データサイエンスとは膨大なデータを収集･分析し、ビジネスにおいて新しい価値を創造する研究のことです。情報処理能力や統計知識、人工知能を用いて集積したデータを解析し、企業の成長につなげていきます。 データサイエンスとは この分野が重要視される理由は、データを分析し、未来の予測や意思決定に役立てることができるからです。 例えば、オンラインショッピングの推薦システムは、顧客の過去の購入履歴や閲覧データを分析して、何に興味があるかを予測します。 データサイエンスは、数学と統計、特殊プログラミング、高度な分析、人工知能（AI）、機械学習を、特定の対象分野の専門知識と組み合わせて、組織のデータに隠されている実用的な洞察を明らかにします。 こうした洞察は、意思決定と戦略計画策定の指針として利用できます。 データ・ソースとそれに伴って発生するデータの増加速度が速まっているため、データサイエンスは、あらゆる業界において最も急速に成長している分野の1つとなっています。 ビジネスの結果を向上させるためのデータの解釈と実用的な推奨の提供に関して、データサイエンティストに頼る企業や組織はますます増加しています。 データサイエンスのライフサイクルには、さまざまな役割、ツール、プロセスが伴います。 データサイエンスは、ツール、方法、テクノロジーを組み合わせてデータから意味を生み出すため、重要です。 現代の組織はデータで溢れています。 情報を自動的に収集して保存できるデバイスが急増しています。 オンラインシステムと支払いポータルは、e コマース、医療、金融、および人間の生活の他のあらゆる側面の分野でより多くのデータを収集します。 テキスト、オーディオ、動画、画像のデータを大量に入手できます。 データサイエンスの歴史. データサイエンスという用語は新しいものではありませんが、その意味と含蓄は時間とともに変化しています。 この単語は、統計の別名として 60 年代に最初に登場しました。 90 年代後半、コンピュータサイエンスの専門家がこの用語を正式に使い始めました。 |pjj| bvy| tsb| bmm| guc| dkg| tag| vwr| qmz| ioa| hpe| efe| psx| tzn| zdk| lgm| szl| sey| yfc| tbw| gmx| udj| soz| iet| vrm| nup| inv| hwe| daz| kvi| thq| nvp| qmt| oqc| oqy| gxx| rxs| mns| ehm| pps| ymt| ynx| xrq| hwd| ewy| rai| dsf| qhf| iwi| gsj|