NASAはいかにしてデータサイエンス人材のスキルギャップ解消に取り組んでいるのか

コメント

注目のコメント

• Matsunaga Takashi

  バッテリー スペシャリスト

  ・2021年07月16日

  NASAではグラフデータベースのNeo4jを使ってナレッジグラフを作ってるんですね。それでデータサイエンスの知識ギャップを把握していると。
  
  むかーし、外資系SIerのプロジェクトでLotusのノウハウ・データベースを使ってましたが、同時にアナログなノウ・フー人脈から質問しに行ったりしてました。
  
  今は個人が持つ知識も静的な蓄積型では無くなりつつあり、ダイナミック繋ぎ変えてアップデートし続ける必要があるので、Chyperを使いこなしているんですかね。
  
  コッドによる集合論SQLからグラフ理論のChyper QLに移ってかれこれ10年といったところで、そのうち圏論（カテゴリー）データベースも登場するのかもしれませんが、非構造化データとして知識構造をどう捉えるかという認識論もより重要になるのでは。
  
  特にマスターデータという世界を写し取ったデータ構造は、オントロジーでは冗長的な気もしますし、統計学を敢えて「データ（の）サイエンス」と呼称する以上は、生物細胞からDNAを読み取るような情報認識とその保有の仕方を謙虚に学び続けなければなりませんね。
• 菅野 理穂

  NASAがどのようにデータサイエンス人材のスキルギャップを解消しているのかが説明されています。
  
  ”ナレッジグラフでは、NASAが抱えている人材と、スキルと、プロジェクトの間の関係性がデータベースに収められている。”