Phil Kay, Lernmanager bei JMP , ist ein leidenschaftlicher Verfechter der Verwendung von Versuchsplanung (DAMHIRSCHKUH) . Phil sagt, als er anfing, DOE in seiner Arbeit einzusetzen, Das gleichzeitige Experimentieren mit mehreren Faktoren statt jeweils nur einem Faktor war aufschlussreich und transformativ.
Phil wurde kürzlich interviewt d von Dr. Fane Mensah für den Life-Science-Podcast CABTalks von Synthace. Sie sprachen über die Vorteile von DOE, die Notwendigkeit, multifaktorielle Experimente an Universitäten zu lehren, die Angst vor Automatisierung und die Zukunft der Wissenschaft.
Der Hauptzweck von DOE besteht laut Phil darin, „am effizientesten und effektivsten aus Ihren Experimenten zu lernen“. Er weist auf drei große Auswirkungen hin, die der Einsatz von DOE haben kann:
- Auf Unternehmensebene : Produkte schneller auf den Markt bringen. Bei der Entwicklung von Covid-Impfstoffen „war die Versuchsplanung von entscheidender Bedeutung, um diese zu entwickeln und der Welt zugänglich zu machen.“
- Auf F&E-Ebene : „Der große Vorteil ist Vorhersehbarkeit und Produktivität.“
- Auf individueller Ebene: „Ich denke einfach, dass es dich zu einem besseren Wissenschaftler macht, oder? Es macht Sie beschäftigungsfähiger. Es beschert Ihnen Erfolge, die Ihre Karriere ankurbeln können.“
Auch wenn die Wissenschaft immer digitaler wird und auf Daten angewiesen ist, glaubt Phil nicht, dass Wissenschaftler das Programmieren lernen müssen: „Ich denke, wir brauchen Wissenschaftler, die ein gutes Bewusstsein für Daten haben. Ich denke, sie sollten in der Lage sein, Daten zu visualisieren, Daten zu untersuchen und ... zumindest einige der einfachen Datenanalysetools zu verwenden.“
Hören Sie sich den Podcast an für weitere großartige Einblicke in DOE und die Zukunft von Wissenschaft und Automatisierung.
Sie können Phils wöchentliche Gedanken und Tipps zu DOE verfolgen, indem Sie dem Hashtag folgen #DOEbyPhilKay Auf Linkedin.
Du rockst Dr. Phil
Ich kann Ihnen nur zustimmen, dass es von entscheidender Bedeutung ist, solide Grundlagen für die Visualisierung und Untersuchung von Daten zu haben.
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