知識を重ね塗りする

養成講座の活用と職場のエキスパートとの会話

自分の統計の知識というと、病院で検査の仕事をやっていたときに、新しい測定法の評価のためにレポートを書いたり、新しい検査項目の基準値を設定するとき、また、測定機器の測定限界を求めるために統計手法を使って検討していたので、平均値、標準偏差、正規分布などについて基礎は知っており、製薬で担当薬剤の様々なデータをみたり、治験のRCTのバイアスを取り除く、という考え方や、帰無仮説を棄却する、ということの意味を学んだり、という程度なので、未知ではないけれど十分な言語化ができるほどの知識や経験はない、という状況。なので、養成講座で学んだ知識を重ね塗りするためには、言語化の機会が必須であり、勤務先の統計のエキスパートへの質問、というのはよい機会であると思う。

そして、データサイエンスというのは、いろいろなお作法を学ぶことも大事だけれど、アウトプットしないと話にならないし、やり取りする相手はエキスパートのことが多いので、ある程度整理できていないといけない。

目的へ向かう「速い言葉」それはChatGPT

そこで、今のところ、自分の言語化が不十分な部分に言葉を補ってくれるのがChatGPTである。質問したい内容も、1入れれば10返してくれるので、自分の中のもやもやに当てていって自分の言葉とする、さらに、全体像がわかるように整理してゆく、という重ね塗りのために、どうやら、以下のステップになるのかな、という道筋ができてきたところ。

動画の視聴によるインプット➞疑問点をみつける➞ChatGPTで壁打ちする➞フィードバックを整理して自分の言葉にする➞トピックになりそうなものを見つけてnoteに書いてみる➞（最終的には）養成講座の課題であるプレゼンのネタにしてアウトプット➞何度もアウトプットすることで言語化を定着する。

簡単ではないけれど、昔よりは様々なツールに恵まれているのでステップアップしやすい人が多いのだと思う。中々厳しいけれど、楽しくもあるのだ。

この週末は第4回の提出課題を楽しみながら仕上げようと思う。

課題図書の抜き書き

人間の性質の中で、ぐずぐずと物事を先送りすることほど自分を破滅に追い込む悪習慣はない。

ナポレオン・ヒル. 私たちはできていないが、成功者はやっている52のこと (Kindle の位置No.910-911). KIKOSHOBO. Kindle 版.