О том, почему история всё время ускоряется, грозит ли нам демографическая катастрофа и как изменится мир ещё при жизни этого поколения, рассказывает известный российский популяризатор науки, автор модели численного роста человечества Сергей Капица.

Природные экосистемы важны не только для выживания девяти миллионов видов растений и животных на этой планете. Они также являются ключевым фактором будущего человечества, которому все больше угрожает наша неспособность сократить выбросы углерода и защитить экологические основы самой жизни.

В ходе исследований зачастую анализируются большие объемы данных, которые называют большими данными (англ. big data), чтобы определить лучшие модели для борьбы с распространением рака молочной железы и тестирования лекарственных препаратов. Современные экспериментальные модели, используемые в лабораторных условиях для моделирования роста опухолей у пациентов, часто предусматривают процессы культивирования клеток с использованием предметных стекол или клеточных линий

Процесс обнаружения и применения новых методов в лечении рака может стать быстрее и эффективнее, чем когда-либо, благодаря применению машинного обучения и больших данных. Но для того, чтобы реализовать потенциал этих технологий, нам потребуется прагматичный, глобально стандартизированный политический курс, контролирующий сбор и использование медицинских данных.

Доктор Ричард Хэмминг, профессор морской школы Монтерея в штате Калифорния и отставной учёный Bell Labs, прочёл 7 марта 1986 года очень интересную и стимулирующую лекцию «Вы и ваши исследования» переполненной аудитории примерно из 200 сотрудников и гостей Bellcore на семинаре в серии коллоквиумов в Bell Communications Research. Эта лекция описывает наблюдения Хэмминга в части вопроса «Почему так мало учёных делают значительный вклад в науку и так многие оказываются в долгосрочной перспективе забыты?». В течение своей более чем сорокалетней карьеры, тридцать лет которой прошли в Bell Laboratories, он сделал ряд прямых наблюдений, задавал учёным очень острые вопросы о том, что, как, откуда, почему они делали и что они делали, изучал жизни великих учёных и великие достижения, и вёл интроспекцию и изучал теории креативности. Эта лекция о том, что он узнал о свойствах отдельных учёных, их способностях, чертах, привычках работы, мироощущении и философии.

What risks are linked to the application of data science in the study of society?

Очень часто студентом не осознается факт того, что дипломная работа – это лишь конечный результат того, что называется собственно «научным исследованием». Даже самая замечательная вёрстка и соблюдение всех формальных требований к оформлению не спасет дипломный проект, если в нем нет смыслоёмкого содержания.