최근 KD 너기츠 투표 내 주목을 끌었다. 응답자들에게 다음과 같이 문장을 완성하도록 요청했습니다 :
"빅 데이터 및 데이터 기반 기계 학습 방법의 추세에 따라
통계는 덜 중요해질 것입니다.통계 중요도는 변경되지 않습니다.통계는 데이터 과학의 기초로서 더욱 중요해질 것입니다.확실하지 않다""통계가 더 중요해질 것"이 확실한 승자였다. 이 설문 조사는 과학 조사가 아니지만 사람들이 자신의 견해를 표현할 시간을 갖기 위해 무엇을 기꺼이 활용하는지 보는 것은 여전히 흥미 롭습니다. "통계"라는 단어는 서로 다른 맥락을 가지고 있으며, 그렇게 많은 사람들이 오랫동안 그렇게 부정적으로 보았던 것은 불행한 일입니다. 이것은 아마 우리가 유행의 다른 요소 (데이터 마이닝, 데이터 과학, 예측 분석 등)가 본질적으로 통계적 개념 인 것을 재 명명하는 것을 보았던 이유 일 것입니다. 많은 사람들이 상자에 통계를 넣는 것은 아이러니합니다. 마치 작은 데이터 만 처리하거나 가설 테스트 등에 관한 것입니다. - 통계가 근본적으로 변화를 다룰 때.
에서 다른 게시물 , 나는 대략 썼다 통계 데이터 분석 및 가치 창출의 핵심 및 통계적 소양의 중요성이 어떻게 증대되고 있는지에 대한 자체 규율로서 국제 통계 연보 ). 제프 리크 간단히 통계 에 대한 좋은 YouTube 동영상이 있습니다. 데이터 분석의 전망 통계는 데이터 분석의 기초이며 다른 분야도 기여하지만 직접 기여하지는 않습니다.
몇 년 전에 "과학의 언어"라고 묘사 된 통계가 처음으로 나는 대화와 관련하여 들었다. 데이비드 살스 버그 ,의 저자 레이디 시식 차 화이자가 처음으로 고용 한 통계 학자. 더 과학적이되기 위해서 어떤 의사 결정 - 과학, 산업, 정부 - 통계가 필요합니다! 그리고 통계는 당신을 필요로합니다! 스탠포드 대학의 탁월한 통계학자인 로버트 띠 시르 라니 (Robert Tibshirani)는 뉴욕 타임스 비트 블로그 작년 : "통계는 드물다. ... 다른 분야의 서비스 분야입니다. 자체 작업에 의존하지 않습니다. 그것은 다른 사람들을 필요로합니다. "이것은 교수님과했던 최근 인터뷰에서 비슷하게 표현됩니다. 셜리 콜맨 .
너무 오래 전부터 대학에서는 외국어 요건을 충족해야했으며, 특히 대학원 학위를 취득해야했습니다. 이제는 새로운 언어 - 통계 -가 과학 분야의 학위와 비즈니스 분야의 커리큘럼에 참여하고있는 것으로 보입니다. 최근 미국의 대학의 화학 부서에서 통계 커리큘럼을 수립 할 것을 제안했습니다. 이것은 유럽의 일부 지역에서도 분명히 사실입니다. 분석 과학자 . 더 많은 통계 / 데이터 마이닝 / 예측 분석을 포함하는 비즈니스 스쿨의 진화하는 커리큘럼에 더하여 (또한이 분야에 새로운 학위를 제공함) 하드 스터디도 더 많은 통계를 통합하여 업계 졸업생을 더 잘 준비 할 수 있습니다.
많은 고객은 학업 훈련을 통해 필요한 업무를 수행 할 준비가 부족하기 때문에 신규 채용에 투자하여 몇 년을 투자하여 최고의 통계 방법을 활용할 수 있음을 확인합니다. 우리의 오랜 파트너 중 하나는, 예언 은 1997 년부터 과학자 및 엔지니어를위한 데이터 분석 및 통계와 같은 과정을 제공하고 있습니다.
통계는 단어로 수하물을 가지고 있습니다 (많은 사람들이 불행히도이 강력한 주제에 대한 최고의 소개가 없었어요 "sadistics"로 생각),하지만 " 통계적 사고 "전략적으로 모든 것을 던져 넣는 또 다른 용어입니다. 과학은 무엇이기 때문에 통계적 사고는 어떤 주어진 맥락에서 과학의 언어를 말하는 문제 해결에 과학적입니다. 과학 - 좋은 과학 -은 자연과 사회 세계를보다 잘 알려고 그 정보를 더 잘 활용할 수있는 효율적이고 효과적인 방법입니다. 최근에 Russ Wolfinger와의 웹 캐스트 , 우리는 과학에서의 통계적 사고의 몇 가지 흥미로운 적용에 대해보고들을 수있게되었습니다.
우수한 과학과 언어 능력을 어느 정도 갖추고 있으면서도 계속 증가하는 데이터 양과 복잡성에서 가치를 끌어 내야합니다. 우리는 어느 정도 과학의 언어를 배워서 정보에 입각 한 결정을 내리고 부족한 자원을 최대한 활용하며 더 나은 행동을하도록 노력하겠습니다.
노트 : 이 게시물의 첫 번째 버전은 국제 연구소 웹 로그 분석 블로그 .
조얼 쓴 :
나는 수학이 과학의 언어라는 것에 동의 할 것이다.
제가 들었던 표현은 통계가 과학적 방법이라는 것입니다. 이것은 대학생으로서의 나에게 계시였습니다. 나는 통계가 왜 컴퓨터 과학 과목인지 궁금해하는 주제 반에 들어갔다. 그리고 과학이 그것없이 어떻게 가능할 수 있는지 궁금해했다.
앤 쓴 :
의견을 감사하십시오. 원시 데이터는 흥미로운 읽기처럼 보입니다 - 추천 해 주셔서 감사합니다. 수학과 통계는 흥미로운 관계가 있습니다. 많은 사람들이 통계학이 수학의 한 분야라고 생각했습니다. 통계학은 확실히 수학을 사용하지만, 그것은 자체 훈련이며 상대적으로 젊은 학문입니다. David Salsburg는 또한 통계를 "과학의 과학"으로 간주했다. 그의 책 "차를 마시는 여인"의 부제는 "통계가 20 세기의 과학 혁명의 방식"입니다. 갈릴레오가 오늘 무슨 말을 할 지 궁금합니다. 우리는 그런 흥미로운 시대에 살 수있는 행운입니다.
마이크 발로 우 쓴 :
훌륭한 게시물, 그리고 매우시의 적절. 방금 제목에 대해 "원시 데이터"는 모순이라고합니다. "제목에도 불구하고 매우 좋습니다. 그것은 데이터가 과학의 기본 요소라는 / 자신의 견해를지지합니다.
태미 잭슨 쓴 :
수학은 오랫동안 과학의 언어로 알려져 왔습니다. 이 인용문은 갈릴레오입니다.
â € œ 철학은이 그랜드 북, 우리의 시선에 지속적으로 열려있는 스탠드에 기록됩니다. 그러나이 책은 처음에 언어를 이해하고 그것이 구성되어있는 글자를 읽지 않으면 이해 될 수 없습니다. 그것은 수학의 언어로 쓰여지고 그 문자는 삼각형, 원 및 기타 기하학적 인물이 아니며,이 단어가 없으면 한 단어 만 이해할 수 없습니다. 이러한 것들이 없다면, 어둠의 미로에서 방황 할 것입니다.
Assayer의 갈릴레오 갈릴리
통계학은 과학적 방법에 수학을 적용하는 것입니다.
