データサイエンスの正典は、17世紀ロンドンの商人がペストによる死者を手作業で数えたことから、21世紀の科学者が何十億もの匿名化されたリンククリックを掘り起こすことまで及ぶ。ここに挙げる8人は、三世紀以上、三つの大陸にまたがっている。
彼らをつなぐのは共通の手法というより共通の直感だ――現実の雑然とした記録をよく見つめ、あるパターンを、それが精査に耐えると確かめて初めて信じること。それは、この分野が今の十年間でどう呼ばれていようと、今も頼りにしているのと同じ規律だ。
“厳密な実験には、後から議論するのではなく、最初から対照群と無作為化を組み込む必要がある。”
分散分析、無作為化実験計画法、最尤推定など、応用統計学の現代的な枠組みの多くを、主に1920年代にロザムステッド実験農場で何十年分もの作物収量実験を分析しながら築いた英国の統計学者・遺伝学者。
1920年代後半、ロザムステッドでの午後のお茶会で、同僚のミュリエル・ブリストルが、ミルクを紅茶に注ぐ前と後のどちらで入れたかを言い当てられると主張した。フィッシャーはその主張を退ける代わりに、それを実際に検証するための無作為化実験を設計した――この場面は、彼が後に1935年の著書『実験計画法』で帰無仮説と無作為化試験設計の論理を説明する際に使った例となった。
“厳密な実験には、後から議論するのではなく、最初から対照群と無作為化を組み込む必要がある。”
近代看護の創始者としてより広く知られるナイチンゲールは、データ可視化を使ってクリミア戦争で戦傷ではなく劣悪な衛生状態が兵士の大半を死に至らしめていることを英国政府に納得させた先駆的な統計学者でもあり、王立統計学会の初の女性フェローとなった。
1858年、ナイチンゲールは「鶏のとさか」または極座標図と呼ばれる図――一年を月ごとの死亡数に応じた大きさのくさび形に分割し、死因ごとに色分けした円形のグラフ――を発表し、クリミアにおける英国陸軍死者の圧倒的多数が戦闘ではなく予防可能な病気によるものであることを陸軍省に示した。この可視化は、陸軍の恒久的な衛生改革を後押しした。
“よく設計されたグラフは、同じ数字を表にしたものよりも速く政府の政策を変えることができる。”
ダブリンのギネス醸造所で化学者・統計学者として働きながら、小規模な大麦サンプルの品質判定という非常に実践的な問題を解決するためにt分布とt検定を開発し、ギネスが従業員の実名での発表を禁じていたため「Student」という筆名で発表した。
競合他社に企業秘密を知られることを懸念したギネスは従業員の発表を禁止していた。そのためゴセットの画期的な1908年の論文『平均の確率誤差』は『バイオメトリカ』誌に「Student」という筆名で掲載された。この名前は、彼の本当の身元が統計学者の間で知られるようになってからずっと後の今日まで、何百万もの小標本分析に使われるt検定に付けられたままになっている。
“一つの狭い実践的な問題を解決するために作られた手法が、その本来の目的を一世紀以上も超えて生き延びることがある。”
25歳のときにクラメール・ラオの下限とラオ=ブラックウェルの定理――統計的推定理論で最も広く使われる二つの結果――を導出し、後にインド統計研究所の設立に貢献した後、米国の大学で長いキャリアを送ったインド系アメリカ人の統計学者。
コルカタのインド統計研究所で若手研究者として書かれたラオの1945年の論文は、任意の不偏推定量が未知の量をどれだけ精密に測定できるかの下限――現在クラメール・ラオの下限と呼ばれる――を証明した。この結果はあまりに基礎的であるため、それ以降に出版されたほぼすべての統計学の教科書に登場し、26歳になる前に書いた論文によるものだ。
“キャリア初期に厳密に証明された一つの結果が、その分野の後の何十年もの流行より長く生き残ることがある。”
高速フーリエ変換アルゴリズムを共同発明し、箱ひげ図を発明し、1962年の論文『データ分析の未来』で実データの分析は数理統計学とは異なる独自の科学分野として認められるべきだと論じた米国の数学者・統計学者。
『データ分析の未来』(1962年)の中でテューキーは、データ分析が数学の小さな一分野として「不十分にしか教えられて」いないと書き、その後15年をかけて、コンピューターが数字に触れる前に鉛筆と紙で手作業で行えるように設計された、箱ひげ図や幹葉図(1977年の著書『探索的データ分析』で紹介)を含む実践的な技法を開発した。
“どんなモデルをそこから構築して信じる前にも、単純な手描きの道具を使って自分の目でデータを見ること。”
2001年の論文で拡張された統計学分野の名前として「臨床データサイエンス」を提唱したベル研究所の統計学者。局所回帰法LOESSを含む、広く使われるデータ可視化・平滑化の手法も独自に発明した。
クリーブランドの2001年の論文『臨床データサイエンス:統計学分野の技術領域を拡大するための行動計画』は、大学が統計学部とは別の専用のデータサイエンス学部を設立することを提案した――この具体的な制度上の提言が定着するまでには十年以上かかったが、2010年代半ばまでに世界中の何百もの大学がまさにそれを実行した。
