「やりたいことは全てやるべき」
これは一点の曇りなく正しい。
正しいがゆえに、これに苦しむこともある。
というのも、データ分析分野については、
教育や研究レベルでは直接扱えないものがあるためだ。
とすれば、そもそもそこに行き着けるかは、そもそも才能か運かの二択なのである。
例えば、一定規模以上のFP&Aやマーケティングのデータとなると、
教育や研究目的といえども、
それを用いようとする時点で情報流出である。
とすると、
研究をこなせるスキルや知識を持った状態で、
実務にアクセスできる必要があることになる。
この逆もまた然りで、
FP&Aの実務ができる人こそ研究や技術開発を担い、
統計モデリングの目線で基礎と応用をつなげていく以外にない。
現実解。
才能ないし運の話なのだから、勝てそうにないことに固執せず、自分独自の分野から攻めていこう。
特にデータ分析分野は良い意味で混沌としており、「やりたいこと」がいきなり果たせるケースが多々ある。
追記。
既存の教育や研究だけではカバーできないため、がっしりとした古典的なアカデミックスキルを実務家が持つことで、ものすごくメリットになる。
1世代前ではこれはありえなかったが、それだけ世の中は変わった。
追記の追記。
統計学やデータ分析は、既存の一分野や学際系だけではどうにもならない、異才の分野だ。
ということは、
FP&Aの実務をできる人こそデータ分析の技術開発を担い、
統計モデリングの目線で基礎と応用をつなげる研究を狙っていけばよく、
あるいは統計学や技術開発ができる人こそFP&Aに進出していけば、
自ずとスキを突いて、異才が作れてしまう。
boxcox.net、遠藤武。