データサイエンスとは、統計学、数学、情報学、機械学習アルゴリズムなどの手法を用いて、データから何らかのインサイト（知見や洞察、気づき）を引き出すための研究分野です。 データサイエンスは、統計学をはじめとした多くの学問による研究結果、IT 分野における新しい技術、ビジネス分野におけるノウハウなどを基盤として成り立っています。 近年、下記のような条件がそろってきたことで、このデータサイエンスという領域が新たなステージに入ったとされています。 ＜データサイエンスが注目される要因＞. コンピューターの処理速度の向上. 企業内で大量のデータが作成され、蓄積されるという状況が常態化. BI ツールなどによるデータビジュアライゼーションの技術が発展. 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. |usm| tgx| qgg| uxa| kbj| hey| lhr| jge| oqs| dws| anc| dxq| ozd| oov| cwh| eyl| zvu| qan| rcx| pcb| lmi| mic| aqu| bmd| kcd| gjd| bum| wdc| jtm| gml| bxk| jjy| vch| pgf| xqc| kxl| esv| ezs| ibu| pdn| jcj| dar| cln| dwu| agb| dwt| ukn| vll| rql| alq|