データサイエンスとは: データサイエンスと分析のガイド

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データサイエンスとは
データサイエンスプロジェクトの段階
データサイエンスツール
1. データサイエンティストとそのツール
データサイエンスの学位とは
データサイエンスとアナリティクスとは何ですか
データサイエンスプロセス
1. データサイエンスプロセスのステップ
2. データサイエンスプロセスの重要性
データサイエンティスト専攻のキャリア
データサイエンス専攻の平均給与
データサイエンスとクラウドコンピューティングとは何ですか?
データサイエンスはどれくらい難しいのか?
データサイエンスにはコーディングが必要ですか?
データサイエンティストにはどのようなスキルが必要ですか?
最終的な考え
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参考文献

データサイエンスの目標は、大量の非構造化情報および構造化情報から有用な知識を獲得することです。この分野の主な焦点は、現在私たちが知らない謎の説明を見つけることです。データサイエンス分野の専門家は、コンピューターサイエンス、予測分析、統計、機械学習などのさまざまな分野から得たさまざまな方法を使用して、これまで予期していなかったパターンや洞察を求めて大規模なデータセットを分析しています。データサイエンスのプロセスとデータサイエンスの学位とは何なのかについて詳しく知りたい場合は、さらに読んでください。乗り心地をお楽しみください！

データサイエンスとは

数学、統計、高度な分析、人工知能 (AI)、機械学習はすべてデータサイエンスツールキットの一部であり、組織のデータをマイニングして洞察を得るためにドメイン固有の知識と連携して使用されます。意思決定と計画は、これらの調査結果からより適切な情報を得ることができます。

利用可能なデータソースの増加により、データサイエンスはあらゆる分野で急速に拡大している分野です。企業がデータを分析し、パフォーマンスを向上させるための具体的な推奨事項を作成するためにこれらのデータに依存しているため、その重要性はますます高まっています。データサイエンスのライフサイクルには多くの役割、ツール、プロセスがあるため、アナリストは有用な洞察を得ることができます。

データサイエンスプロジェクトの段階

データサイエンスプロジェクトの段階は次のとおりです。

＃1。データの取り込み

ライフサイクルのデータ収集フェーズは、該当するすべてのソースから生の構造化データと非構造化データを収集することから始まります。手動データ入力、Web スクレイピング、システムやデバイスからの継続的なデータストリーミングはすべて、そのような手法の例です。顧客情報などの構造化データはさまざまなソースから収集できますが、非構造化データはログファイル、マルチメディアファイル、画像、モノのインターネット (IoT)、ソーシャルメディアなどから収集できます。

#2. データストレージとデータ処理

データはさまざまな形式と構造で提供されるため、企業はデータを保存するためのいくつかのオプションを評価する必要があります。データ管理チームによって確立された標準を使用することで、分析、機械学習、深層学習モデルのワークフローが容易になります。このステップでは、ETL (抽出、変換、ロード) ジョブまたはその他のデータ統合テクノロジを使用して、データのクリーンアップ、重複排除、変換、結合を行います。データウェアハウス、データレイク、または別のリポジトリに読み込まれる前に、このデータの準備がデータの品質を向上させるために重要です。

＃3。データ分析

データ内の値のバイアス、傾向、範囲、分布を調査するために、データサイエンティストは探索的データ分析を実行します。 a/b テストの仮説生成は、このデータ分析の調査によって推進されます。また、アナリストは、データが予測分析、機械学習、ディープラーニングモデル構築の取り組みに役立つかどうかを判断できます。モデルによって提供される洞察に依存し始めると、組織はよりスケーラブルに成長できます。洞察はモデルの正確さに依存します。

＃4。伝える

その後、レポートやその他のデータの視覚化を使用して、ビジネスアナリストやその他の意思決定者が調査結果とその企業への影響を理解できるようにします。データサイエンティストは、R や Python などのプログラミング言語に組み込まれたコンポーネントを使用することもできますし、専用の視覚化ツールを利用することもできます。

データサイエンスツール

最も一般的なプログラミング言語は、データサイエンティストが統計的回帰や探索的データ分析を実行するために使用する言語です。これらの無料のオープンソースプログラムには、グラフィック表現、機械学習、統計分析のための機能が組み込まれています。そのような言語の例を次に示します。

