データ サイエンス

データ サイエンスは、今日の多くの業界にとって不可欠な要素です。膨大な量のデータが生成されることを考えると、IT 業界で最も議論されているトピックの 1 つです。長年にわたって人気が高まり、企業はデータ サイエンス技術を実装して成長を遂げています。ビジネスと顧客満足度を高め、データサイエンティストになります。

データサイエンスとは?

データ サイエンスは、最新のツールと手法を使用して膨大な量のデータを処理し、目に見えないパターンを見つけ、意味のある情報を導き出し、ビジネス上の意思決定を行う研究分野です。データ サイエンスでは、複雑な機械学習アルゴリズムを使用して予測モデルを構築します。

分析に使用されるデータは、さまざまなソースから取得され、さまざまな形式で表示されます。

データ サイエンスとは何かがわかったので、今日の IT ランドスケープにデータ サイエンスが不可欠である理由を見てみましょう。

データ サイエンスのライフサイクル

データ サイエンスとは何かがわかったところで、データ サイエンスのライフサイクルに注目しましょう。データ サイエンスのライフサイクルは 5 つの異なる段階で構成され、それぞれに独自の機能があります。

  1. キャプチャ: データ取得、データ入力、信号受信、データ抽出。このフェーズには、生の構造化データと非構造化データの収集が含まれます。
  2. メンテナンス: データ ウェアハウジング、データ クレンジング、データ ステージング、データ処理、データ アーキテクチャ。この段階では、生データを取得して、使用できる形式に変換します。
  3. プロセス: データ マイニング、クラスタリング/分類、データ モデリング、データ要約。データ サイエンティストは、準備されたデータを取得し、そのパターン、範囲、バイアスを調べて、予測分析でどの程度役立つかを判断します
  4. 分析: 探索的/確認的、予測分析、回帰、テキスト マイニング、定性分析。ここにライフサイクルの真骨頂があります。このフェーズでは、データに対してさまざまな分析を実行します。
  5. 対話: データの報告、データの視覚化、ビジネス インテリジェンス、意思決定。この最終ステップでは、アナリストはチャート、グラフ、レポートなどの読みやすい形式で分析を準備します。

データ サイエンスの前提条件

ここでは、データ サイエンスとは何かを学び始める前に知っておく必要がある技術的な概念をいくつか紹介します。

1.機械学習

機械学習はデータ サイエンスのバックボーンです。データ サイエンティストにとって統計の基礎知識に加えて、ML も重要です。

2.モデリング

数学的モデルを使用すると、データについて既に知っていることに基づいて、迅速な計算と予測を行うことができます。モデリングも機械学習の一部であり、特定の問題を解決するのに最適なアルゴリズムを特定し、これらのモデルをトレーニングする方法を特定します。

3.統計

統計はデータ サイエンスの中核です。統計を強力に処理することで、より多くのインテリジェンスを抽出し、より意味のある結果を得ることができます。

4.プログラミング

データ サイエンス プロジェクトを成功させるには、ある程度のプログラミングが必要です。最も一般的なプログラミング言語は Python と R です。Python は学習が容易であり、データ サイエンスと ML 用の複数のライブラリをサポートしているため、特に人気があります。

5.データベース

有能なデータ サイエンティストは、データベースの仕組み、データベースの管理方法、データベースからのデータの抽出方法を理解する必要があります。

データ サイエンス プロセスを監督するのは誰ですか?

経営者

プロのマネージャーは、データ サイエンスのトレーニング方法論を監督する担当者です。彼らの主な責任は、データ サイエンス チームと協力して問題を特徴付け、分析アプローチを確立することです。データサイエンティストは、マーケティング、財務、販売部門を監督し、部門を担当する幹部に報告することができます。彼らの目標は、データ サイエンティストや IT マネージャーと緊密に協力して、プロジェクトが予定どおりに完了するようにすることです。

ITマネージャ

それに続くのは IT マネージャーです。メンバーが組織に長く在籍している場合、その責任は間違いなく他のメンバーよりも重要になります。彼らは主に、データ サイエンス活動を可能にするインフラストラクチャの開発とアーキテクチャを担当しています。データ サイエンス チームは、効率的かつ安全に作業できるように、常に監視され、リソースが割り当てられています。彼らは、データ サイエンス チームの IT 環境の構築と維持を担当する必要があります。

データ サイエンス マネージャー

データ サイエンス マネージャーは、お茶の最後の部分を構成します。彼らは主に、すべてのデータ サイエンス チーム メンバーの作業プロセスの調査と監視を担当しています。また、3 つのデータ サイエンス チームの日々の活動を管理および監督しています。彼らは、プロジェクトの計画と監視をチームの成長と融合できるチームビルダーです。

データサイエンティストとは?

