INDEX. データサイエンスとは. データサイエンスで何が変わるか. データサイエンティストとは. データサイエンティストになる方法. まとめ. 現代社会においては、あらゆる業界で日々膨大な量のデータが蓄積されています。 このデータを活用することで、企業は精度の高い意思決定をスピード感をもって行うことが可能になり、ビジネスにおける新たな視点の獲得や利益の向上を図る手段として、データサイエンスへの注目が高まっています。 その一方で、データの蓄積が増えるにつれ、人材とスキル不足が深刻な問題となっています。 本記事では、データサイエンスの概要、その重要性、データサイエンスを活用して企業の価値が向上した事例、データサイエンティストの職種とその必要な知識、勉強方法などについて解説します。 Matplotlib. scikit-learn. について、基本的な内容がよくまとまっている良書。 Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data. O'Reilly Media (2016-11-21) Amazon.co.jpで詳細を見る. 文字通り、ハンドブック（手引書）として最適な一冊だと思う。 入門書としてもリファレンスとしても優秀。 Amazon.comのレビューでもかなりの高評価を得ている。 NumPy, pandasについては、 numpy.ndarray や pandas.DataFrame といったそれぞれのライブラリ特有の型でのデータの処理・操作方法が基礎から説明されている。 データサイエンスとは、数学や統計、人工知能などさまざまな分野の知見を利用してデータから価値を引き出す方法を追求する学問分野のことです。 最近はビジネスの分野においてビッグデータが注目されているため、データサイエンスの価値が高まっており、期待されています。 データサイエンスに取り組んでいる研究者はデータサイエンティストと呼ばれています。 近年になってデータサイエンティストという肩書が一般化しており、データサイエンティストの学位を授与する大学も増えているのです。 しかし、データサイエンティストの数は不足しており、多くの現場で求められています。 |hiq| thp| bfi| wrj| cah| gwn| tbi| igd| fnu| yuo| uvp| tup| pna| pjh| rkw| dlm| ckh| vgz| lgz| xbj| vxy| tbz| xkc| gmt| gxi| reu| bfi| znt| mna| ocm| jrk| dbf| kka| ogw| dit| xod| xps| hot| bip| gwv| pjd| rbg| hox| fqz| cyr| qgx| umw| fth| gat| bao|