ささやかな日々を楽しみながら‥‥‥

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2018年06月15日
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カテゴリ:読書から
データの取扱いは本当に面白い。大変に興味深いということで、パラパラっとみて購入

以下、目次
Ⅰ ビッグデータの時代
 1 データサイエンスの登場
 2 台頭するデータサイエンティスト
 3 統計学の流れ
 4 コンピューターとインターネットの流れ
Ⅱ データとは何か
 1 定義と種類
 2 コストと価値
 3 バラツキと分布
 4 相関と因果、回帰
 5 データに基づく意思決定と不確実性
 6 取扱い上の倫理
Ⅲ データに語らせる――発見の科学へ向けたスキル
 1 データサイエンスのスキルの学び方
 2 データ処理と可視化
 3 データの分析とモデリング
 4 ビッグデータの処理と分析
 5 人工知能とデータサイエンス

以下、本文から“”部、抜粋引用

 “ビッグデータの登場により、データサイエンスの3要素(データ処理、データ分析、価値創造)のスキルを統合したような人材が求められるようになり、データサイエンティストと呼ばれるようになった。
 ‥‥‥
 実際には3要素のすべてのスキルを備えた理想的な人材が容易に得られるわけではなく、個々のデータサイエンティストにはそれぞれの得意分野があることが多い。したがって実際のデータサイエンスの応用は、得意分野を異にする人々が協力しておこなうことが多い。
 ‥‥‥
 特に価値創造については、直面する課題に応じてそれぞれの分野の知識を必要とすることが多いから、データサイエンティストに求められるのは、あらゆる固有分野の知識というよりは、それぞれの分野の専門家と話ができるコミュニケーション能力や、それぞれの課題に対して、それをデータサイエンスの手法に合うように定式化したり、データサイエンスの観点からの一定の解決策を提案できる提案力である。”

 “最近のイノベーションには縦串より横串の手法のほうが、より貢献が大きいのではないかということである。1990年以降は様々な「物」の完成度はかなり高くなり、また先進国においては物がすでにかなり行き渡った状況になってしまったため、物よりもソフトウェアやコンテンツの比重が高くなった。ソフトウェアやコンテンツ作成におけるイノベーションは、さまざまな要素を柔軟に組み合わせる横串の手法によるところが大きい。
 横串縦串の議論は、日本の教育における文系・理系の区別にも関連している。大学に進学する日本の高校生の多くは、すでに高校1年の終わりに文系理系の進学を決めて大学受験に備える。大学の教育も縦割りであり、大学を卒業して社会に出ると文系出身者は営業や経営にかかわり、理系出身者は技術者になる、というのが昔ながらの人材像である。しかしながら、今は技術のわかる経営者、ビジネスのわかる技術者が求められる時代である。特にデータサイエンスは分野自身が文理融合である。データサイエンスの三要素である情報学と統計学のスキルは理系であるが、価値を引き出せるデータは人々の行動などのデータであり文系が主である。現在では、データはあらゆる分野で得られるようになっており、そもそも文理の区別が意味をなさない。この点については、前に紹介した未来投資戦略で言われている通りである。”
 
 
 今までとは違う「くくり」が必要とされている時代、あまりにもそこに対する改革がついていっていない。 逆に個人的にはそこに着眼して物事を進めていけば良いのかもしれないけど、、  
 このチャンスに、統計学に対する専門家の育成もアメリカなどに比べると雲泥の差だとのこと、日本大丈夫か??
 
 ところで、最近は地域のデータなどもオープンにされる方向に向かっている。その際は、ありきたりの横並びのデータ開示ではなく、可能な限りのデータオープン化を望む。そのデータをいろいろな人がいろいろな視点からみて分析して、その街が保有していた隠れた個性を見出して、未来の街づくりを創造していく、考えただけでも楽しい。今はそんなことができる時代だ。
 
 例えば、アイデアは組合せとはよく言われるが、グラフ(Ex.十字分析など)の縦軸と横軸に何を配するか? これも文字通りアイデアのセンスのひとつ。その意外性からグラフを作り現れた図より、ある関連性が読み取れそうなものなら、飛び跳ねたい気分になる。
  
 また、話はそれるが、競馬などのデータも馬柱などに盛り込まれた様々な要素のどれとどれとどれをピックアップして加工するかなども面白く、データサイエンスに対する興味は尽きない。
 
 40年在籍したT社では全社運動の一環で、統計学についてたくさん学ぶ時間を持てた。SQEなる資格収得の機会にも恵まれた。 今、これらについてどの程度、記憶に残っているかは疑問だけど、そんな知識が社会で活かせれば本望だ。

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最終更新日  2018年06月20日 07時30分06秒
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