データサイエンス講義

15章生徒たちの声

すべてのアルゴリズムは、創作のたまものである。

――エミリー・ベル（コロンビア大学ジャーナリズム大学院のデジタルジャーナリズムTow Center†1のディレクター）

[†1] 訳注：http://towcenter.org/

私たちは、データサイエンス入門のバージョン1.0を受講した生徒たちにこの章へ寄稿するように依頼しました。生徒たちはコースの内容を振り返り、自身が経験したことを書いてくれました。この章は、Alexandra Boghosian、Jed Dougherty、Eurry Kim、Albert Lee、Adam Obeng、Kaz Sakamotoによって寄せられたものです。

15.1　プロセスに関する思考

データサイエンスを学ぶときは、その最先端から学習を開始せざるを得ません。

入門物理学のクラスでは、一般的に力学、電気学、磁気学を学習した後、おそらく特殊相対性理論のような、より「先端の」科目を習うでしょう。最初は簡単な科目から徐々に難しい科目へ幅広く講義が展開されます。しかし、たくさんの内容が詰め込まれ、集団で一斉に受講するような講義方法では、例えば、ニュートンが実際に微分法を思い付いたような洞察は得られません。私たちは、ニュートンが微分法を思い付くまでのプロセスについて教えられていません。ニュートンが使用した道具や考え方を知りませんし、どの本を読んだか、またメモを取っていたかどうかも知りません。彼は他の人々の証明を再現しようとしたでしょうか。彼は過去の論文で生じていた問題に焦点を当てたでしょうか。「これは無限小なしに実現できない」と彼が考えるに至った理由は実のところ何だったのでしょうか。ニュートンはメモ用紙を必要としたでしょうか。もしくは彼がリンゴの落下を見たとき、何らかの完成した形でアイデアが浮かんだのでしょうか。ニュートンが学習したプロセスは誰も教えられませんが、このプロセスは駆け出しの研究者が実際に身に付ける必要があるものです。 ...