論文の概要: Data Science: a Natural Ecosystem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.11010v1
• Date: Fri, 25 Apr 2025 08:43:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-22 23:32:14.46607
• Title: Data Science: a Natural Ecosystem
• Title（参考訳）: データサイエンス:自然生態系
• Authors: Emilio Porcu, Roy El Moukari, Laurent Najman, Francisco Herrera, Horst Simon,
• Abstract要約: この原稿は、私たちが本質的なデータ科学と呼ぶものの全体像(データ中心)を提供する。 データサイエンティストは、ミッションに従って定義された課題に直面します。 我々は本質的なデータ科学を計算と基礎に意味的に分割した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.870389904165705
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This manuscript provides a holistic (data-centric) view of what we term essential data science, as a natural ecosystem with challenges and missions stemming from the data universe with its multiple combinations of the 5D complexities (data structure, domain, cardinality, causality, and ethics) with the phases of the data life cycle. Data agents perform tasks driven by specific goals. The data scientist is an abstract entity that comes from the logical organization of data agents with their actions. Data scientists face challenges that are defined according to the missions. We define specific discipline-induced data science, which in turn allows for the definition of pan-data science, a natural ecosystem that integrates specific disciplines with the essential data science. We semantically split the essential data science into computational, and foundational. We claim that there is a serious threat of divergence between computational and foundational data science. Especially, if no approach is taken to rate whether a data universe discovery should be useful or not. We suggest that rigorous approaches to measure the usefulness of data universe discoveries might mitigate such a divergence.
• Abstract（参考訳）: この原稿は、データ・ライフ・サイクルのフェーズに、5Dの複雑さ(データ構造、領域、基数、因果性、倫理)を複数組み合わせることで、データ・ユニバースから生じる課題とミッションを持つ自然のエコシステムとして、私たちが本質的なデータ・サイエンスと呼ぶものに対する全体像(データ中心)を提供する。 データエージェントは、特定の目標によって駆動されるタスクを実行する。 データサイエンティストは、データエージェントの論理的組織と行動から生まれた抽象的なエンティティである。 データサイエンティストは、ミッションに従って定義された課題に直面します。 我々は、特定の規律と本質的なデータ科学を統合する自然生態系であるパンデータ科学の定義を可能にする、特定の規律によって引き起こされるデータ科学を定義します。 我々は本質的なデータ科学を計算と基礎に意味的に分割した。 我々は、計算科学と基礎データ科学の間には深刻な分岐の脅威があると主張している。 特に、データ宇宙の発見が有用かどうかを評価するためのアプローチが取られていない場合。 我々は、データ宇宙発見の有用性を測定するための厳密なアプローチが、そのような分散を緩和するかもしれないことを示唆している。

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