8872+. 8869感想

(コメントいただきました)

8869. ニュー速@東京2

数理モデル屋ってコスパよさそうに感じるの気のせいですか?

必要なスキル
・初等プログラミング能力
・大学教養レベルの数学
・現象をモデルに落とし込むセンス
不要な物品
・ラボ設備
・大型コンピューター
・研究費
・ソルジャー

花形からは遠く、椅子の数も少ないでしょうが、分野が合う人は美味しく業績を稼げそうですね。
学生・若手PDでも成果出せます。経験を積むと、着想から数週間で短めのフルペーパー投稿まで持っていけそうです。

(以上、ありがとうございました)

生物の世界でも、in silicoと呼ぶのですが、データサイエンスの論文がめちゃくちゃ増えてます。ただ、問題は、砂上の楼閣で、wetなデータとモデルが合わないことがあるのです。まだ、未熟な段階で。

宮沢さんが数理モデルをバカにしてるのは、その感覚にあるんだと思います。

凍結電子顕微鏡とコンピュータによる画像処理で、今では「結晶」を作らずに構造解析ができるようになったことをご存知ないのだろな。

データの解析ができる人が今後も重宝されるのは事実でしょう。私は無理です。ロートルなんで、ついて行けない。

(コメント追記)

昨年あった結晶学の国際会議ですが、cryo-EM関連の発表が無茶苦茶多いです。
https://asca2019.org/programme-at-a-glance/
https://asca2019.org/abstracts-submission/

猫も杓子もタンパク質。固体物理関係の人は殆どいません。
ただ、ノウハウの蓄積があって何らかの戦略があって頑張ってるグループに比べ。
「とりあえずcryo-EMはじめました!」なグループは太刀打ちできないだろう印象があります。
(強いグループの基調講演とか聞くと痛感します)

データサイエンスも似たような感じで、やる気ある学生がいろいろやるのはいいことですが、
ボスが結果の解釈をちゃんとできなかったら、学部のレポート並の卒論修論が大量生産されるだけです。
下手にデータサイエンスに手を出してる企業さんも多いけど、痛い目にあう所も多いと思います。

若い子(高校生以下)の皆さん、データバブルに気をつけてくださいよ。
供給過多が確実なので、就活ではかなり苦戦することを覚悟してください。
データサイエンティストとして就職した人も、一握りのエース級の人か、その信頼されてる部下でない限り、
銀行の事務職の人のように、そう遠くないうちに他の分野に転身する可能性もかなり高いと踏んでいます。

(以上、ありがとうございました)

Cryo-EMも、モノを提供する人がいないと、写真は撮れないんですよね・・・

M先生も守護霊発言ですか。なんで、この方向に向かっていくのかな。
大阪のような大都市は同心円状というより、離れたベッドタウンに飛ぶ、あとベッドタウンの収入レベルによって異なる、ってウェブスターが言ってる。