エビデンスで教育を考えた

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エンジニア15年キャリアの人は初心者と比べて何が凄いのか?というメタ分析の話

最近エンジニアやプログラマーはIT業界にお金が流れている関係でそこそこ人気。でも物事が複雑になりすぎて

「どんなスキルが必要なの?」

とか

「どれくらいの習熟が必要なの?」

みたいなところまで複雑になっている気がします。データサイエンスなんかもまさにそんな感じで、大学なんかでデータサイエンス学部を専攻するならユニバーサルに学んだほうが良いですが、いきなり実務に放り込まれた人なんかは結構決め打ちで学んでいくしかないと思うんですよね。

そんな中「エンジニアになるには?」という論文が興味深かったのでつい読んでしまいました。

スキルセットと上級エンジニアを調査した

この論文はシステムエンジニアとしてのスキルセットやそれらと経験年数との関係を調べた研究をまとめたメタ分析本。分析手法として三角測量やファジーロジックなんかを使っているところがユニークです。

それはさておき、分かったことは

  • 数あるスキルの中での上位スキル
  • 上級エンジニアについて

で、具体的には上位 3 つの特性は

要件を満たすこと(要件定義)、
コスト管理(リソース)、
およびプロジェクト管理

です。 また

15 年以上の経験を持つ専門家は、プロジェクトの成功に必要な特性の 75% を維持できる。(初心者は15%未満)
要件分析とプロジェクトマネジメントスキルのプロセスでは、経験15年のシステムエンジニアは、経験10年のシステムエンジニアの2倍(誤差3.6年)


ということもわかったそうな。確かにスキルセットは納得のラインナップですな。(そしてどれもできない。。)

まとめ

というわけで今回は上級エンジニアのスキルのお話でしたー。このスキルの話はデータサイエンスでもそのまま使えそうだなーと思って感心しと同時に「なんで経験年数で書類落とされるんだ!」という昔の憤りにも少し納得できました。。是非参考までに!

参考