【「大炎上」をサイエンスする】ヒトとビジネスが臨界する共通点～NO.3

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データを扱った法則性は時空を超える

ヒーロ先生「これだけじゃないよ。

みんなの生活の安全性は「データ」によって担保されているんだよ。

この安全性もデータの解釈によってちょっと変わってくる。

例えば、公害。過去、水俣病やらイタイイタイ病、ぜんそく、あったよね。

これをどうやって証明したか。

やはり、人体への悪影響をデータによって証明したんだよ。

しかも、その証明はいつでもどこでもその条件が整えられれば再現できるものでなきゃいけない。

そうすることで、より安全な生活をするために化学物質の扱いが法律によって厳しくなった。」

(マイtweet)「公害から人を守るには、

人体に悪い影響を与えていることをデータで証明する by ヒーロ」

（大炎上tweet）「アツいぜ、ヒーロ・・・」

ヒーロ先生「あくなき好奇心が生活を豊かにし、そして世の中の発展を支えてきた。

たとえば、先ほどのレオナルド・ダ・ビンチのように世間に公開することをしないんだよ。

好奇心を自己満足で終わらせちゃいけないだよ。

コペルニクスはデータを用いて自然の法則、定義、定理を発見し誰でも再現できるようにした。

この世間に発表して、その発表の内容が誰でも再現できると、いろんな学ぶことができる。

そして、徐々に改良され、世の中に定着するんだよ」

(マイtweet)「好奇心を超えろ！分野を超えろ！データを使え！とあおる・・・

ひげのダ・ビンチではなく、コペルニクスだよ！」

(マイtweet)「本日のヒーロ至言：

データを用いて自然の法則、定義、定理を発見し誰でも再現できるようする」

データサイエンティストとは？

データから一般性、法則性、普遍性を発見し、それを経営や政策立案できるようにレポートする仕事です。

何を調べるのかを決め、

データを集め、

データを分析し、

データの意味を解釈し、

得られた結果を公表する。

これだけの仕事を一人でするのでしょうか？

実はデータサイエンティストは3種類の職種があります。

・研究者：一般性や法則性を発見する「数式」「ルール」を考える人。

・データアナリスト：データを解析し、意味を解釈する人

もちろん、大量をデータを扱うため、コンピュータなくしてできません。

データベース設計や分析ツールをつくる人やネットワークなどのインフラまわりの設計をするエンジニアもいます。

このように「データサイエンスチーム」として仕事をしています。

過去様々な未来を創造してきたデータを活用したサイエンス。

ここから時代を変える発見がありました。

そしてその発見方法は今が旬のデータサイエンスであることに違いはありません。

あなたの「スキ♡」がみんなの「スキ♡」になり、それが仕事となります！

それが実現できるのも「ＨＯＴ（セクシー）」なデータサイエンティストになればできることです。