スタジオR： 統計分析と視覚化のための無料のソフトウェア言語と開発環境。

Python： これは、適応性が高く、動的なコンピューター言語です。 Python には、NumPy、Pandas、Matplotlib などの大量のデータ分析モジュールが付属しています。データサイエンティストは、GitHub や Jupyter Notebooks などのサービスを利用して、プロジェクトで共同作業したり、コードやデータを共有したりする場合があります。

データサイエンティストの中には、グラフィカルユーザーインターフェイスを使用して作業することを希望する人もいるかもしれません。統計分析用に広く普及しているビジネスツールは次の XNUMX つです。

SAS： データ分析、レポート作成、データマイニング、予測モデリングのためのオールインワンソフトウェアパッケージ。視覚化とインタラクティブなダッシュボードを備えています。

IBM 向け SPSS: 高度な統計分析ツール、多数の機械学習アルゴリズム、テキスト分析機能、オープンソースのスケーラビリティ、ビッグデータの統合、簡単な導入フレームワークが含まれています。

データサイエンティストとそのツール

データサイエンティストは、NoSQL データベース、オープンソースフレームワーク Apache Spark、および人気のあるデータ処理プラットフォーム Apache Hadoop の使用法も学びます。また、ビジネスプレゼンテーションやスプレッドシートアプリケーション (Microsoft Excel など) に組み込まれているグラフィックツールから、専門の商用視覚化ソフトウェア (Tableau や IBM Cognos など) やオープンソースまで、さまざまなデータ視覚化ツールにも精通しています。ツール (D3.js (インタラクティブなデータ視覚化を作成するための JavaScript ライブラリ) や RAW グラフなど)。 PyTorch、TensorFlow、MXNet、Spark MLib は、機械学習モデルを開発する際にデータサイエンティストが使用する一般的なフレームワークのほんの一部です。

データサイエンティストの需要が高まっているにもかかわらず、企業がデータサイエンスへの取り組みから投資収益率を最大化するために必要な人材を見つけて維持するのは難しい場合があります。この空白を埋めるために、いくつかの組織がマルチユーザー DSML (データサイエンス、機械学習) プラットフォームを使用し、「シチズンデータサイエンティスト」の地位を確立しています。

データサイエンスの学位とは

データサイエンスの学位プログラムでは、多くの応用可能なスキルが学生に教えられます。これらには、データ分析、コンピュータープログラミング、予測モデリング、統計学、微積分学、経済学が含まれます。さらに、データサイエンスを学ぶ学生は、自分の発見やデータに基づいた提案を、同僚が理解しやすい方法で伝える方法を学ぶことがよくあります。人工知能 (AI)、機械学習、深層学習の基礎も、データサイエンスのカリキュラムに含まれることがよくあります。

データサイエンスの学位の範囲に興味がある学生は、その学位取得者が幅広い業界で職を得ていることを知っておく必要があります。たとえば、データマイニングソリューションの開発に従事する卒業生もいれば、予測分析をビジネスに適用する仕事に従事する卒業生もいます。データサイエンティストは、機械学習、統計、アルゴリズムの知識を組み合わせて未来を予測する専門家です。

予測分析には、消費者の行動や購入傾向の予測、プロセスの最適化、収益の増加、不正行為の発見、リスクの最小化など、多くの実世界のアプリケーションがあります。金融サービス、製造、ヘルスケア、情報技術、小売、教育、政府、エネルギー、保険は、現在予測分析を利用している業界のほんの一部にすぎません。

データに関する知識であるメタデータもデータの重要な部分です。誰が、いつ、どこで、誰によって作成されたか、またデータの量と保管場所もわかります。メタデータは、ユーザーが操作できるより多くの情報を提供し、データを正確に保ち、用語を明確にするため、価値があります。メタデータ管理における重要な義務には、安全なリポジトリの構築、メタデータの修正、必要なときにテクノロジがメタデータにアクセスできるようにすることが含まれ、これらすべてをデータサイエンティストとその同僚が実行します。

データサイエンスとアナリティクスとは何ですか

多くの人がこの用語を同じ意味で使用していますが、データサイエンスとビッグデータ分析の主な違いはその広さです。データサイエンスは、大量のデータを分析するために使用されるさまざまな分野を総称する用語です。データ分析ソフトウェアはこれを特殊化したものであり、プロセス全体の不可欠な部分とみなすことができます。分析の目標は、すでに尋ねられた質問に基づいて、すぐに使用できる洞察を獲得することです。

