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まず結論!IT エンジニアやデータサイエンティストと呼ばれる人には2種類います。 「ビジネスマンの中の技術担当」「技術者の中のビジネス領域担当」です。 ビジネスマンの中の技術担当なら、ビジネスも学んだほうがいいです。 技術者の中のビジネス領域担当なら、技術を学んだほうが良いです。 自分がどちらかを見極め、スタンスを取り、勉強・研鑽していきましょう! じっくり詳細 - 2種類のエンジニアこの話は、IT エンジニア向けを想定して書きますが、データサイエンティストも当てはまります。なお、機械系のエンジニアは、私はあまり詳しくないのですが、普通に技術学ぶのが大事だと思う(?)ので、一旦置いておきます。 以降、めんどくさいので、「エンジニア」と書きますが、IT エンジニアやデータサイエンティスト等を指していると思ってください。 エンジニアには2種類います。それが、「ビジネスマンの中の技術担当」と「技
ちょっと前に twitter でバズっていたこの記事を拝見して、バーチャル Data Scientist なりに考えたことを書いてみようと思います。 統計的有意と実務的有意いきなり結論に近いことを言います。 「有意」という言葉は、「意味がある」という意味で使われる言葉です。 そして、この「有意」という言葉には、視点の違う2つの意味があります。 この2つを区別することが、ビジネス上の実務や研究でも重要になります。 統計的有意とはまず、みんながよく耳にするのは統計的検定の文脈で、そこでは「統計的有意」という言葉が使われます。 例えば、有意性の水準を 5% に設定していたとしたら、p値が5%より小さいことを、「統計的有意」といいます。 このp値とは何でしょうか? 一言でいうと、どれくらい不自然なことが起きたかの指標です。 p値が1%の事象が起こったとすると、これは、「普通に生きていたら1%くらい
望月先生が ABC 予想を解決したと主張する論文を出してから8年。ようやく査読が完了し、それが正しかったと認められたそうです。 この ABC 予想の解決が、どれくらいすごいのかを、エンジニアの人に向けて簡単に説明したいと思います。 成し遂げたことがすごい超すごいです。正しいと予想されてから実際証明されるまでに400年かかったフェルマーの最終定理という定理があります。 単純比較はできませんが、フェルマーの最終定理より圧倒的に ABC 予想のほうが難しいです。 例えるならば、フェルマーの最終定理が、囲碁で AI が人間に勝つことレベルだとすると、 ABC 予想の解決は、ドラえもんを作るくらい難しいです。 それに成功しました(ヤバい) 新しい数学を開発したのがすごい今回、望月先生は、宇宙際タイヒミュラー理論というものを作ってこの問題をときました。 これは、「うちゅうさい」タイヒミュラー理論とよみ
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