3月の振り返りと4月の目標、そして今年の目標宣言【2024.3-4】
いい意味でも悪い意味でも熱中していた3月
3月は42tokyoというエンジニア養成期間の入学試験を受けていました。1ヶ月走り切った感想をnoteにまとめています。
Piscineはハードだったものの臨場感と一体感、そして巧みなゲーミフィケーションが非常に性に合っており、1ヶ月楽しみ続けることができました。
いい意味でも悪い意味でも他のことを何も考えず熱中できていたと思います。
行動量を落とさない4月
Piscineを終え、正式な休学期間が始まった今、浮ついた気持ちに焦りを感じ始めています。
42の入学はゴールではなくスタート。
新しい人生が拓けるワクワク感を推進力にしながら、ここからは地に足をつけ、起業家としてのステップを一歩ずつ進んでいきます。
休学した意思決定を後悔しないために、充実させる義務がある。そのために、4月からフルスロットルで動きます。
今月から、毎月の月初に目標宣言と振り返りをnoteに載せていこうと思います。
目的は二つで、宣言してちゃんと行動するためと、将来自分が会社を軌道に乗せられた時に行動の軌跡を後輩に伝えられるようにするため。そのため赤裸々に(半分日記のつもりで)執筆していければと思います。
【42tokyo】2024年度内の基礎過程クリアを目指して
合格発表が5日、入学が15日なので正直まだ本科の解像度が低く見えていません。しかし基礎課程の先のカリキュラムに早く取り組みたいのと、基礎過程を修了すると海外の校舎への留学権が取得できるので、迅速に進めたい。
基礎過程は早くて1年、2年経っても半分くらいの人もたくさんいると本科生に聞きました。これまでの最速記録は半年強らしいので、1年以内を目標に進めて行きたいと思います。
まずはlibft最速クリア
まずは最初の課題、libftを5月中くらいを目安にクリアしたい。新校舎の新宿での生活も六本木以上に楽しみます。
【Atcoder】今月茶色、そして年内青色へ
今年の目標、そしてそのための今月の目標
夢のレッドコーダーを目指し、今年中に青色まで上り詰めるのが目標。
そのために半年で水色まで到達したい。
これまでお遊びで数回取り組んだのはPythonだったが、これからはPiscineで1ヶ月間Ｃ言語を学んだ背景も活かしつつ、競技プログラミングの"王道"C++でチャレンジしていこうと思う。
今月のABC(Atcoder Beginner Contest)、初心者~中級者向けの大会は4回。茶色コーダーの400点までは240点ほど差があるので、一回あたり60点以上はレートを上げたい。
これまで10回近く出場してレート160なので、相当壁は高いが、着実に学べば手が届く範囲である。
茶色コーダーの昇格ラインはABC(簡単な順にA~Fクラまで問題があり、その回答速度を競う大会)のA,B,Cをミスなくスピーディーに終わらせ、D問題まで到達し解き切ることができれば十分狙える。
茶色コーダー、そしてその先の緑色を目指すために、今月の学習ステップは以下の通りである。
1. Atcoderが用意してくれているC++の教材を解く（3/31-4/6）
親切にもAtcoderがウェブ上でC++の学習教材を公開している。これを4月1週目の4/6(土)のコンテストまでに1周しておくことが目標。
この教材のいいところは、各ステップで実装できるABCの過去問を練習問題としているところ。実際に手を動かしながら問題を解くことで、理解度が格段に高くなる。
2. 競技プログラミングで使用されるアルゴリズムを学ぶ（4/7-4/21）
Piscineで出会った競プロガチ勢に教えてもらった本。競プロで使用されている基本的なアルゴリズムが実装例も交えてわかりやすく解説されている。アルゴリズムを学びながら、対応するアルゴリズムで解けるABCの問題を探してインプットとアウトプットを回したい。これには2週間くらいかかる想定。
3. ひたすら過去問を解きまくる(4/22-)
もうここまで来たら過去問を解きまくる。これは終わりのない旅であるが、一番レート向上に響く大切な過程である。
具体的な目標は設定しずらいが、4,5月中にA,B,C問題をそれぞれ100問ずつ解くのが目標。問題を見た瞬間にアルゴリズムと実装が浮かぶレベルに持って行きたい。
茶色の先の緑コーダーにたどり着いたらD,E問題の演習をメインに行い、ARC(Atcoder Regular Contest)という中級者以上のコンテストにもチャレンジして行きたいと思う。
【Kaggle】年内Masterを目指して
半年でExpertを目指して
年内にMasterを志す上で、まずは半年でExpert、今月中に初コンペ出場を目指します。
0. Kaggle登録、タイタニック号問題取り組む（4/7）
まずは以下の本を参考に、有名なタイタニック号の問題に触れてみます。まずコピペでもいいのでサブミットしてみて、Kaggleの全体像を知る。
1. 東京大学のデータサイエンティスト養成講座でデータ分析の初歩を網羅的に学ぶ（4/8-21）
2. データサイエンス100本ノック(GW中)
3. Python実践データ分析100本ノック（5月中）
（+α） Couseraのdeep learning講座
続いて、1年で2位まで上り詰めた以下のブログの猛者を参考に、Couseraの機械学習講座を受講しようと思います。
具体的には以下の2講座。英語の勉強も兼ねて楽しみながら受講できたらと思います。
3. 松尾研講座受講
以下のデータサイエンス講座とディープラーニング講座を受講します。半期に渡って行われるプログラムで、成績上位者にはインターンのお誘いが来るそうです。目指せトップ通過！
4. 統計検定 準1級・1級
これは半年後とかある程度データサイエンスの知見がたまってからの+αではあるが、統計1級に挑戦したい。統計検定は年間1回しか受験できず、2024年は11/17。それより前に準一級を取得して弾みをつける。
現在統計検定2級は取得しているが、合格点ギリギリのハリボテなので、準1級からちゃんと対策して1つずつステップを歩みたい。
【EXPO】 食わず嫌いせず、AIの活用例を探しに足を運ぶ
実際にAIがどのように活用されているのか、足を使って情報をとりに行こうと思う。5月開催のものもあるが、ビックサイトで行われる以下のようなEXPOにひたすら足を運ぶ。
SPEXA -Space Business Expo-
これは単純な宇宙領域への興味。将来的に事業家として成功したら宇宙ドメインの事業も手を出したい。
Japan IT Week【春】
AIに限らず、ITがどのように実務に生かされているのかを網羅的に知るために行く。
NexTech Week 2024
個人的に一番関心が高く楽しみにしているイベント。以下の4つのEXPOが同時開催される。上のIT Weekがよりビジネス寄り、こちらは技術に主軸が置かれた応用事例がたくさん見れることを期待している。
AI・人工知能 EXPO
ブロックチェーン EXPO
量子コンピューティング EXPO
デジタル人材育成支援 EXPO
ビジョナリー・スタートアップ〜起業の理論と実践～東京大学✕GLOBIS CAPITAL PARTNERS寄付講義
毎週起業家の方々の公演が聞けるGlobisと東大が連携しているスタートアップ教育プログラムを聴講します。DeNAの難波さんなど、登壇者も錚々たる顔ぶれ。
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