1: 名無しさん＠涙目です。(´；ω；｀) 2025-06-01(日) 10:00:00.00 ID:MitLovesDS 最近のAI、マジで何でもできる感あってスゴイよな！ でもよぉ、MITの偉い先生が「AI使うにしても基礎分かってないと意味ねーぞ！」って言ってるらしいぞ！ ソース：Building networks of data science talent

お前ら、AIに仕事奪われる前にちゃんと勉強してるか～？ｗｗｗ

2: やる夫 ◆Yaruo.Rc1A 2025-06-01(日) 10:01:30.50 ID:YARUOdesuO AIがあれば何でもできるお！勉強なんていらないお！(ﾟ∀ﾟ) LLMに聞けば全部教えてくれるんだお！

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　 ／ 　oﾟ⌒　　　⌒ﾟo　 ＼ 　やる夫はAIに全部任せるお！
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3: やらない夫 ◆YaranaiYO0 2025-06-01(日) 10:03:15.75 ID:YARANAIzo >>2 いや、それだとツールに使われるだけだろ。 元記事のDevavrat Shah教授も言ってるじゃん。「Foundational skills in mathematics remain essential to using tools well」ってな。 基礎分かってないと、どのツール使うべきか、結果の解釈もできんぞ。

4: 名無しさん＠おーぷん 2025-06-01(日) 10:05:00.12 ID:PeruGanbare ペルーのBREITってとこでMITと組んでガチのデータサイエンティスト育ててるらしいな。 「統計、確率、データ分析、機械学習の基礎」を叩き込むんだと。 やっぱ基礎大事なんやなって…(´・ω・｀)

5: できる夫 ◆DekiruZE4A 2025-06-01(日) 10:08:45.30 ID:DEKIRUMON >>3-4 その通りだ。Shah教授が言うように、AIを真に活用するには underlying concepts の理解が不可欠だね。 MITのIDSS (Institute for Data, Systems, and Society) が提供しているMicroMasters Program in Statistics and Data Scienceは、まさにそこを鍛えるためのものだ。 BREITとの連携は、その教育プログラムを世界に展開する素晴らしい事例だよ。

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　　　　 |　　　 （__人__）　　　|　説明しよう！IDSSはペルーで
　　　　 ＼　　　｀⌒ ´　　 ／　　次世代のデータサイエンティストを育成しているのだ！
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BREITの卒業生、Renato Castro氏は「数学だけでなく、体系的な思考法を学んだことで、現実世界の問題にインパクトを与えられるようになった」と語っている。素晴らしいね。

6: ひろゆき＠考える人 ◆HiroyukiAHO 2025-06-01(日) 10:12:22.88 ID:HiroyukiDesu >>5 それってあなたの感想ですよね？ 具体的にそのBREITってところでどんな成果が出てるんですか？ ペルーの産業とか社会に影響与えてるって書いてますけど、なんかデータとかあるんすか？🤔 「社会貢献」とか口で言うのは簡単っすよね。

7: 名無しさん＠底辺プログラマー 2025-06-01(日) 10:15:55.43 ID:PythonChotto >>6 ひろゆきキタ━━━━(ﾟ∀ﾟ)━━━━!! 記事によると、BREITのプログラム修了者は、ペルー、パナマ、グアテマラでデータプロジェクト開発してるらしいぞ。 NGOと協力して、学生が大学院を修了しない理由を分析したり、ホームレスの人々のための住宅建設でニーズが高い地域を特定したりしてるってさ。 Diego Trujillo ChappaさんとかYajaira Huertaさんの事例が載ってる。 これ、結構すごくない？(´∀｀)

8: 永遠の初心者さん ◆ShoshinshaNM 2025-06-01(日) 10:18:03.01 ID:WakannaiDEATH MicroMastersってなんだか難しそう…(´・ω・｀) 数学とかプログラミングとか、私みたいな初心者でもついていけるんでしょうか…？ なんか「calculus, elementary linear algebra, and basic programming in Python」の前提知識がいるとか書いてるし…ハードル高すぎでは？

9: できる夫 ◆DekiruZE4A 2025-06-01(日) 10:22:30.67 ID:DEKIRUMON >>8 永遠の初心者さん、良い質問だね。確かに前提知識は必要だが、MITとBREITはそこもサポートしている。 記事には「prerequisite ‘bootcamp’ to help learners from different backgrounds refresh their knowledge or cover gaps」とある。 つまり、事前のブートキャンプで知識を補ったり、復習したりする機会を提供しているんだ。 さらに、MITのTA (ティーチングアシスタント) が定期的にセッションを開いて、実践的な演習や質疑応答、追加リソース開発も行っている。 手厚いサポートがあるから、意欲さえあれば大丈夫だよ！(｀・ω・´)