XNUMX つの分野は、発見の余地がどれだけあるかという点でも大きく異なります。データサイエンティストは、クエリの最適化に焦点を当てるのではなく、大規模で非構造化のデータセットを探索してパターンを探します。利用可能なデータで答えられる特定の質問を念頭に置いて、焦点を絞ったデータ分析を行うと、優れた結果が得られます。ビッグデータ分析は質問に対する答えを見つけることに重点を置いていますが、データサイエンスはどの質問に対処すべきかに焦点を当てた、より広範な洞察を生成します。

データサイエンティストは、最終的な答えを提供することにはあまり関心がなく、新しい調査手段を探索することに関心があります。既存のデータに基づいて潜在的な傾向が確立され、分析およびモデリングの改善された方法が実現されます。

ただし、XNUMX つの分野は補完的なものです。それぞれの任務が複雑に絡み合っている。データサイエンスは、重要な基礎を築き、大規模なデータセットを分析して、有用な第一印象、予想される将来の傾向、潜在的な洞察を生成します。このデータ自体は、情報の分類と理解の向上に役立ち、モデリング、機械学習の強化、人工知能システムの強化などの分野で有益になります。しかし、データサイエンスは、これまで考えたことのない重大な問題を引き起こしますが、具体的な解決策はほとんどありません。また、データ分析を使用すると、知識のギャップを有用な洞察に変えることができます。

データサイエンスプロセス

データサイエンティストは、大量のデータセットを分析、視覚化、モデリングするための体系的な手順を採用しており、これを「データサイエンス」という用語が指します。データサイエンスプロセスに従うことで、自由に使えるリソースをより有効に活用し、ビジネスに有意義な価値を提供できます。これにより、組織は現在の顧客をより多く維持し、新しい顧客を引き付けることでコストを節約できます。非構造化生データと構造化生データはどちらも、隠れたパターンの発見に役立つデータサイエンス手法の恩恵を受けることができます。この手順は、ビジネス上の問題にプロジェクトとしてアプローチすることで、解決策を見つけるのにも役立ちます。それでは、データサイエンスプロセスとは何なのか、そしてそれが最初から最後までどのように機能するのかを正確に見てみましょう。

データサイエンスプロセスのステップ

データサイエンスプロセスの手順は次のとおりです。

#1. 問題の枠組みを定める

まず、当面の問題の性質を特定することが現実的です。データに関する質問は、企業に関する答えられる質問に変換する必要があります。ほとんどの場合、自分の問題に関する質問に対する人々の答えは曖昧です。最初のステップは、これらの入力を取得して有用な結果を提供する方法を学ぶことです。

#2. 問題の生データを収集する

ビジネス上の問題の解決策を見つけるために問題を定義した後の次のステップは、必要なデータの収集です。データの収集と取得の方法は、このプロセスの一部として考慮する必要があります。データベースは社内でスキャンすることも、サードパーティベンダーから購入することもできます。

#3. 分析するデータの処理

最初の XNUMX つのフェーズを完了し、必要なデータをすべて収集したら、分析フェーズに進む前にデータを処理する必要があります。データが適切に保存されていない場合、データがごちゃ混ぜになって不正確になり、結果が歪められる可能性があります。これらの問題の中には、欠損値、重複値、ゼロであるべきときに null に設定された値などが含まれます。より信頼性の高い結果を得るには、データを調べて、見つかった問題を修正する必要があります。

#4. データの探索

ここでは、潜在的なつながりや洞察を明らかにするのに役立つソリューションを考える必要があります。製品の売上の増減の原因などの洞察を明らかにするには、数値をさらに深く掘り下げる必要があります。この種の情報には細心の注意を払うか、評価する必要があります。これは、データサイエンスの手順において非常に重要な部分です。

#5. 詳細な分析の実行

このセクションでは、算術、統計、テクノロジーの理解が必要な問題が出題されます。データを効果的に分析し、そこに含まれるすべての洞察を見つけるには、自由に使えるすべてのデータサイエンスツールを使用する必要があります。一般的なクライアントとパフォーマンスの低いクライアントを区別できる予測モデルの開発が必要になる場合があります。調査では、年齢やソーシャルメディアでの活動など、特定のサービスや製品を購入するユーザーを決定する際に重要な役割を果たすさまざまな基準に遭遇することがあります。

#6. この分析結果の伝達

これらの対策を講じた後、その結果と洞察を担当の営業マネージャーに効果的に伝える必要があります。適切なコミュニケーションは、目の前の課題の解決策を見つけるのに役立ちます。行動は効果的なコミュニケーションから生まれます。一方で、コミュニケーションが効果的でないと、行動が鈍くなる可能性があります。

