アカデミックなデータ。データ分析フリーランスの専門家が対応する必要があるのか?

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大学における研究は、アカデミアという構造化された環境から恩恵を受けることが多い。中小企業や産業界の環境とは異なり、学内(大学内)の共同研究では、さまざまな専門家が研究に貢献することができます。一般的に、アカデミアは共同作業による専門知識の不足に悩まされることはない。

しかし、すべての共同研究が成功するわけではなく、失敗もある。当時、カリフォルニア大学バークレー校の大学院生だった政治学の専門家、デビッド・ブルックマン氏は、別の政治学の論文から不正を指摘された。このようなことは、アカデミズムの世界では恥ずべきことであり、せっかくの信頼が損なわれてしまう。このような事態を避けることはできないのだろうか。

データ分析フリーランサー

質の高いデータを確保するために、いくつかの解決策を提案することができます。データサイエンス関連のコンサルティングを行うフリーランスの専門家を雇うことも、その解決策の1つになり得ます。ここでは、データサイエンス関連のプロジェクトでフリーランスの博士やポスドクを雇う理由のトップ3について説明します。

  1. a) 柔軟性。 A フリーランスのデータエキスパート また、外部のフリーランサーの専門家によるインプットを必要とするタスクは多岐にわたります。例えば、ある研究グループでは、データ分析から得られた知見をクロスチェックする専門家が必要かもしれませんし、他の研究グループでは、プロジェクトの一部を実行するためにデータサイエンティストが必要かもしれません。予算が限られている研究責任者(PI)は、フリーランスの専門家を柔軟に採用することができます。
  2. b) 専門知識。 現代の研究者は、過去に比べてより多くのデータを入手できるようになった。このようにデータが利用できるようになったことで、より新しいデータ解析の方法が生まれています。多くの大学が「採用凍結」をしているため、こうした大量のデータを扱う学内データサイエンスの専門家は、簡単に手に入らないかもしれない。もし利用できたとしても、これらの大学の専門家はプロジェクトに振り回されるかもしれない。外部の専門家を雇うことで、プロジェクトを円滑に進め、必要とされる出版物を期限内に作成することができます。
  3. c) タイムマネジメントを行う。 ほとんどの学部は時間との戦いで、限られた時間枠の中で質の高い出版物を作り出さなければなりません。「出版するか滅びるか」がマントラであり、滅びるという選択肢はないのです。フリーランスの専門家は、学部とその研究グループが短時間で生産的になるのを助けるかもしれません。

学術研究の共同化が進む 近年では、米国はもちろん、EUでもデータ共有の取り組みが始まっています。例えば、遺伝学研究の分野では、特に次世代シーケンサーを用いた「ビッグデータ」の解析は、がん、糖尿病、神経疾患などの疾患との戦いに役立ちます。さらに、ソーシャルメディアやウェアラブルデバイスからの「ビッグデータ」の解析は、社会、経済、医療、行動の様々な問題に対する洞察をもたらしています。学術研究者がこれらの「ビッグデータ」に魅了されるのは当然のことです。より多くのデータが利用可能になれば、より多くの研究課題に答えることができるようになる。しかし、学術界は熟練したデータサイエンス専門家の不足に直面しているかもしれない。フリーランスの専門家は、あなたの負担を共有することができます。


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著者について

アディティは、心と体の相互作用の分野の専門家です。オレゴン大学で人体生理学の博士号を取得後、感情の鈍麻とストレスに関連した生理的変化に焦点を当てた研究を行っています。科学以外では、フードライティング、アート、美術史に興味があります。

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