人々のためのソフトウェア大工

ムーアの法則、アルゴリズムの高速化、ストレージのスケールアウト、ネットワークの高速化により、大きなデータが普及しつつあります。しかし、もっと多くの人々にそれを使用するように訓練するにはどうすればよいでしょうか?

数百テラバイトのシーケンサーデータを扱う一連の科学者、例えば遺伝学者を連れて行きましょう。結果が得られるまでの時間は、データの収集と分析に必要なソフトウェアの作成とテストに時間が掛かります。

GoogleとAmazonは、コンピュータサイエンスの博士号を雇っているので、この問題はありません。しかし、遺伝学者や他の科学者は、コンピュータ科学者になりたくはない。しかし、今は仕事をするためのプログラミングスキルが必要です。

それは、Greg Wilson(ソフトウェア大工:Lessons Learned)の偉大な論文のテーマです。 GregはMozillaで働いており、これを15年間続けてきました。

このアイデアはSoftware Carpentryで、プログラムデザイン、スクリプト作成、バージョン管理、テスト、その他の基本的ではないソフトウェアのスキルなど、コンピューターをより効率的に使用するために、昨年4300人以上の科学者が訓練しました。

これは生産性と正確性にとって重要です。

間違っている、数年前、ハーバードの2名のエコノミストReinhartとRogoffは、GDPの90%以上の国家債務が経済成長を押しつぶしたことを発見した。大景況時に対応して、政策立案者は各国に支出と借金を削減し、何百万人もの人々に苦痛を与えました。

しかし、これらの賢いハーバードエコノミストは間違っていた。彼らのスプレッドシートはすべてのデータを分析せず、修正するとその効果は消えた。その間に、熱心で費用のかかる教育を受けた若者の何百万人もが失業しています。悪いスプレッドシートのおかげで、人生、才能、潜在的な悲惨な無駄です。

ソフトウェアを正しく入手する:ソフトウェア大工のトレーニング資料はオンラインで、2日間のトレーニングで提供されるように設計されています。目標は、コンピュータ科学者になりたくない賢い人々に、コンピュータに慣れ親しむ時代に生産的で透明なスキルを身に付けるために必要なスキルを与えることです。

ストレージビットが取る;ビッグデータは、10年前に推測できるものを知り、今から5年後ではなく、今すぐ知ることを可能にします。しかし、私たちは今収集、保管、分析できるすべてのデータを理解するのに必要なコードを書くのに十分なコンピュータ科学者と統計家を持っていません。

ソフトウェア大工は、実際の問題に対する実用的な対応です。私たちが得るすべての助けが必要です。

コメントはいつものように歓迎されます。どんな良いソフトウェアホラーストーリーがありましたか?

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