わかったつもりの自己満足なら1日でもいいですよ。実用レベル(=もちろん競合と競争可能なレベル)になるのにどれくらい時間かかるでしょうか。仮にHadoopとかの導入から基本実装など学ぶ(バージョン問題とかあれこれ面倒深いのですが)としてみます。お題目ごとに100時間くらいとおいてみましょう。hiveやmahoutなどの派生スキルは別なお題目とします。専念したとしても最低1ヶ月くらいは必要とおきましょう。派生を考えれば身につけるべきスキルのお題目数はたいてい10を超えます(その手の本の目次を見てください)から、全部だと1000時間超。モラトリアムな方でもない限りは普通は仕事しながらのことなので専念もできません。専念1年、自習なら3年以上はかかる試算です。その間にも次々と新しい技術が知識が出てきていることでしょう。なんと3年前のことをきっちり学べた後、世の中は3年進んでいるのです。いう推定からして、なんでもできる超人は最初からいないのです。ゼロから高度技術者を目指す人は、そのコストをあらかじめ見積もって、何らかの割り切りが必要です。商売にしている人は言いにくいことですが、あえて言います。ドライな判断が必要です。それはネガティブな意見かもしれませんが、無関心や皮肉とは違います。あなたや、あなたの会社を守るために必要なことでもあります。合理化よりステークホルダーとの蓄積(前回の記事を参考ください)習うより慣れさせる熟練者に仕事を集中させない初心者に仕事を与える・・・そういう割り切りも、ダサいとか非効率であるとか思考停止だと馬鹿にせず、考慮しましょう。うまくやってきた方法で勝負する。成功の呪縛ならば上等じゃないですか。成功していない呪縛に意味ありませんけど。やるもやらないも激変する競争環境にさらされながら勇気のいる決断です。短期的な損失を覚悟するから長期的な利得を追いかけられることがあると思いませんか。進むか進まないかはあくまで冷静に、分析してロジックを補強して対応しましょう。いままでしていなかった企業なら、そんなにWebアクセス解析が重要ですか。それなら、さっさとやらない決断をして別なところにリソース使いませんか。Webのトラフィックなんかを追うよりも、物流のリアルなトラフィック見直すほうが企業業績インパクト高いですよ。煽られるままであれ、自分なりの確信がある場合であれ、どんどん新しいスキルを獲得しようと意識高く学び続けることは適応のための戦略としては最高のものですし、素晴らしいと思います。そんなに続けられるでしょうか。無限のやる気と時間をひねり出せる方を私は知りません。適応しないのも適応の一つです。捨てるという選択を捨てないことです。潤沢ではない会社の、97%の個人の、生き残り戦略としては、捨てることこそ、かなり重要なのです。無限の追従も模倣も不可能である以上、捨てるからこそ価値の追求ができることがあります。bridgeしないほうがいいのは会社や個人の関係性くらいです。検討対象はどんどん捨て去りましょう。97%の誰もがラットレースに参加する必要はありません。「データサイエンスを採用するか、それとも死か」、受け入れなければ競合が先に行くなんて余計なお世話なんですよ。そんなの自分で決めましょう。そもそも競合が先に行く世界を遅れて追いかけてどうするんですか。ありがとうございました。余談)ドタキャン待ちぼうけくらって新幹線待っていたら、予想以上に長くなってしまったので次回に続きます。冒頭のカキ氷に話題が届きませんでした。私がカキ氷を好きな本当の理由が明らかになる(←超どうでもいい発言)のは続きにて。労働の二極化に抵抗する、上級者への簡単な道~とあるカキ氷屋の統計技師(データサイエンティスト)http://negative.hateblo.jp/entry/2013/09/03/200255長くてごめんなさい。分割した本記事の後編です。途中から超展開します。データの分析における、たった1つの重要なイベント(実務者向け)http://negative.hateblo.jp/entry/2013/08/28/203059実務者に向けたメッセージ。師走ですから軽く総括気味に。ver2ただし、米国では、ね。日経BPさんおつかれさまでした。(2)月別アーカイブ検索リンクはてなブログブログをはじめる週刊はてなブログはてなブログProはてなブログをはじめよう!dscaさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。