ビッグデータ: 重要なのはデータのサイズやデータ自体ではなく、統計的思考です_デニス・リン講演者:ゴンジン・リン博士、アメリカ統計学会フェロー、ペンシルベニア州立大学特別教授
講師：デニス・KJ・リン、ペンシルベニア州立大学 特別教授
トピック:ビッグデータ: 重要なのはデータのサイズやデータ自体ではなく、統計的思考です
トピック:重要なのはビッグデータではなく、統計です
まとめ：
おいしい料理を作るには、良い食材、良い調理器具、そして良い調理方法という 3 つの要素が必要です。ビッグデータを研究する場合も同様です。ビッグデータで良い仕事をしたいなら、材料はビッグデータ、調理器具はコンピューター、そして最も重要な調理法は統計的思考です。食材や調理器具はお金さえ払えば購入できますが、調理法はあなた次第であり、自分で学ばなければならないということを付け加えておきます。このレポートでは、いくつかの簡単なケース分析を通じて、おいしいビッグデータ料理の作り方を説明し、ビッグデータの将来、特にモノのインターネットの将来の発展に関する個人的な見解を提示します。
抽象的な：
おいしい料理を作るには、良い食材、使いやすい調理器具、そして良い調理法という 3 つの要素が必要です。ビッグ データを使った研究もほぼ同じです。食材はビッグ データ、調理器具はコンピューター、そして最も重要な調理法は統計的思考です。食材と調理器具は購入できますが、良い調理法は自分で学んで改善する必要があります。この講演では、いくつかの簡単なケース スタディを取り上げ、統計的思考で料理をする方法を教え、ビッグ データ (特に IoT) の将来について展望し、個人的な見解を述べます。
