【アメリカ】ビッグデータを扱うためには統計学が必須

アメリカ統計学会及びアメリカ科学振興協会のフェローでCarnegie Mellon UniversityのJoel B. Greenhouseは、ビッグデータをいかに活用するかという問題が出現したことによって、データサイ…続きを読む

アメリカ統計学会及びアメリカ科学振興協会のフェローでCarnegie Mellon UniversityのJoel B. Greenhouseは、ビッグデータをいかに活用するかという問題が出現したことによって、データサイエンスに対する需要が創出されてきたことを示唆している。

しかしながら、この需要を大学での教育プログラムに反映させている大学はないとも主張している。ビッグデータという用語は最近になってよく聞くようになったが、膨大な量のデータを整理して、意味のある推論をもたらす作業は統計学が得意としてきたもので、目新しいものではない。

「統計は嘘をつく」などと揶揄する批評家もいるが、実際のところ人が直感的に理解できない巨大なデータはいかようにも解釈が可能であるため、都合の良い推論を導き出される可能性も大いにある。しかし、統計学においては、ある一定以上の数値的な基準を満たさなければ、妥当な推論とはみなされない。そのため、統計学の専門家がビッグデータを扱うことで、より確からしい数値的な根拠を元に、議論を進めていくことができる。

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統計学は、他の学問の補助的な位置づけとされることが多かったが、今後さらにビッグデータが「猛威を振るう」ようになると、これまで以上に重要な役割を果たすようになるかもしれない。

【企業サイト】Carnegie Mellon University

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