統計的意思決定の基盤だけど、結局、論理とデータによる推論、そして予測と制御、ということでしょうよ。
データサイエンスの応用をしっかり理解する、ということって大切でしょうよ。もちろん、技法だけでなく思考としても・・・。
そう言えば、ココイラをデザインと絡めて知識経営の本質を会得する、ということって、ビジネス・パーソンにとって必須の能力、そんなこと。
きっちり自分で考える、という習慣を身につけて戴く、というやり方が大切でしょうよ。博士後期の学生さんの論文のことで、推移核で苦戦、という状況に。
機械学習からベイズに入っても、ココイラで閊える、ということって少なくないかと。
書いたものを修正してもらいながら、誤解を解く、というやり方だけど、あくまでも、考えて書いたものじゃないと・・・。
MCMCってアルゴリズムを表面だけ理解して使う、というのって困難じゃないけど、その根底にある理論をきっちり考究しながら理解するのって、やはり容易じゃない、ということでしょうよ。