2023.09.11

TEDx要約:私たちは皆データサイエンティストです

marugotoyoten

レベッカ・ニュージェントが「私たちは皆データサイエンティストです」について語りました。この動画の要点と要約をまとめました

スピーカー

レベッカ・ニュージェント

３つの要点

要点１
数字の識字も識字も、注意と資源が必要な問題である。これらの認識に挑戦し、私たちが日常的に行う統計的なプロセスを認識することが重要である。
要点２
私たちは気づかなくても、常に数学を使って意思決定をし、結果を予測している。確率と統計に頼っている日常生活のプロセスには複雑なデータ分析とモデリングが含まれており、私たちはそれを苦労せずに行っていることを認識する必要がある。
要点３
データサイエンスの定義は簡単ではなく、スキルに関する正確でない自己認識に基づいて、データサイエンスを追求する人々と追求しない人々の間に分断が生じるかもしれない。異なる分野間の協力とコミュニケーションが重要である。

要約

タイトル1:数字と識字の誤解
この記事では、数字と識字に関する誤解について話しましょう。多くの人々は、識字とは読み書きができないことを指すと思っていますが、数字の識字は教育を受けた人々の誇りの問題とされています。しかし、数字の識字も識字も、注意と資源が必要な問題です。これらの認識に挑戦し、私たちが日常的に行う統計的なプロセスを認識することが重要です。

タイトル2:日常生活における数学の役割
数学が私たちの日常生活において重要な役割を果たしていることを知っていますか？私たちは気づかなくても、常に数学を使って意思決定をし、結果を予測しています。道路を渡る、混雑した場所を通る、何を着るかを決めるなど、確率と統計に頼っています。これらのプロセスには複雑なデータ分析とモデリングが含まれており、私たちはそれを苦労せずに行っています。私たちが毎日どれだけのデータを処理しているかは驚くべきことであり、私たち全員が数学的に優れていることを示しています。

タイトル3:データサイエンスの台頭と教育への影響
データサイエンスは人気のある分野となり、多くの大学がこの分野のプログラムや学位を提供しています。しかし、データサイエンスの定義は簡単ではありません。数学、統計、ソフトウェアエンジニアリング、専門知識を組み合わせたスキルが必要です。データサイエンスプログラムの人気が高まることで、スキルに関する正確でない自己認識に基づいて、それを追求する人々と追求しない人々の間に分断が生じるかもしれません。このギャップを埋めるためには、異なる分野間の協力とコミュニケーションが重要です。

タイトル4:データサイエンスにおける多角的なアプローチの受け入れ
データサイエンスの課題に対処するためには、多角的なアプローチを受け入れることが重要です。バックグラウンドに関係なく、誰もがデータサイエンスに貢献する可能性を持っています。皆がデータサイエンティストになることを強制するのではなく、異なる分野間での協力とコミュニケーションを促進することが重要です。自分自身のスキルセットを認識し、自己認識に挑戦することで、より強力な方法でデータサイエンスに関わることができます。一緒に素晴らしいことを達成し、データサイエンスのさまざまな道を探求しましょう。

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