データ サイエンティストは、複雑な問題を処理する技術的能力と、どの質問に答える必要があるかを発見したいという欲求を備えた、最新の分析データの専門家の 1 人です。彼らは、数学者、コンピューター科学者、トレンド予測者の混合です。また、彼らはビジネスや IT の分野で働いているため、需要が高く、高給も得られます。

毎日、データ サイエンティストは次のタスクを実行できます。

  1. データセットのパターンと傾向を探して洞察を得ます。
  2. 予測アルゴリズムとデータ モデルを作成します。
  3. 機械学習技術を使用して、データまたは提供される製品の品質を向上させます。
  4. 提案を他のチームや経営陣に配布します。
  5. R、SAS、Python、SQL などの統計ツールをデータ分析に使用します。
  6. データサイエンスのイノベーション分野のトップ。

データサイエンティストは何をしますか?

あなたはデータ サイエンスとは何かを知っていますが、この仕事の役割がどのようなものなのか疑問に思っているに違いありません。答えは次のとおりです。データ サイエンティストは、ビジネス データを分析して意味のある洞察を引き出します。言い換えれば、データサイエンティストは、一連のステップを通じてビジネス上の問題を解決します。

  • データの収集と分析に取り組む前に、データ サイエンティストは適切な質問をして理解を得ることで問題を特定します。
  • 次に、データ サイエンティストは、変数とデータ セットの正しいセットを決定します。
  • データ サイエンティストは、エンタープライズ データや公開データなど、さまざまなソースから構造化データと非構造化データを収集します。
  • データが収集されると、データ サイエンティストが生データを処理し、分析に適した形式に変換します。これには、均一性、完全性、正確性を保証するためのデータのクリーニングと検証が含まれます。
  • データが使用可能な形式でレンダリングされた後、分析システム (ML アルゴリズムまたは統計モデル) に入ります。これは、データ サイエンティストがパターンと傾向を分析して特定する場所です。
  • データが完全にレンダリングされると、データ サイエンティストはデータを解釈して機会と解決策を見つけます。
  • データ サイエンティストは、適切な利害関係者と共有する結果と洞察を準備し、結果を伝達することで仕事を完了します。

ここで、データ サイエンスを明確に理解するのに役立ついくつかの機械学習アルゴリズムに注意する必要があります。

なぜデータサイエンティストになるのですか?

データ サイエンスとは何かを学びました。エキサイティングに聞こえますか?キャリア分野としてデータ サイエンスを追求すべきもう 1 つの確固たる理由があります。 Glassdoor と Forbes によると、データ サイエンティストの需要は 2026 年までに 28% 増加すると予測されており、これはビジネスの持続可能性と長寿を物語っています。したがって、安全なキャリアが必要な場合は、データ サイエンスがその機会を提供してくれます。

ですから、安定性と手厚い報酬を提供するエキサイティングなキャリアをお探しなら、もう探す必要はありません!

データサイエンスの利用

  1. データ サイエンスは、一見構造化されていない、または無関係に見えるデータのパターンを検出し、結論と予測を行うことができます。
  2. ユーザーデータを取得するテクノロジー企業は、戦略を使用してそのデータを価値のある、または有益な情報に変えます。
  3. データ サイエンスは、自動運転車などの輸送業界にも進出しています。自動運転車を使用して事故の数を減らすのは簡単です。たとえば、自動運転車では、トレーニング データがアルゴリズムに提供され、高速道路や交通量の多い道路の制限速度など、データ サイエンスのアプローチを使用してデータがテストされます。
  4. データ サイエンス アプリケーションは、遺伝学およびゲノミクス研究を通じて、より優れたレベルの医療カスタマイズを提供します。

データサイエンスのどこに当てはまりますか?

データ サイエンスは、フィールドの 1 つの側面に焦点を当てて専門化する機会を与えてくれます。以下は、このエキサイティングで急速に成長している分野で適切と思われるさまざまなアプローチのサンプルです。

データ サイエンティスト

アクションの役割: 問題の内容、回答が必要な質問、およびデータの検索場所を決定します。さらに、関連データをマイニング、クリーニング、提示します。

必須スキル: プログラミング スキル (SAS、R、Python)、ストーリーテリングとデータの視覚化、統計と数学のスキル、Hadoop、SQL、機械学習の知識。

データアナリスト

職務: アナリストは、データ サイエンティストとビジネス アナリストの間のギャップを埋め、データを整理して分析し、組織の質問に答えます。彼らはテクニカル分析を行い、それを定性的な行動項目に変えます。

必須スキル: 統計および数学のスキル、プログラミング スキル (SAS、R、Python)、およびデータ ラングリングとデータ視覚化の経験。

データ エンジニア

職務: データ エンジニアは、組織のデータ インフラストラクチャとデータ パイプラインの開発、展開、管理、最適化に重点を置いています。エンジニアは、クエリ用のデータの転送と変換を支援することで、データ サイエンティストをサポートします。

