ビジネスデータサイエンティスト間のインタラクティブなピアラーニング
前学期、クラスメートと私は、パナギオティス（パノス）アダモプロス教授と一緒にビッグデータの管理というコースを受講しました。 ビッグデータは急速に変化し、そのエコシステムはますます複雑になっているため、このクラスでは、Apacheエコシステム内のSQL、NoSQL、AWS、Hadoop、Hiveなどのさまざまなビッグデータツールを学びました。 ただし、この新しい分野ではデータを管理するための新しいツールと方法が絶えず発明されているため、授業時間は常にそれらすべてをカバーするように制限されています。 幸いなことに、各チームが研究結果をクラス全体で共有したため、最終コースプロジェクトを通じて、進化するトピックを自分たちで探索する機会が与えられました。 全体として、コホート全体で、クラスのシラバスを超えた8つの新しいツールが提示されました。 誰もが、自分たちが個別に達成できる以上に、仲間から面白くて有用だと思った知識を奪うことができました。 この効率的な学習スタイルは、「インタラクティブなピアラーニング」と定義できると思います。
例を挙げると、私のチームメイトであるAgnes（Yang）LiuとNate Silverblattと、私はGoogle CloudDataprepを将来のビジネスデータサイエンティストのクラスに紹介することにしました。 Google Cloud Dataprepは、データサイエンスの分野でデータ準備プロセスを効果的に促進するように設計された、新しく登場した非常に強力なデータクレンジングツールです。 私たちはこの新製品を研究して、それがどのように機能するかを理解するために何日も費やしました。 クラスメートが実際のデータセットで本発明を使用する方法を視覚的に理解できるように、デモビデオも作成しました。 私のチームは、貴重な分析ツールを共有したことで同僚から多くの肯定的なフィードバックを受け取り、私たちの努力が報われたことを嬉しく思います。 私の知る限り、新しい領域を掘り下げている間、すべてのチームがさまざまな課題に直面しました。 しかし、私たちは皆、練習や調査に多くの時間を費やすか、教員に助けを求めることで、プロジェクトの問題を解決することができました。 その結果、すべてのチームが興味深いトピックを研究し、将来のキャリアに役立つ新しい知識を習得した仲間に有益なプレゼンテーションを提供するために力を注いでいます。
私たちのチームが最終プロジェクトを進めていくうちに、私たち一人一人が研究者、教師、学生の役割を果たしていることに気づきました。 革新的なツールを自分で探求することから、教室で「対象分野の専門家」になることまで、私たちはプロセス全体を通してさまざまな帽子をかぶることを学びました。 データサイエンスは最先端の分野であり、ビッグデータは最先端の空間であるため、自己探求とインタラクティブなピアラーニングの両方を通じて最新のトレンドに精通することが重要です。 熱心な問題解決者および知識吸収者として、私たちは最終プロジェクトでビジネス分析の世界の表面を引っ掻き、今度は私たちの絶頂プロジェクトを深く掘り下げます。
