学歴は、実力や経歴とセットで見られるようになった。その2

daily11 スモール分析。

ここのところ、多浪からの再受験成功や、貧困など困難な立場からの博士号取得など、

SNS上で学歴を取った結果を表に出す人が目立っている。

この事実はとても喜ばしいことであり、学ぶことは何より素晴らしい。

 

だからこそ、事実をありのまま言い切ろう。

学歴は、経歴や職歴とリンクしていくことで、初めて意味をなすのであり、

学位取得それ自体は基礎知識どまりで実績にならないのであると(予備校や塾は実績として歓迎してくれる様子だが)。

 

データ分析や統計学や数学に関連する分野に関わり続けていると、

数多ある統計学や数学の基礎を教えるためのコンテンツや動画を作っている配信者は、

その人「ならでは」の独自の知見を出しているケースは、驚くほど少ないか、そもそも全くない。

また、困難な中から合格や学位取得を果たしたとしても、

学問や技術開発やビジネス問わず、複数の先行研究やドメイン知識を組み合わせた、

「研究と基礎知識の掛け算」や「基礎を理解するための類似分野の掘り下げや水平展開」という知見もない。

 

これについて、事実をありのまま述べると、

格式ある出版社による紙媒体での書籍や連載執筆と比べれば、それらはとてもレベルが低い。

そして率直に申し上げて、学位どまりで実績となる職歴(研究歴含む)が得られていない場合、

あくまで授業や講義や一般的な知識のトレースにとどまり、

洞察がとても甘いかゼロであり、半端な一般論で止まるのである。

繰り返すが、学位を取ることも、その背景やタイミングに多様性がある世の中も、素晴らしい。

だが、ついうっかり合格や学位取得で満足してしまい、

学位取得後のレベルにガッカリ感が生じるケースなど多々あることも事実である。

せっかく多様性があるのだから、

その人の背景を生かした「まわり道」の知見があるくらいでちょうどいいはずだが、いかがだろうか。

 

現実解。

要は「まわり道」したぶん、その分野を基礎知識と応用でニッチに攻め、楽勝を狙えばいい。

データ分析や統計学や数学は、一頃にくらべて参入しやすくなり、

コンピュータを使うハードルも下がったからこそ、楽勝を狙うまでが一揃えなのである。

ボックスコックスネット、遠藤武。

遠藤武(えんどう・たける)
グロースハッカー。

↑詳しい自己紹介は上記リンクを参照。

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