回答編集履歴
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途中でポストしてしまい、追記しました。
answer
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@@ -2,4 +2,21 @@
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Qiita記事に詳細を書いておりますが、[あるデータサイエンティストの勉強履歴（守備範囲が浅く広い系のために）](https://qiita.com/aokikenichi/items/20c1444dd429fa2e079a)
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- 2002
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- 公務員。ゲノム解析をする組織で、社内SE的立ち位置で、データ解析やDB化などを実施。組織の方向性と自分の方向性が異なることと、IT企業で自分を試してみたかったことから転職
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- バイオ系のデータ担当つまりバイオインフォマティシャン的な職種は一緒
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- 公務員→民間、社内SEから客先からの受託のSEの点がチェンジ
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- 2015
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- 社内でバイオ部門からコンサルティング部門へ社内異動。同じ部署だとある程度惰性で仕事が出来てしまい、それを変えたいのと新しいことをしたくなったため
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- バイオインフォマティクス（バイオ系のデータ分析・DB化）からコンサルティング部門で顧客のデータ分析支援へ。いわゆるデータサイエンティストへ
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- 2024
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- 社内公募でR＆D部門へ異動。AI周りの技術動向調査へ。データサイエンティストの部門よりも飛躍してAI周りの最先端を行いたくなったことなどから
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- データサイエンティストからリサーチャーという感じですかね
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転職の時は同じゲノム解析でも微生物で転職後はヒトゲノムで業務知識が大きく異なります。勉強し直しました。
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バイオからデータサイエンティストは、まさに培ったバイオの知識を全て捨てて1からの感じでした。
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R＆D部門とほぼ同時期に生成AIの波が来たので、予測AIから生成AIへここも学び直し。
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元々大学が物理工学だったため、就職の時点へそれらを捨てバイオを1から学びというところでエンジニアをスタートしたので、教科書があるところよりも新しいところで学び直す、みたいなのが性にあっているというよりも仕事ってそういうものだと染み付いているところがあります。
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ずっと一つを極めるもよし、流れに乗るのもよし、いずれにしろやりたいことをやるしかないのかなと思います。
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