日々雑感

日々の疲れたことを書きます。

Data Science3

2023-04-13 22:18:48 | 薬剤師
巷で噂のData Scienceを調べた結果、必要な知識は

統計検定1級
データサイエンスの検定
数学検定1級(おまけ)


基礎に必要だと思います。しかしこれでは不十分で拙者の購読している雑誌ではPythonプログラミングとか機械学習の参考図書を紹介しています。
拙者には、Pythonなどの言語も知りませんし、機械学習??さっぱり・・・・・です。
なとかできるのは
ExcelのVBA(Word含む)がやっとです。ExcelのVBAでも、プログラミングもどきはできます。ただ、膨大なデータ処理はできませんが・・・・。

しかし…
果たして?薬学部でこれができるのか?
一部の大学だけではないでしょうか?

でも、最終的にはデータベーススペシャリストではないでしょうか?

薬学部の完成形は、
薬剤師
環境計量士(濃度)
第1種放射線取扱主任者
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・↑最低ライン
統計検定1級
数学検定1級
データベーススペシャリスト

ですかね!

拙者からするととっても魅力的な学部ですね!

くだらないブログに付き合っていただきありがとうございます。

では、また!
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Data Science2

2023-04-02 15:51:36 | 薬剤師
Data scienceについていろいろ検索してみました。

そしたら、
統計検定 データサイエンス基礎統計検定:Japan Statistical Society Certificate (toukei-kentei.jp)
というのがありました。

試験内容は
「データサイエンス基礎」試験で評価するキーコンピテンシーをデータアナリティクス基礎とし、
(1)データハンドリング技能
(2)データ解析技能
(3)解析結果の適切な解釈
【具体的な内容】
データマネジメント(層別・水準化・変数変換)、データセットマネジメント(欠測値、外れ値処理、データセットの結合や構造化、抽出)、質的データの分析、量的データの分析、記述統計的手法、推測統計的手法、クロス集計分析、相関・回帰分析等
【出題の特徴】
(1)実際のデータセットを目的に応じてハンドリングし、その結果を問う問題
(2)分析を実行しその結果を問う問題
(3)分析結果を読み取り、文脈に応じた適切な解釈を問う問題

のようです。
何やら数学の統計、確率のに近いものでしょうか?
Data Scienceをするならば、統計検定とか数学検定を勉強した方がいいかも?

薬学部であまり数学を勉強しませんよね?ちがう?
拙者の勝手な思い込みですが、数学と薬学は合わないと思っています。
それは、プラセボ効果を数学で証明できないからです(たぶん)。

拙者的には、最終目標はデータベーススペシャリストがいいのでは?と思ってします。SQL文を自由自在に操れれば最強ですよ。
しかも、国家資格だし!

いつも付き合っていただきありがとうございます。

では、また!

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