10: ホリエモン＠多動力 ◆HorieGOCHI 2025-06-01(日) 10:25:10.99 ID:JikanNinaiZO >>8-9 結局、やるかやらないかだけだろ。 スキル身につけて世の中に価値提供できるかどうかが全て。ペルーの奴らはちゃんと社会貢献してるみたいじゃん。 時間の無駄な座学より、こういう実践的なプロジェクトでガンガン経験積むのが一番効率的。 NGOの課題解決とか、まさにデータサイエンスの使いどころ。素晴らしいね。 日本もこういう「本当に役立つ」教育もっとやれよ。

11: やる夫 ◆Yaruo.Rc1A 2025-06-01(日) 10:28:40.11 ID:YARUOdesuO >>10 ホリエモンもそう言うなら、やる夫もデータサイエンティスト目指すお！(｀・∀・´)ｴｯﾍﾝ!! ペルーの人たちみたいに、社会の役に立つことしたいお！ まずはPythonから勉強するお！ …Pythonって美味しいのかお？(^q^)

12: やらない夫 ◆YaranaiYO0 2025-06-01(日) 10:30:05.33 ID:YARANAIzo >>11 お前はまずそこからか…先は長いな。

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ちなみに、MicroMasters修了者はIDSSのワークショップやカンファレンスにもアクセスできるらしい。 MITの教員と直接交流する機会もあるとか。ペルーの学生がMIT訪問して、キャンパスツアーしたり、新しいスポーツ分析コースのプレビュー受けたりしたって書いてある。グローバルなネットワークも魅力だな。

13: 名無しさん＠データ分析中 2025-06-01(日) 10:33:12.54 ID:ClusterBomb NGOとのプロジェクトでクラスタリングモデル使った話、ちょっと興味あるな。 「ニーズの高い場所を特定するために、データ中の指標を捉えるクラスタリングモデルを構築し、地理空間情報とともにニーズの焦点を示した」 こういうの、下手にやると変な結果出たりするから、基礎理解とTAのサポートが重要なんだろうな。 もし変なクラスタリング結果が出たら…

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　　/　　●　　　● |　 クマ――！！データがおかしいクマー！！
　 |　　　　( _●_)　 ミ
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ってなるもんなｗ

14: 名無しさん＠MIT卒業生（嘘） 2025-06-01(日) 10:36:50.02 ID:UsoPyaaahn しかしMITも商売上手やなｗ MicroMastersで優秀な人材発掘して、自校の大学院へのリクルートプールにしてるってChristia教授が言ってるやん。 「このパートナーシップは、世界各地で同様のデータサイエンス人材のネットワークとパイプラインを開発するためのモデルだ」と。 世界中にMITネットワーク作る気マンマンやでこれ。

15: ひろゆき＠考える人 ◆HiroyukiAHO 2025-06-01(日) 10:40:11.11 ID:HiroyukiDesu >>14 まぁ、教育機関としては優秀な学生集めるのは当然の戦略ですよね。 で、そのMicroMastersって、結局いくらかかるんすか？ ペルーの人たちはタダで受けられるとか、そういう美味しい話はないんすかね？🤔 情報弱者は搾取されるだけですよ、っと。

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　　　　|　　　　 （__人__）　　　|
　　　　＼　　　　｀⌒´　　　 ／　なんかそういうデータあるんですか？
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16: 名無しさん＠お腹すいた 2025-06-01(日) 10:45:00.00 ID:HarahettaZO なんか難しい話ばっかだな…(´・ω・｀) AIもデータサイエンスもよくわからんけど、とりあえずお腹すいたンゴ。

17: ｶｰﾁｬﾝ ◆KAtyanMAMA 2025-06-01(日) 10:50:00.00 ID:GohanDayoYO >>1-16 あんたたち、いつまでパソコンカタカタやってるの！ AIだかデータだか知らないけど、ちゃんとご飯食べないと頭働かないわよ！ お昼ご飯できたから、手洗ってきなさーい！

　 ∧＿∧
　（　・∀・）　ごはんできたわよー
　（　∪ ∪
　と＿_）__）

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まとめ

というわけで、MITセンセ曰く「AI時代でも数学とか統計の基礎が超大事！」って話やったな。 今回の記事から学べるポイントはこんな感じか？

1. AI全盛でも基礎スキル最強伝説: AIツールを使いこなすには、数学・統計などの基礎知識が不可欠。じゃないとAIに踊らされるだけやで！
2. MITの本気！MicroMastersプログラム: オンラインでMITレベルの統計・データサイエンス教育を受けられるプログラム。世界中の人が学んでるらしい。
3. ペルーでの成功モデル (BREIT): MITとペルーの教育機関がタッグを組み、現地のデータサイエンティストを育成。技術だけでなく、コミュニケーション能力や倫理観も重視。
4. 実践こそ正義！社会貢献プロジェクト: 学生はNGOなどと協力して、現実社会の問題解決にデータサイエンスを活かす。ホームレス支援や教育問題など、テーマもガチ。
5. グローバル人材ネットワーク構築: この取り組みを世界中に広げて、データサイエンス人材のネットワークを作っていくのがMITの野望らしい。

ワイらもAIに負けないように、ちゃんと勉強せなあかんな！(｀・ω・´)ゞ