PDCAのスピード vs 人的リソースのキャパシティ

2014.6.30

スタートアップ界隈でよく聞くのが「アイデアそれ自体よりも、いかに早いスピードでPDCAを回すかがサービスとしての勝敗を決める」という言葉。

一般にサービスをつくる人間であれば「ユーザのニーズをできるだけ汲み取りたい」「サービスを大きくしていきたい」と思うのが常だけど、そういうユーザのニーズって 言ってしまえば無数に存在すると言っても過言ではない。

ただ、経営的に考えると「PDCAサイクルは早いほうが良い」んだけど、ここに大きな落とし穴があると個人的には思っている
すなわち、サイクルを早めんがために人的リソースのキャパシティをフルに圧迫したりするような事が起きるのは良くないと個人的に思っている。

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SICP 第2章 Exercise 難易度リスト ( 2.1 ~ 2.89 )

2014.6.6

最終更新日 7月4日 ( ~2.89 )

せっかくだからざっくりでも難易度書いていった方が 後から勉強する人が勉強しやすそうなので 今後問題解くと同時に難易度も書き残していくことにする。

< ご注意 >
・難易度に関しては完全に個人の主観となります。
参考までに僕個人のスペックを記載しておくと、高校2年の数2Bまで終わってるくらいのレベル感です。アカデミックな数学はパッパラパーです。

・また、各Exerciseの難易度に関しては そのExerciseの所まで勉強した時点でのスキルセット・理解度を想定した難易度を書くようにしています( つまり、既に後の章も勉強して記述に慣れた状態での難易度ではないので、前の章の★3つと後の章の★3つのレベル感が大きく異なります )。

第1章 難易度リスト
第2章 難易度リスト
第3章 難易度リスト
第4章 難易度リスト
第5章 難易度リスト

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SICP 第1章 Exercise 難易度リスト ( 1.1 ~ 1.45 )

2014.6.4

< ご注意 >
・難易度に関しては完全に個人の主観となります。
参考までに僕個人のスペックを記載しておくと、高校2年の数2Bまで終わってるくらいのレベル感です。アカデミックな数学はパッパラパーです。

・また、各Exerciseの難易度に関しては そのExerciseの所まで勉強した時点でのスキルセット・理解度を想定した難易度を書くようにしています( つまり、既に後の章も勉強して記述に慣れた状態での難易度ではないので、前の章の★3つと後の章の★3つのレベル感が大きく異なります )。

第1章 難易度リスト
第2章 難易度リスト
第3章 難易度リスト
第4章 難易度リスト
第5章 難易度リスト

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SICP 第1章に関するまとめ

2014.5.25

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ようやくSICPの第1章が終わったので、これからSICPの勉強を始められる方に向けて, SICPの第1章に関する個人的なまとめをおくりたい。

SICPの第1章を学ぶ上で必要になるもの

・1ページ1ページしっかり理解しながら進む忍耐力。数ページ 飛ばし読みするだけで分からなくなるので注意( 特にExcerciseは 問題を理解する手助けになる上, 前のExcerciseで定義した手続きが後のExcerciseで何回も出て来たりするので, 1章に関しては全ての問題を飛ばさずにやることをオススメする. 実際、1章に関しては後述の高校数学の基本的な計算さえ理解していれば、「どうあがいても絶対にできない」というような絶望的な問題は存在しない )。「ん?ちょっと雲行きが怪しくなってきたな…」と感じ始めたら迷わず一度戻って勉強し直した方がよさげ。

・高校数学。所々に複雑に見える数式があるけど, シグマ計算、対数関数、指数関数、定積分、微分などの基本的な計算ができれば臆することは無い。数学それ自体の難しさというよりは、SICPの内容( 抽象化の方法論など )をいかに具体的なコードで実現するかという部分から来る難しさが多い。場合によっては理解するのに数時間かかるような節もあるけれど、飛ばすと後々分からない事がどんどん積み重なって詰むので、諦めずに問題に取り組むことをオススメする。

SICPの第1章で得られるもの・メリット

SICPを勉強している当初、とにかく時間がかかってしまって(4ページ進むのに10時間近くかかった所もあります)、「こんだけ時間をかけて得られるものって何なの?」って不安になることが何度もあったので、同じように不安を感じる人のために SICPの第1章で得られるもの・メリットをリストアップしておきたいと思う。

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「数学を学べば頭が良くなる」という話について思うこと

2014.5.15

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最近コンピュータサイエンスの独習に身を入れるようになって感じたのが、巷で溢れている「数学を学べば頭が良くなる」っていう論は、抽象を扱えるようになる・抽象を組み合わせて更なる抽象をつくり複雑系に立ち向かえるようになる上で、数学という学問が最適だからなんじゃないかなあということ。
( 「仮説を立てる力」とか他にもいろいろな要素があるけれど、今回は「抽象」という話題にフォーカスして考えたい )

「抽象」を理解する上で数学が最適だと思う理由

「抽象化されたモデルを扱うこと」や「抽象化されたモデルを組み合わせて新たな抽象をつくること」を学ぶ上で、特定のドメイン固有の問題によるノイズを極力減らし、問題の本質と向き合うことができるからだと思う。
例えば「オブジェクト指向」という概念について考えたい。僕たちはオブジェクト指向の概念に基づいて 抽象やその組み合わせによる抽象を構築する。ただし、「オブジェクト指向」で抽象を考える際、同時にプログラミング言語による実装のことも考慮しなければいけない。
すなわち、「プログラミング言語」という特定のドメインが持つ複雑さと同時に立ち向かわなければいけない。これは純粋に「抽象化」を学ぶという目的の上では効率的ではない。
数学は他のものに比べてこうしたノイズが少ないため、抽象を扱う上での本質的な問題に集中できるので、抽象を学ぶ上では効率的なんじゃないかなと個人的には考えている。

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