글로벌 지원 학습 관리자 Phil Kay( @Phil_Kay )는 데이터 분석이 더 나은 과학을 가능하게 하는 방법을 사람들에게 보여주는 것을 좋아합니다. 그리고 그는 JMP가 과학자와 엔지니어를 위한 작업의 미래와 관련하여 더 큰 그림을 중요하게 여긴다는 사실을 고객이 알기를 원합니다.
Phil은 최근 Chemistry World에 화학자가 코딩 방법을 알아야 할 필요성 또는 부족에 대한 칼럼을 썼습니다.필은 "사람과 조직이 어떻게 데이터 분석을 채택하고 디지털 혁신을 추진해야 하는지에 대해 강한 의견을 갖고 있다"고 말했다. "모든 사람이 저에게 동의할 것이라고는 생각하지 않지만 이러한 문제에 대해 논의하는 것은 우리와 과학 및 공학의 미래를 위해 건전합니다."
그는 디지털 트랜스포메이션이 조직이 직면한 가장 큰 과제 중 하나라고 지적합니다. 코드를 작성할 필요성이 줄어들고(요즘 대부분은 포인트 앤 클릭 방식임) 과학 커뮤니티에서 더 나은 데이터 기술, 특히 데이터 시각화, 통계 모델링, 기계 학습 및 실험 설계에 대한 더 나은 요구가 있습니다. JMP가 지원할 수 있습니다.
당신은 할 수 있습니다 여기에서 Phil의 Chemistry World 칼럼 읽기 . 그리고 꼭 공유하세요 Phil의 LinkedIn 게시물 .
