いろんな事をツラツラ~と書いています。

データ解析の専門家が少ない

大学院にいたときに、ある教授が指摘していたことです。

「日本の科学分野にはデータ解析の専門家がいない(つд`;)」

これ言われてピン!と来る人がどれくらい居ますかね?
私は当時わかりませんでした(^-^;)。
今考えると「ごもっともデス!!ヽ(`Д´)ノ」って感じです。



科学って簡単に言うと、
・実験結果が再現できる
・実験結果を客観的な理論で説明できる
ですよネ。

問題は、実験結果と理論をどう結びつけるかです。
で、海外の方では、科学を担う「専門家」を次の三者に分類できているそうです。

・実験を行う者
・実験データを解析(要約)する者
・理論を行う者

実験をおこない、データを作り出し、それを要約し、理論と比較するって流れができていますネ。



分野によっては実験データの解析が簡単なものもあります。
例えば物理の基礎実験なんてのは「実験データが綺麗」ですから簡単です。

でも、「実験データが汚い」分野もあります。
そういう分野では実験データを解析する者がしっかりとデータを要約しなと
実験結果に対して間違えた解釈をしてしまいます。



ちなみに、データが綺麗とか、汚いっていうのは
データの根本的ばらつきの大きさです。

物理の基礎実験の場合、データのばらつきは大概は装置の精度から来るので小さいです。
データを取ると理論曲線がおのずと見えることが多々あります。

一方で、どう頑張ってもデータのばらつきを小さくできない分野もあります。
生物などは、個体の個性が必ずあるので
データのばらつきはあってあたりまえ、しかもそのばらつきが大きいんですよね。

しかも生物学には物理・化学のようなしっかりした理論なんてないしヽ( ゚~゚)ノ
なので、生物学ではデータ解析が重要になるようです。



でも、日本の科学教育ではなぜか育てようとしているのは「理論を行う者」のみ。
科学は好きだけど数学がきら~いという人が「実験を行う者」に流れる傾向があります。
傾向ですよ、傾向(´Д`;)ヾ

そして、実験データの解析は、実験家自身が行っていることが多いようです。
ご苦労様です。・゚・(ノД`)・゚・。

てか、「実験データを解析する者」なんて概念が日本人にはないでしょが!!ヽ(`Д´)ノ



この問題って、科学だけじゃないんですよね。
経済でも顧客データを解析する者が必要だそうです。

お客の趣向データから、そのお客の購買傾向を予測し、ドンピシャな商品を宣伝する、
とかが例でしょうかね。



まあデータの解析をしようと思うと、どうしても統計解析を勉強しないといけないんだけどね。
でも、最近はソフトウェアが充実してるから、ガリガリ計算する必要がなしヽ(´ー`)ノ



どのみに、日本の教育概念から直さないと、データ解析の専門家なんて増えなさそう( ̄― ̄)



ところで・・・・

ヽ(´ー`)ノ←大学時代は物理を専攻し

そして

ヽ(;´Д`)ノ←社会にでて臨床データを解析してた人

です。



仕事では専門なんかにこだわらないんダイ(つд⊂)
 

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