2021年の振り返り
こんばんは!
2021年は毎月ブログを書こう書こうと思っていたのですが、気がつけば今年も最終日になってしまいました。来年はもっと更新できるように頑張りたいです笑
今年は大きく三つのことができた年でした!
🔷一つ目は研究。
就職前最後の研究ができる期間なので後悔しないように研究に打ち込みました。前半は研究のやり方自体を勉強し直すために修士一年生に混じって研究とは?から徹底的に叩き込み、後半は分析がうまくいかずに苦しみましたがどうにか年内にほぼ書き上げることができてよかったです。あとはジャーナルに通せるように最後の一踏ん張りします!
シンガポール大での論文も査読ありの国際ジャーナル(IF:5程度ですが...)に通すことができたのは一つ大きな収穫でした。
🔷二つ目は女子AI教育の講師。
初めて人の前に立ってレクチャーをするという経験をしましたがとても難しかったです。それでも最後の授業の時に一人の生徒に毎週楽しみにしていましたと言われた時には本当にやってよかったと思いました😊これからも女子のAI教育には特に文系出身の女子として貢献できることがあると思うので頑張ります。
🔷三つ目は長期インターン。
8月から久しぶりにデータサイエンス職でインターンを始めました。その会社は外コン出身者や東大卒の方が多く、非常に優秀な社員ばかりの会社で私には雲の上のような会社ですが尊敬する方たちばかりで日々楽しいです。最初は精神的に辛かったですが、森岡さんの「苦しかったときの話をしようか」を読んで、他人と比較するのではなく昨日の自分と比べるように変えたら楽になりました。やはり手を動かしてプログラミングはしていないとすぐになまってしまうなと反省しています😂
2021年は大好きなITを大好きでいながらも追い込んでいけた一年だったと思います。反省点としては余裕を持つことができなかったことので、来年はもっとオンオフを意識して余裕を作れるような人になりたいです!
以下に分野ごとに今年読んだおすすめの厳選の本を紹介します!
もちろん論文を読むことが一番大事だと思いますが、時間がかかるので教科書でざっと基本と概要を把握した上で論文を読むのが個人的に好きです。
🔶データサイエンス系
データサイエンスは全て勉強しているとキリがないのである程度統計学の基本と線形代数と微積をおさえたら、あとは手法を使う時に適宜勉強するしかないなと4年目にして感じています。
- 時系列解析をpythonで勉強するのにぴったりな一冊
時系列解析: 自己回帰型モデル・状態空間モデル・異常検知 (Advanced Python) | 直希, 島田 |本 | 通販 | Amazon - 因果分析をpythonで勉強
つくりながら学ぶ! Pythonによる因果分析 (Compass Booksシリーズ) | 小川雄太郎 | コンピュータ・IT | Kindleストア | Amazon
- 強化学習①
- 強化学習②
機械学習スタートアップシリーズ Pythonで学ぶ強化学習 [改訂第2版] 入門から実践まで (KS情報科学専門書) | 久保隆宏 | 工学 | Kindleストア | Amazon
- はじめましてBigQueryにはこの本
🔶マーケティング系
マーケティングを経済学部が学ぶとこのような本から入門すると楽でした。その上で論文を読んだり、研究発表を聞いていくと何の話をしているのかを理解ができました。
- コンシューマーニューロサイエンスをやるならまずこの一冊
- couseraのニューロマーケティングの講座(英語)
An Introduction to Consumer Neuroscience & Neuromarketing | Coursera
- 消費者行動の入門書
- 経営の経済学(ミクロ経済学)
- 経済学の変遷がわかりやすい(市場の概念)
- マーケティングの基本のき
マーケティング (New Liberal Arts Selection) | 池尾 恭一, 青木 幸弘, 南 知惠子, 井上 哲浩 |本 | 通販 | Amazon
- 小売の仕組みがわかる
2021年は今までで受験の次に辛かった一年でしたが研究の大変さと楽しさが感じられた一年でした。私は新卒では研究者にはなりませんが、今年の経験を生かして、研究をビジネスにいかす最前線として働いていきたいと思います。
2022年は余裕を持ちつつ、夢を叶えられるように一歩づつ頑張ります💪