Написав это, я провел более 2000 фокусных сессий помидора с момента начала работы в сентябре 19 года. Примерно 1000 часов в год. Ой! Зачем кому-то делать это с собой?

Обучение в университете
Я считаю справедливым сказать, что средний студент не проявляет большого энтузиазма при работе с необработанными инструментами решения задач (расчет, линейный алгоритм, статистика) при поступлении в университет в достаточно юный возраст. Часто инструменты не контекстуализированы. С точки зрения учащегося может быть сложно представить себе решение проблем, о которых вы никогда не слышали (или какую пользу вы от этого получаете). Тогда труднее взять на себя мысленную ответственность за проблему и связанные с ней знания, когда отдача невелика. Я был одним из этих студентов.

Предыстория
После окончания учебы я поставил перед собой личную цель максимально эффективно работать в сложных ситуациях, чтобы накопить опыт и решить проблемы, добавляющие ценность. Я использовал каждую возможность, чтобы встретиться и обсудить с клиентами, чтобы создать собственное понимание и решить основные проблемы. В конце концов я поговорил с некоторыми очень расстроенными клиентами, потому что именно там я мог многому научиться. Однако я понял, что знаний, полученных в качестве консультанта, в долгосрочной перспективе будет недостаточно. Требовалась ответственность, чтобы учиться больше и быстрее.

Мне предложили работу в отрасли в Германии с целью усилить их усилия по использованию моделей, управляемых данными, в производстве. Сегодня, как бывший владелец ИТ-систем, я очень доволен этим s̶c̶a̶r̶-̶t̶i̶s̶s̶u̶e. Постоянное общение и обсуждения со всеми уровнями компании заставляют задуматься над трудноразрешимыми вопросами с разных точек зрения. Это также проливает свет на важность наличия операционной основы для как работать с моделями, управляемыми данными.

Вспыхнула искра
В это время за границей я нашел популярный МООК по машинному обучению от Эндрю Нг. Было ясно, что для машинного обучения потребуется сочетание компьютерных наук, статистики и математики и бизнес-знаний. Это было масштабно, мощно и вдохновляюще. Использование может потенциально высвободить время, которое лучше использовать в другом месте, для всех. В этот момент я понял, что ничто не может заставить меня работать усерднее, чем мысль о том, что мне не нужно этого делать.

Эти ранее скучные занятия в университете теперь стали более захватывающими, чем когда-либо. Я понял, что мне нужно изменить профессиональный контекст, чтобы преуспеть в этой области. Мой последний рабочий день был 31 марта 2020 года, и это самое интересное решение, которое я принял за долгое время. С тех пор я занимался в основном программированием и статистикой/машинным обучением.
На рис. 2 показаны три основных элемента знаний, которые позволяют использовать мощные инструменты, основанные на данных. Я с нетерпением жду изучения нового домена.

Выводы
Основные выводы этого года:

  • Преднамеренная практика для улучшения навыков. Не используйте бесконечное количество руководств на Youtube
  • Узнайте, как учиться эффективно (см. книгу ниже)
  • Регулярно заниматься спортом
  • Отдайте предпочтение сну (см. книгу ниже)
  • Читать больше книг (читать книги ниже)

Рекомендуемые книги

  • Разум для чисел, научитесь использовать сфокусированный и рассеянный режим в своих интересах при изучении сложных тем. Соответствующий курс — один из самых популярных на Coursera.
  • Глубокая работа, рынок труда расширяется, и все больше вакансий становятся все более сложными. Фокус — это ключ
  • Почему мы спим, невозможно переоценить важность адекватного сна и то, как это связано, например, с циклами мозга и эффективным обучением.
  • Ничья армия, ужас автоматизации в контексте войны. Проблемы с автоматизацией мощных алгоритмов принятия решений до конца не изучены
  • Думать быстро и медленно, лауреат Нобелевской премии Д. Канеман объясняет, как наш мозг состоит из двух систем мышления
  • Подтолкнуть, как мы обычно делаем неправильный выбор и как мы можем сделать его лучше

Так почему же я делаю это с собой?
 Мне интересно принимать решения. Если вы поскребете поверхность, вы обнаружите богатую междисциплинарную область технологий, математики, бизнеса, психологии, имеющую бесконечное применение и потенциал. Накопление знаний, которые обобщают, — это то, что я считаю очень полезным.