を読んでいても、書かれていることが全てではありませんし、「ここに図やまとめが書いてあるが、なぜそうしなければいけないのか?」といった背景が分からない事もあります。

こうした時は、理解するためのきっかけを探します。そして、気になる部分や疑問点、詳しい内容について調べることで、理解が深まります。そして、自分なりに答を見つけることでさらに答が見つけやすくなります。

このように、自分で考えられるようにならなければ、どれだけ高度なことを学んでも、技術者として成長できないのです。また、機械学習やAIの実務に携わっていて「自分で考える」のが苦手という方は、「1回の学習で取り出す情報の量を減らさない」ようにしましょう。

機械学習はデータの整理や数理的な処理などの地道な作業が必要になります。そして、間違いが含まれていると正しく判断できません。

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