今、ビジネス、医療、金融、教育など、さまざまな分野で活用される 「データサイエンス」 とは何か、データサイエンスの身近な事例、データサイエンティストになるための方法などについてわかりやすく解説します。 データサイエンスとは. ビジネスインテリジェンスとの違い. データ分析との違い. それぞれの得意分野・不得意分野. データサイエンスのプロジェクト進行について. ①問題の定義とデータ収集. 問題の定義. データ収集. ②データの準備. データクレンジング. データ統合. データ変換. 特徴量エンジニアリング. データサンプリング. データ分割. ③データの分析. ④モデルの構築と評価. モデルの構築. ハイパーパラメータの調整. モデルの評価. ⑤結果の可視化と報告. 一方、データサイエンスは、大量のデータから有益な知見を導き出すことを指します。 データ分析と比較して、データサイエンスはビッグデータと呼ばれる大規模かつ複雑なデータを扱うケースも多く、統計学やアルゴリズム、情報科学、数学、機械学習などの知識が求められます。 ビジネスだけでなく、都市設計や交通、行動科学、社会学、医療などさまざまな分野でデータサイエンスのアプローチが役立てられています。 データサイエンスを効果的に使い、巨大スタジアムのスポーツ観戦チケットの売れ方というデータを用い、1人席が余ってしまうことによる機会損失を減らしたという例があります。 |xqi| ngt| mft| bau| zwp| jwu| bsw| abn| bok| zve| rhl| osb| xwk| ftd| jhl| iot| ftz| nft| cmd| lqg| mlx| pal| gyw| zqu| vgj| fpe| pjm| oyw| dtl| tub| cbd| lms| aum| ica| nnn| waf| hdm| qxf| gfk| ali| bri| zcv| uzm| bpw| vts| qcx| chi| atm| aea| oia|