1つの画像にまとめられたデータサイエンス

最近、「データサイエンス」という用語が絶賛されています。 どこを見ても、データサイエンスに向けた何かがあります。 なんでそうなの？ 答えは非常に単純です。私たちの世界は、技術革新、ビジネスプロセス、ビジネス上の意思決定がすべてデータによって定義されているデータ主導の分野に急速に変化しています。 実際、世界のデータの90％は過去2年間に生成されています。 毎日、世界規模で約2.5兆バイトのデータが生成されています。 では、この膨大な量のデータをどの程度正確に理解しているのでしょうか。
まあ、それはすべてデータサイエンスのおかげです。

データサイエンスとは何ですか？

データサイエンスは、構造化データと非構造化データの両方に隠された意味のある情報を抽出することを目的として、データ推論と高度なアルゴリズム、科学的プロセス、テクノロジーを組み合わせた学際的な研究です。 それは、数学、統計学、コンピューターサイエンス、および情報科学の分野における概念、ツール、および専門知識を含むという意味で、学際的です。
データで明るいキャリアを築く方法

基本的に、データサイエンスとは、データ内から隠された傾向、パターン、洞察を解明することです。 データプロフェッショナル（データサイエンティスト、データアナリスト、統計学者）がこれらの貴重な洞察を発見すると、ビジネスアナリストは組織のインフラストラクチャ内に情報を組み込み、意思決定プロセスを強化し、売上と収益を増やし、従業員の生産性を高め、顧客満足度を向上させます。 データサイエンスには、「データ製品」の開発プロセスも含まれます。 データ製品とは、データを活用してアルゴリズム指向のソリューションを作成する技術資産を指します。 パーソナライズされた推奨リストは、データ製品の最も優れた例です。 たとえば、Amazonは消費者データを調べて、閲覧履歴と以前の購入に基づいて、個々の顧客向けの「パーソナライズされた」ショッピング提案​​をキュレートします。

次に、上の図に示すように、データサイエンスを5つの段階に分けてみましょう。

データ品質

大量のデータセットを処理する場合、最初にデータを評価して、対処する必要のある問題のコンテキストに応じて、特定の目的を果たすための信頼性、適合性、および効率を判断する必要があります。 データはさまざまな観点から調べられ、その正確性と関連性が計算されます。 組織およびビジネスプロセスのコンテキストでは、データが信頼できるものであり、健全なビジネス上の意思決定とソリューションを促進できることが重要です。

記述統計分析

記述統計分析は、グラフ、表、または数値計算を通じてデータサンプルに関する正確な要約を提供することにより、特定のデータセットを記述、提示、および整理するプロセスです。 記述統計の最も一般的な3つのタイプは、平均、中央値、および最頻値です。 記述統計分析は、理解を容易にするために、複雑な定量的情報を一口サイズの記述に変換するために主に使用されます。
データサイエンスとは何ですか？ データサイエンティストとは誰ですか？ アナリティクスとは何ですか？

データ診断

データの関連性が確立され、より小さなフラグメントに分割されたら、データ診断を実行して、組織のデータインフラストラクチャを調査およびレビューする必要があります。 ここでの目的は、データ構造内の問題を特定し、問題を修正するための効果的な戦略を作成すると同時に、データシステムに組み込むことができる可能な改善点を明らかにすることです。 データインフラストラクチャ全体をレビューする必要があるため、多変量データ分析が理想的な方法です。 多変量データ分析は、複数の変数から生じるデータを分析する統計手法を示します。

予測分析

予測分析とは、既存のデータセットから貴重な洞察を抽出して、将来起こりうる結果を予測する方法を指します。 データマイニングと機械学習の手法、および履歴データの統計アルゴリズムを活用して、将来の結果の確率を決定します。 予測分析により、将来の可能性を予測することで、企業は自社の製品、市場、消費者の傾向をよりよく理解し、市場でのリーチを拡大するための潜在的なリスクと新たな機会を特定できます。

セマンティック分析

データサイエンティストとアナリストは、電子メール、テキスト、ブログ投稿、ソーシャルメディア投稿、ツイートなど、構造化データと非構造化データの両方を大量に分析する必要があります。 非構造化データの難しさは、データ要素が互いにどのように関連しているかを理解するための先入観がないことです。 ここでセマンティック分析が役立ちます。これにより、従来の分類手法（ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）の代わりに、類似性の商に従ってさまざまなデータ要素のクラスタリングが容易になります。 それはすべて、機械に「学ぶ」方法を教えることです。 意味分析は、さまざまな単語の意味に関連する手がかりを提供するだけでなく、それらの相互関係を示唆します。 これは、消費者が製品/サービスとどのように相互作用しているか、製品/サービスが消費者にどのように価値を生み出しているか、彼らの好みや好みのパターンなどに関する情報を解明できるため、企業にとって非常に有益です。

世界のトップ大学からデータサイエンス認定を取得します。 エグゼクティブPGプログラム、高度な証明書プログラム、または修士プログラムを学び、キャリアを早急に進めましょう。

これがデータサイエンスの仕組みです。