必要なスキル: NoSQL データベース (MongoDB、Cassandra DB など)、Java や Scala などのプログラミング言語、フレームワーク (Apache Hadoop)。

データ サイエンス ツール

データ サイエンス ビジネスは挑戦的ですが、幸いなことに、データ サイエンティストが仕事で成功するのに役立つツールがたくさんあります。

データ分析: SAS、Jupyter、R Studio、MATLAB、Excel、RapidMiner
データウェアハウジング: Informatica/Talend、AWS Redshift
データの視覚化: Jupiter、Tableau、Cognos、RAW
機械学習: Spark MLIB、Mahout、Azure ML Studio

ビジネスインテリジェンスとデータサイエンスの違い

データ サイエンスとは何かを理解し、次にビジネス インテリジェンスとデータ サイエンスの違いを理解し、それらを同じ意味で使用できない理由を理解しています。ビジネス インテリジェンスは、ビジネス データ/情報の分析に使用される戦略とテクノロジの組み合わせです。データ サイエンスと同様に、ビジネス オペレーションの履歴、現在、および予測ビューを提供できます。ただし、いくつかの重要な違いがあります。

ビジネス・インテリジェンスデータサイエンス
構造化データを使用構造化データと非構造化データの両方を使用
本質的に分析的 – データの履歴レポートを提供します科学的性質: データの詳細な統計分析を実行します
視覚化に重点を置いた基本的な統計 (ダッシュボード、レポート) の使用より高度な統計分析と予測分析、および機械学習 (ML) を活用します。
過去のデータと現在のデータを比較して傾向を特定過去のデータと現在のデータを組み合わせて、将来のパフォーマンスと結果を予測します

データサイエンスの応用

データ サイエンスは、ほぼすべての業界で応用されています。

1.ヘルスケア

ヘルスケア企業は、データ サイエンスを使用して、病気の診断と治療を行う高度な医療機器を構築しています。

2.ゲーム

ビデオ ゲームやコンピューター ゲームは現在、データ サイエンスの助けを借りて作成されており、ゲーム体験を次のレベルに引き上げています。

3.画像認識

画像内のパターンを認識し、画像内のオブジェクトを見つけることは、最も一般的なデータ サイエンス アプリケーションの 1 つです。

4.レコメンドシステム

Netflix と Amazon のプラットフォームは、視聴、購入、または閲覧したいものに基づいて、映画や製品の推奨事項を提供します。

5.物流

ロジスティクス企業はデータ サイエンスを使用して、製品のより迅速な配送を保証し、運用効率を高める方法を最適化しています。

6.不正行為の検出

銀行および金融機関は、データ サイエンスおよび関連するアルゴリズムを使用して、不正なトランザクションを検出します。

7.インターネット検索

検索について考えるとき、すぐに Google を思い浮かべます。右?ただし、Yahoo、Duckduckgo、Bing、AOL、Ask など、Google が 1 日あたり 20 ペタバイトを超えるデータを処理することを考えると、データ サイエンス アルゴリズムを使用して検索クエリに対してより良い結果を数秒で提供する他の検索エンジンがあります。データ サイエンスがなければ、Google は今日私たちが知っている「Google」ではなかったでしょう。

8.スピーチ入門

音声認識は、データ サイエンス技術によって支配されています。これらのアルゴリズムの優れたパフォーマンスは、日常生活で見ることができます。 Google アシスタント、Alexa、Siri などの仮想音声アシスタントの助けが必要になったことはありませんか?その音声認識技術は舞台裏で働いており、あなたの言葉を解釈して評価し、あなたの使用から有用な結果を提供しようとしています.画像認識は、Facebook、Instagram、Twitter などのソーシャル メディア プラットフォームでも見られます。リストに載っている誰かと一緒に写っている写真を送信すると、これらのアプリケーションはその写真を認識してタグを付けます。

9.ターゲットを絞った広告

検索が最も重要なデータ サイエンスの用途であると考えている場合は、これを考慮してください: デジタル マーケティングの範囲全体です。データ サイエンス アルゴリズムは、さまざまな Web サイトのディスプレイ バナーから空港のデジタル ビルボードまで、ほぼすべてのものを識別するために使用されます。これが、デジタル広告の CTR (コールスルー率) が従来のマーケティングよりもはるかに高い理由です。ユーザーの過去の行動に基づいてカスタマイズできます。これが、別の人が同じエリアで服の広告を見たときに、データ サイエンス トレーニング プログラムの広告が表示される理由です。

10.航空路線計画

データ サイエンスの結果、航空業界はフライトの遅延を予測しやすくなり、成長を後押ししています。また、デリーから米国へのフライトなど、目的地にすぐに着陸するか、途中で休憩するか、途中で停止してから目的地に到着するかを判断するのにも役立ちます。

