金融の専門知識

経済および経営を含んでのことだけど、金融を理解するのって広い知識が必要で、さらに英語で理解する、というのって高度な専門を獲得するには必須、そんなことかと。

もちろん、計量分析を使いこなす、ということが求められるし、AIビジネスの展開を掴む、ということでもあって、数理の力量も必要、ということでもあるかと。

基本と応用の構成を意識しながら積み上げないと、迷走、ということにもなってしまうので、継続するのも容易じゃない、ということでしょうよ。個人的には、海外のビジネス・スクールでの体系を意識して、というやり方で、マネジメントを基盤にしている、そんな状態。

データ

データ経営の基礎と応用だけど、マネジメントの基盤、そんな捉え方を個人的にはしていて、さらにAIも絡んで展開の勢いが強まる、という気がしている、そんな状態。

とりあえず、医療機関のデータを扱いながら、マネジメントのことをアレコレと考察、という状態でもあって、機械学習およびAIとも絡めるように探究を続ける、ということに。

そう言えば、データサイエンティストになる、ということが流行ってはいるけど、対象に這入り込んでお仕事をする、ということも準備しておかないと、行き詰る、そんなことかと。要は、データって金融、工学、医学、経営などでの目的に沿って解析するので、色々とお勉強することが多くて、ココイラへの対処する力量を身につける、というのが大切で・・・。

色々な分野のお仕事をこなす、ということに抵抗がない、という方は、データサイエンティスト向きかと。例えば、システムズ・アプローチをお勉強している教養系の方とかが合うかなー。

授業の準備

定期試験の直前に遠隔で補講を予定していて、只今、その準備をしている、という状態。英語での授業なので、説明がきっちり伝わらない、ということを避ける工夫が必要で、教材づくりをアレコレと・・・。

とりあえず、丁寧な積み上げをしっかりと続ける、ということに。１つの科目だと、1時間半の授業をすべて英語で行う、というのを毎週続ける、ということで、日曜の朝にココイラの準備を坦々と続ける、という状態ではあるけど、とりあえず、学部の方は前期授業期間が終わるので、来週からは解放される感じで・・・。

学生の頃の習慣がそのままお仕事になっているので、単純な人生、ということでもあるかと。