クラウド(AWS)・インフラ領域のエンジニアとして、現場で安定的に成果を出せるようになるまでのルートを記載しています。
進め方、基礎知識の理解、クラウド上での構築・実装・運用まで、学ぶ順序と使う教材、演習まで紹介しています。
そのために必要なことを、次の3つに分けて書いています。
1AI 利用を前提に目指すエンジニア像
- AI に方向性や全体像を指示できる。
- AI の偏りや間違いに気づける。
- 人間の集団を動かして、物事を前に進められる。
2安定的に成果を出すための基本スキル
問題解決・論理的思考
- 問題を構造でとらえ、筋のいい打ち手から試す。
- 感情や思い込みに左右されず、整理しながら進める。
各分野の基礎の理解
- 打ち手の存在を知っていること。
- AI の偏りや間違いに気づけること。
コミュニケーション
- 聞き出して整理する、説明する、合意形成する。
- 相手の状況と知識に合わせて伝え方を変える。
3基礎の学び方・学習を続ける仕組み
- 理解しやすい教材を選ぶ。
- 始めやすい環境を作る。
- 好きなことと一緒にやる。
1
カリキュラム
- 1考え方仕事の進め方、基礎知識、学習、コミュニケーションの原則。なぜこの順で学ぶか。→
- 2段階前半で基礎を網羅し、後半で計画してインフラ・アプリ・運用を実装する。何を、どの順で、何を成果物にするか。→
- 3書籍リスト段階1・2の教材。分野ごとに、易しい順。→
↓
2
働き方と学び方
- 1仕事の構成要素仕事は、相手の問題を代わりに解いて、使える形で渡すこと。相手、問題、制約、受け渡しで決まる。一つの仕事は、入力 → 変換 → 出力。→
- 2進め方問題を解く部分をどう進めるか。整理 → 候補 → 比べる → 試す → 確かめる。分野が変わっても同じ。→
- 3知識手順が器なら、知識は中身。基礎は持ち、個別の技術は引く。AI があるほど、基礎の差が生産性の差になる。→
- 4コミュニケーション依頼を受けるときは聞き、終えたら伝える。相手が判断し、動けるための力。相手の頭は分からないので、予想して試す。→
- 5学習足りない知識を埋め続ける仕組み。積み上がる量は、1回の効果 × 続けた回数。長期と短期を混ぜない。→
- 6任される範囲の広がり方一つの仕事の出力が、次の仕事の入力を変える。段階は引き受けられる曖昧さ。速く返すと次が来る。→