11.拡張現実

大事なことを言い忘れましたが、究極のデータ サイエンス アプリケーションは将来的に最も魅力的に見えます。はい、拡張現実以外のことについて話し合っています。データ サイエンスと仮想現実の間に魅力的な関係があることをご存知ですか?バーチャル リアリティ ヘッドセットには、コンピューターの専門知識、アルゴリズム、およびデータが組み込まれており、可能な限り最高の視聴体験を生み出します。人気ゲームの Pokémon GO は、その方向への小さな一歩です。壁、通り、その他の存在しない表面を歩いてポケモンを見る能力。ゲームの作成者は、同じビジネスの以前のアプリである Ingress のデータを使用して、ポケモンの場所とジムを選択しました。

データサイエンスの例

ここでは、データ サイエンスの多用途性を示すいくつかのユース ケースの簡単な概要を示します。

法執行機関: このシナリオでは、ベルギーの警察はデータ サイエンスを使用して、犯罪を防止するためにスタッフを配置する場所と時期をよりよく理解できるようにしています。リソースは限られており、データ サイエンスの広い領域をカバーする必要があるため、警官はダッシュボードとレポートを使用して状況認識を高め、薄く分散した警察が秩序を維持し、犯罪行為を予測できるようにしました。

パンデミックとの戦い: ロードアイランド州は学校の再開を望んでいましたが、進行中の COVID-19 パンデミックを考慮すると、当然のことながら慎重でした。州はデータ サイエンスを使用して症例の調査と接触者の追跡を迅速化し、少数のスタッフが市民からの膨大な数の関連する電話を処理できるようにしました。この情報は、州がコール センターを設置し、予防措置を調整するのに役立ちました。

無人車両: センサー製造会社の Lunewave は、センサー技術をより費用対効果が高く正確なものにする方法を探していました。彼らは、データ サイエンスと機械学習を利用して、センサーの安全性と信頼性を高め、データを使用して 3D を改善しました。プリントセンサーの製造工程

エンターテイメント: データ サイエンスにより、ストリーミング サービスは消費者が何を視聴しているかを追跡および評価できます。これにより、新しいテレビ シリーズや映画の制作が促進され、データ駆動型のアルゴリズムを使用して、ユーザーの閲覧履歴に基づいてカスタマイズされた提案が行われます。

金融: 銀行やクレジット カード会社は、データをマイニングおよび分析して、不正行為を検出し、ローンや与信枠の財務リスクを管理し、顧客ポートフォリオを評価してアップセルの可能性を明らかにします。

製造: 製造におけるデータ サイエンスのアプリケーションには、サプライ チェーン管理と流通の最適化、および施設で発生する前に潜在的な機器の障害を予測するための予知保全が含まれます。

ヘルスケア: 機械学習モデルとその他のデータ サイエンス コンポーネントは、病院やその他のヘルスケア プロバイダーによって使用され、X 線分析を自動化し、医師が前臨床結果に基づいて疾患を診断し、治療を計画するのに役立ちます。

小売: 小売業者は、顧客の行動と購入傾向を評価して、パーソナライズされた製品の提案と、ターゲットを絞った広告、マーケティング、およびプロモーションを提供します。また、データ サイエンスは、製品在庫とサプライ チェーンを管理して在庫を維持するのにも役立ちます。

よくある質問

データサイエンス、人工知能、機械学習の違いは何ですか?

人工知能は、コンピューターを人間のように行動/思考させます。データサイエンスは、データメソッド、科学的分析、および統計に取り組む AI のサブセットであり、これらはすべて、データから洞察と意味を引き出すために使用されます。機械学習は、提供されたデータから物事を認識するようコンピューターに教える AI のサブセットです。

簡単に言えば、データサイエンスとは何ですか?

データ サイエンスは、データ手法、科学的分析、統計に取り組む AI サブセットであり、これらはすべて、データから洞察と意味を得るために使用されます。

データサイエンティストは何をしますか?

データ サイエンティストは、ビジネス データを分析して意味のある洞察を引き出します。

例を挙げたデータサイエンスとは?

データ サイエンスは、最新のツールと手法を使用して膨大な量のデータを処理し、目に見えないパターンを発見し、意味のある情報を発見し、ビジネス上の意思決定を行う研究分野です。

データサイエンティストはどのような問題を解決しますか?

データ サイエンティストは、次のような問題を解決します。

  1. 信用リスクの軽減
  2. 流行の軌跡と感染パターン
  3. 各種ネット広告の効果
  4. 資源配分
  5. データ サイエンティストはコーディングを行いますか?

ひょっとしたら、彼らが呼ばれるかもしれません。

データサイエンスを独学できますか?

データ サイエンスは、多くの困難な技術要件を伴う複雑な分野です。構造化された学習プログラムの助けを借りずにデータ サイエンス教育を試みることはお勧めできません。

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