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？

今日のビジネスと産業の中核はデータです。 ビッグデータの台頭に伴い、世界中の企業や組織は、データの可能性を自由に利用して、成長を促進し、収益性を拡大し、顧客満足度を高め、運用プロセス全体を改善しています。 そして、これらすべての背後には、データサイエンスという1つの大きな秘密があります。

データサイエンスとは何ですか？

データサイエンスは、データ推論、アルゴリズム開発、テクノロジーなど、データの複数の側面を組み合わせたものであり、日付を分析し、複雑な問題に対する革新的な解決策を見つけるのに役立ちます。 言い換えれば、データサイエンスとは、データを分析し、ビジネスの成長を促進するための創造的な方法を見つけることです。

「データサイエンスとは」という問いを完全に理解するためには、基本から始める必要があります。 プライマリレベルでは、データサイエンスは、データセット内の隠されたパターンを明らかにしようとします。 これらの有用なデータ洞察の助けを借りて、企業は意思決定プロセスを強化し、販売およびマーケティング戦略を合理化し、収益を拡大することができます。 たとえば、Netflixはユーザーデータをマイニングして、顧客の映画の視聴パターン、顧客の興味を高めるもの、特定のジャンルに向けて、どのような種類の番組や映画を制作するかを決定します。

さらに、データサイエンスには、データ製品の開発も含まれます。 「データ製品」とは、データを使用および処理してアルゴリズム指向の結果を生成する技術資産を意味します。 レコメンデーションエンジンは、データ製品の最も優れた例です。 たとえば、Amazonのレコメンデーションエンジンはユーザーデータを取り込み、以前の購入または表示されたアイテムに基づいてパーソナライズされたレコメンデーションリストを提供します。 同様に、Spotifyは消費者の行動を追跡して音楽の好みを理解し、それによって個々のユーザーにカスタマイズされた音楽リストを提供します。

「データサイエンスとは」に答える際に取り組むべきもう1つの重要なことは、データサイエンスの構成要素です。 同じことを見てみましょう。

データサイエンスは何で構成されていますか？

データサイエンスには、基本的に、数学、テクノロジー、ビジネスの洞察力という3つの専門分野の融合が含まれます。

1. 数学

数学と統計はデータサイエンスの中心にあります。 データを正常にマイニングできるようにするには、定量的な観点からデータを表示する必要があります。 データの相関関係、隠れたパターンの発見、およびある程度の専門知識の要求内の複雑な傾向は、いくつか例を挙げると、古典統計、ベイズ統計、線形代数などの数学的概念です。

2. テクノロジーとハッキング

大量のデータを扱う場合、テクノロジーのコツが必要になるのは当然のことです。 データサイエンティストの仕事の大部分は、データ内の貴重なパターンを明らかにするために技術ツールを活用することです。 彼/彼女は、Java、Scala、Python、R、SQLなどのプログラミング言語に精通している必要があります。 データサイエンティストは、頑固なアルゴリズムハッカーである必要があります。それによって、コンピューターを違法にハッキングすることを意味するものではありません。 これは、複雑なコードをハッキングして、より理解しやすく読みやすい形式に分解できる必要があることを意味します。

3. ビジネス感覚

データサイエンスの分野で優れているためには、強いビジネスマインドセットが必要です。 データサイエンスは、大規模なデータセットでの作業に慣れているだけでなく、ビジネスの価値創出を促進することを目的としているため、データサイエンティストは戦術的なビジネスマインドセットも必要です。 彼/彼女はデータに飛び込み、そこから有用な情報を抽出し、ビジネス組織にその情報をどのように使用して利益を得ることができるかについてアドバイスする必要があります。

上記の3つを削除すると、「データサイエンスとは」に対する答えは「なし」になります。

データサイエンティストとは誰ですか？

データサイエンティストは本質的に分析データの専門家であり、複雑な問題を解決するために必要なスキルを備えており、対処する必要のあるさまざまな問題を探求するための渇きを癒すことはできません。 彼らは、ITとビジネスの両方の長所を組み合わせた高度なスキルを持つ個人です。 したがって、データサイエンティストは、一部はコンピューターサイエンティスト、一部は数学者、一部はトレンドアナライザーです。

データサイエンティストの主な目標は、大量のデータを収集、分析、整理することであり、その過程で、組織のビジネス戦略の形成に役立つ貴重な洞察を発見します。 今日の企業はこれまで以上にビッグデータとデータ分析に依存しているため、長年にわたってデータサイエンティストの仕事は高い需要がありました。 実際、ハーバードビジネスレビューは、データサイエンティストの仕事は「21世紀で最もセクシーな仕事」であると宣言しました。

次に、データサイエンティストの職務を見てみましょう。
『Doing Data Science』の中で、著者のC.O'NeilとR.Schuttは、データサイエンティストの義務について詳しく説明しています。

「…データサイエンティストとは、データから意味を抽出して解釈する方法を知っている人のことです。これには、統計と機械学習のツールと方法の両方が必要であり、人間である必要があります。 データは決してクリーンではないため、彼女はデータの収集、クリーニング、および変更のプロセスに多くの時間を費やしています。 このプロセスには、永続性、統計、およびソフトウェアエンジニアリングのスキルが必要です。彼女がデータを形にした後、重要な部分は、視覚化とデータセンスを組み合わせた探索的データ分析です。」

データサイエンティストの最も基本的な任務は次のとおりです。

• 膨大な量の構造化データと非構造化データを収集し、それらを実用的な洞察に変換します。
• 組織の成長を促進する最も重要な可能性を秘めているデータ分析ソリューションを特定します。
• テキスト分析、機械学習、ディープラーニングなどの分析手法を使用してデータを分析し、隠れたパターンや傾向を解明します。
• 複雑なビジネス上の問題を解決するためのデータ駆動型アプローチを奨励します。
• データの精度と有効性を最適化するためのデータのクレンジングと検証。
• データの視覚化を介して、すべての生産的な観察と発見を会社の利害関係者に伝達します。

アナリティクスとは何ですか？

ここまでで、分析がデータサイエンスの重要な側面を形成していることに気づきました。 データサイエンティストは、生データ内の意味のあるパターンを明らかにするために分析に依存する必要があります。 しかし、アナリティクスとは正確にはどういう意味ですか？

分析は、複数のソースからデータを収集し、データを処理、調査、および解釈して、意味のある洞察を得るプロセスです。 これは、数学、統計、予測モデリング、MLなどの多次元ツールを利用して、データの有用なパターンを明らかにする分野です。 分析は2つのカテゴリに分類できます。

• 定量的データ分析–このタイプの分析は、統計的に測定できる定量化可能な変数を使用して数値データを分析します。
• 定性的データ分析–この分析は、データに対してより解釈的なアプローチを取ります。つまり、非数値データ（テキスト、画像、オーディオ、ビデオ）のパターンを「理解」することを目的としています。

ますます多くのデータが世界中のさまざまな業界に蓄積され続けるにつれて、分析はますますビジネスの不可欠な部分になりつつあります。 競争の激しい市場で生き残るためには、企業は自由に使えるデータを活用して、競争に勝ち続ける方法を見つける必要があります。 そして、これに対する答えは、もちろん、データ分析です。 ヘルスケアおよび教育セクターからスポーツやスマートホームに至るまで、分析は急速にビジネスを席巻しています。

この記事が「データサイエンスとは何か」に関するあなたの質問に答えるのに役立つことを願っています。 もっと！

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