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データ x AI が来る中で自分は - Coggle Diagram

- - - - クラウドデータ基盤構築
      - Web サービス全般知識
      - データエンジニアリング
    - - UI デザイン
      - フロントエンド実装能力
  - - - 数学
      - アルゴリズムのコード実装
      - 統計
    - - 論文
      - ライブラリ
      - プロフェッショナル
        としての蓄積・信頼
        
        仕事経験
        
        個人プロジェクト
        
        オープンソースへの貢献
        
        情報発信
        
        コミュニティの中でのネットワーキング
- - - - US企業
        ー＞　この段階で挑戦できる可能性があるとしたら Web Engとしてのスキルを極めた場合のみ, 転職先も Web Eng としての役割になる
        
        医療IT
        
        GAFA
        
        NYローカル
      - m3
        ー＞　国内のサービスの状況，海外のサービスの状況を Eng目線で知っているので，サービスの横展開検討等でかなりのアドバンテージを得ている状態．自分でサービス開発を提案できる可能性が高い
        ポジションの変更は意見を通しやすいと思われる
        給与は簡単には上がらない
        
        コンシューマ
        
        データ分析
        
        AIチームデータEng
      - 国内Web企業
        
        Yahoo
        
        LINE
        
        ベンチャー
      - 大学博士課程 (国内・海外）
        
        ー＞夢，ライフワークに近い
        ー＞博士課程に行かなくても同等のことはエンジニアリング技術 x 思索の深さがあればできるか？
        
        自然言語AI
        
        脳科学AI
        
        ネットワーク科学AI
        
        ー＞実現のハードルがあるので綿密な金銭的準備が必要
        準備項目
        
        研究計画
        
        基礎知識
        　- 数学，統計
        　- 分野の基礎知識
        
        論文１つ目を書けるぐらいの活動 ( スタートダッシュが非常に重要）
        
        海外博士課程
        
        平均５年程度かかる
        
        学費は 800万程度は見ておいたほうが良い
        
        そのまま海外で就職したいのであれば有利か
        
        国内博士課程
        
        順調に行ったとしても3年
        
        学費は 150万程度は見ておいたほうが良い
        
        獲得したスキルを元に働きたいのであれば有利か
        
        パターン
        
        企業に務めながらの社会人博士
        
        奨学金を得ながらの博士
        
        貯めた貯金を切り崩しながらの博士