データサイエンス：現代経済の柱

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大まかな概要

近年の技術の進歩、特に2000年代以降、データサイエンスはコンピュータサイエンスから独立して、統計学により密接に関連付けられた、独自の学問分野となりました。データへのアクセス、処理、そして最終的にデータの解釈に依存するビジネス問題の解決にデータサイエンティストが取り組むことが求められます。

このため、特定のスキルセットが必要とされます。例えば、PythonやRなどのプログラミング言語を理解することで、大規模で異種のデータセットにアクセスするために必要な分析ワークフローを簡素化するのに役立ちます。データサイエンティストのスキルセットと経済学者のスキルセットが組み合わさることで、他の人々と差別化し、現代経済学をマスターすることができます。

事実と数字

上記の結果は、名門ロンドン・スクール・オブ・エコノミクスが最近数年間で「BScデータサイエンスとビジネスアナリティクス」という学士号を開設し、学習者に「実世界の問題に対処するためのデータ解析を学ぶ」というキャッチフレーズを約束していることで裏付けられています。これらの実世界の問題は、自然に経済やビジネスの関係に基づいています。

もう1つの好ましい指標は、世界銀行の前チーフエコノミストであり、2018年の経済科学のノーベル記念賞の共同受賞者であるポール・ローマーがJupyter Notebookを支持していることです。Jupyter NotebookはオープンソースのWebアプリケーションであり、ユーザーはライブコード、方程式、可視化を含むドキュメントを作成して共有することができます。さらに、複数のプログラミング言語でのインタラクティブな計算をサポートします。この最後の発言は、Jupyterの核心であり、Jupyterという名前はJulia、Python、Rの頭文字を表しています。

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経済学の巨匠がデータサイエンスのツールを積極的に推奨することは、多くを語っているし（語呂合わせではありません）、それは明確に進む方向を示しています。ローマーは2018年のブログ投稿で次のように述べています:「Jupyterは透明性を報いてくれます。Mathematicaは秘密主義を合理化します。Jupyterは個々の正直さを促進します。Mathematicaは個人を企業の逃避背後に隠すことを許します」。ここでは彼は、Jupyterを競合するプラットフォームであるMathematicaと比較していますが、もし…

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