グローバル イネーブルメント ラーニング マネージャー Phil Kay ( @フィル_ケイ) は、データ分析がより良い科学をどのように可能にするかを人々に示すのが大好きです。 また、JMP は科学者やエンジニアの仕事の未来に関して、全体像を気にかけていることをお客様に知ってもらいたいと考えています。
Phil は最近、Chemistry World のコラムで、化学者がコーディング方法を知る必要性 (またはその欠如) について書いています。「人々や組織がデータ分析を採用し、デジタル変革を推進する方法について、私は強い意見を持っています」と Phil は述べています。 「誰もが私に同意してくれるとは思っていませんが、これらのことについて議論することは、私たちにとって、そして科学と工学の未来にとって健全なことです。」
彼は、デジタル トランスフォーメーションは、組織が直面する最大の課題の 1 つだと指摘しています。 コードを書く必要性は減り (その多くは最近ではポイント アンド クリックで行われます)、科学コミュニティではより優れたデータ スキル (特にデータの視覚化、統計モデリング、機械学習、実験計画法) の必要性が高まっています。 JMPがお手伝いできること。
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