最初の差を覆す、ちょっとした傾きという魔法の話 - Qiita

今回は、みなさんがこれからのキャリアまたは自分の仕事を考えていく上で、私が最も重要ではないかなと思う話を紹介したいと思います。 数多くある予測モデルの中でも最もシンプルで古くから使われている線形回帰を使ったキャリアの構築に関する話です。 これはもともと、私がExploratoryという会社を創業する頃にある知人が紹介してくれた、スタンフォード大学のJohn Ousterhout教授によるコンピューターサイエンスのクラスの生徒に向けた話で(リンク）、どう自分の専門となるスキルを伸ばしていくか、さらにどういう人を雇っていけばよいのかを考える上で、今でも北極星のように指針を与えてくれるかのような素晴らしい話です。 以下、訳。 みなさんに週末の間にちょっと考えてほしいことがあります。それはちょっとした傾きの差が最初にあった差を覆すということについてです。 こちらのチャートを見てみてください。 これ

[misshiki]

切片（＝既に持っている知識や経験、スキルの高さ）より傾き（＝学ぶスピードや真剣さの伸びしろ＝適性、素質）の方が大事という話。