“分野の境界に名前を付け、正式に文書として提案することが、何年も後に大学がその分野をどう組織するかを形作ることがある。”
LinkedInのデータチームを率い、2008年頃に同僚のジェフ・ハマーバッカーとは独立に「臨床データサイエンティスト」という職名に落ち着いた人物。2012年の影響力の大きい『ハーバード・ビジネス・レビュー』の記事でこれを「21世紀で最もセクシーな仕事」と名付けた記事を共同執筆し、後にオバマ大統領のもとで米国初のチーフ・データサイエンティストを務めた。
パティルは、2008年頃にLinkedInのデータチームを構築していた際、彼とチームが「データアナリスト」や「ビジネスアナリスト」といった肩書きを検討した末に「臨床データサイエンティスト」に落ち着いたと振り返っている。その理由の一つは、この肩書きがこの職務が実際に必要とするエンジニアリングと統計学の組み合わせをよりよく捉えていたことであり、もう一つは単に、採用にあたってより魅力的な肩書きだったからだ。
“適切な職名は、仕事そのものとほぼ同じくらい、一つの職業全体がどう採用されていくかを形作ることがある。”
2009年にbit.lyのチーフサイエンティストとなり、この職名を公に名乗った最も初期の人物の一人。リンク短縮サービスの膨大なクリックストリームデータを使ってオンラインで何が拡散するかを研究し、後に機械学習の研究スタートアップFast Forward Labsを設立した。
bit.lyで、メイソンと同僚たちは何十億もの匿名化された短縮リンクのクリックを掘り起こし、情報がインターネット上でリアルタイムにどう実際に拡散するかを研究し、一日のどの時間帯にリンクが最もクリックされやすいかといったパターンについて発表した――リンク短縮という地味なインフラ製品を、初めて大規模に公に議論された臨床データサイエンスの研究プログラムの一つに変えた。
“誰かが目を向けさえすれば、地味なインフラ製品が最も豊富な研究データセットの一つを兼ねることがある。”
バーはこのリストの首位を基準にした相対値です。
名前をオンオフすると — すべての棒が選んだグループの首位を基準に再計算される。
DJ・パティルとジェフ・ハマーバッカーが本当にこの職名を「作った」のかどうかは議論がある。両者ともより広いチームや業界内での非公式な先行使用の存在を認めており、2008年以前にもこの言葉は散発的な言及の中に見られる。
この分野そのものの命名に対する功績も議論の的だ。計算機科学者ピーター・ナウアは、ウィリアム・S・クリーブランドの広く引用される2001年の提案より数十年も前の1974年に、すでに「臨床データサイエンス」という用語をコンピューターサイエンスの同義語として使っていた。
分野だけでなく、6つのスコアが近い職業です。
デジタル攻撃を発見、防止し、対応することで、システム、データ、人々を保護します。
AI耐性 63 🌬️再生可能な資源を信頼できる電力に変える、風力、太陽光、蓄電、送電網のシステムを設計・構築・改善する。
AI耐性 72 🦾感知し、判断し、物理世界で行動する機械を設計する仕事。真の難問は知能ではなく、世界そのものだった。
AI耐性 65 🌿組織が事業上の義務を果たしながら環境・社会への害を減らせるよう、戦略、測定、報告を主導する。
AI耐性 66 🔌自動車のブレーキから核ミサイルの誘導システムまで、あらゆるコンピュータや携帯電話の中にあるトランジスタを設計・製造する。地球上でごく一部の工場しか動かせないほど精密な機械を使う仕事だ。
AI耐性 60 📦本番環境で機械学習モデルを訓練・配備・監視・ガバナンスするためのシステムを構築する仕事。
AI耐性 54黒板一枚から3000人の共著者を抱える加速器論文まで、物質・エネルギー・空間・時間を支配する数学的法則を導き検証する仕事。
AI耐性 65 🧬生命そのものを研究する科学者。リンネが種を手作業で命名した時代から、CRISPRでゲノムを編集する今日まで、あらゆる着想を生きた生物で検証し続けてきた。
AI耐性 64 🧪物質そのものを作り、測る科学者——バビロニアのタプティの蒸留器から今日のロボット実験室まで、スペクトルの意味を決めるのは常にこの人だ。
AI耐性 70 📊データからパターンを見つけ予測モデルを構築する職業――2008年生まれの肩書きだが、その土台には数値を数え、検証し、可視化してきた3世紀分の営みがある。
AI耐性 38 🔭バビロニアの粘土板から宇宙望遠鏡まで、宇宙を測り続ける科学者。今もデータの中のどの揺らぎが発見なのかを見極めている。
AI耐性 70 🧮バビロニアの書記からフィールズ賞受賞者、AI支援証明まで――困難な問いを恒久的な確実性へと変え続けてきた職業、一つの定理ごとに。
AI耐性 70 🧿コンピューティング、センシング、通信、材料研究のために量子状態を利用する装置を構築し、測定し、制御する。
AI耐性 78