SFC 授業　//データ・ドリブン社会の創発と戦略(1)

SFC 安宅先生の授業がネット配信されているため聴講させていただいているので、

その気づきやmemoを書いていこうと思います。

こういうのがネット上で共有していただけるのはありがたい。SFCの狭き門を潜るだけのspecが無いと本来聞けないはずであるが

良い時代になったものだ。

第一回目ということで触りの部分。チュートリアル的な内容でした。

もともとの背景は色んなところでDS(データサイエンティスト)が求められている、これから必要、といった言葉を耳にするようになったが

実際どんなことを行うのか、どんな素養が必要なのか、少しでも理解するため聴講に至っています。

気づきは大事、というのはXデザイン学校でもさんざん言われてきたのでちゃんとmemoに残せるようにしておこうと思います。

大したことは書けないけど。。。

気づき・感じたこと：

・データには3種類ある。調査データ・実験データ・ログデータ。

実験データは広義の意味でログデータではないのかなと思ったけど、どう違うんだろう。

・データを分析するには深いドメイン知識が必要

→確かに。ただ凡人にとってはドメインを理解するまでが大変。

データサイエンティストはある特定の分野に対してドメイン知識を持っている方が良い？もしくはその分野の専門家になった方が強い？

逆に既に強いドメイン知識を持っている人は、データサイエンティストの考え方を用いれば、

ある程度の部分まで達することができるようになる？

・BigDataと呼ばれるものは9割がログデータ。

近年のコンピュータを持ち運ぶ、コンピュータの処理能力、など技術の進歩によりこれらのデータが残せるようになった。

30年前でもニューラルネットワークも思考実験としては存在していた。が、それに敵うハードがなかった。

・データドリブンな課題解決の領域のひろがり。

図がすごくイメージし易かった。

Data Insight→洞察してパターン化する、というのは学校でも習った気がする。

エスノグラフィーも調査データ（かつ定性的データ）ではあるし、そこから洞察、パターン、サービスへ

という流れがあり、少し学校で学んだこととリンクするかも。）

元々数学は苦手な分野だけど続けてみていきたいと思います。

リンク：

省察用blog