データサイエンスプロセスの重要性

データサイエンスプロセスの重要性は次のとおりです。

#1. より良い結果が得られ、生産性が向上します

データを保有している、またはデータにアクセスできる組織には、競争上の優位性が存在することは疑いの余地がありません。組織は、必要なデータをさまざまな形式で取得し、そのデータを使用して情報に基づいた意思決定を行うことができます。データと統計に裏付けられたデータサイエンスアプローチを使用することで、結論が下され、企業幹部はその結論に自信を持ちます。これにより、企業の競争力と生産性が向上します。

#2. レポート作成を効率化します

データは通常、値を収集し、それらの数値に基づいてレポートを生成するために使用されます。データがクリーンアップされてフレームワークに入力されると、ワンクリックでデータにアクセスでき、レポートの作成には数分しかかかりません。

#3. スピーディに、正確に、そしてより確実に

情報と統計を迅速かつエラーなく収集するプロセスを保証することが重要です。データサイエンスのアプローチをデータに適用すると、エラーの余地はほとんどなくなります。これにより、後続の手順でより高い精度が保証されます。この手順では優れた結果も得られます。多くの場合、複数のライバルが同じ情報を共有します。最も正確で信頼できる情報を持つ企業が勝利を収めることになります。

#4. 保管と配布が簡単

膨大な量のデータには、同様に大規模なストレージ設備が必要になります。これにより、一部の情報やデータが失われたり、誤解されたりする可能性が高まります。データサイエンスプロセスでデジタルインフラストラクチャを使用することで、書類や複雑なファイルをよりきれいに分類してファイルに保管することができます。これにより、情報の取得と利用のプロセスが簡素化されます。データサイエンスのもう XNUMX つの利点は、データがデジタル的に保存されることです。

#5.コスト削減

データサイエンスプロセスを使用してデータを収集および保存すると、同じデータを繰り返し収集して分析する必要がなくなります。バックアップ目的でデジタルファイルを複製するのは非常に簡単です。研究データの送信と保存が簡素化されます。この結果、企業は経費を節約できます。また、書き留めておかなければならない情報の損失を防ぐことでコスト削減も促進します。データサイエンス手順を採用することは、情報不足によって引き起こされる損失を軽減するのにも役立ちます。データを使用してよく考えられた自信のある意思決定を行うと、コストをさらに削減できます。

#6. 安心・安全

データサイエンス手順を介してデジタル的に保存すると、データのセキュリティが大幅に向上します。データの価値が時間の経過とともに上昇することにより、データ盗難の頻度が増加しています。データは処理後、暗号化され、さまざまなツールを使用して不正アクセスから保護されます。

データサイエンティスト専攻のキャリア

データサイエンティストを必要としているのは、Apple、Amazon、Facebook、Google などの企業だけではありません。データサイエンティストは、自動車産業、医療、通信分野、エネルギー分野など、多くの分野で需要が高まっています。データサイエンスの分野で人気のある専門分野には次のものがあります。

＃1。ソフトウェアエンジニア

アプリケーションアーキテクトは、ソフトウェアシステムの計画、開発、評価を支援するソフトウェアの専門家です。

#2。ビジネスインテリジェンス開発者

BI 開発者は、レポートやソフトウェアなどの BI リソースを作成します。また、データマイニングの戦略も作成します。

#3. データエンジニア

データサイエンティストは、データエンジニアが収集および準備した大量のデータを評価します。

#4。エンタープライズアーキテクト

エンタープライズアーキテクトとして働く人は、自社が最も効果的な技術戦略を確実に採用できるようにする任務を負っています。

#5. 機械学習エンジニア

機械学習を専門とするエンジニアは、予測モデルの開発に使用される自律システムをプログラムします。ソフトウェアを長く使用するほど、その予測モデルの精度は高まります。

データサイエンス専攻の平均給与

PayScale の報告によると、給与分布の下位 10% に属するデータサイエンティストの年収は約 66,000 ドル、報酬の中央値は約 96,000 ドルです。上位10％の稼ぎ手の年収は134,000万XNUMXドルを超える。

従業員の給与は、経験、教育、資格の程度、および働いている業界やポジションの場所に応じて、30,000 ドルから 60,000 ドル以上になる場合があります。 IBM の Data Science Professional Certificate、SAS Certified Data Scientist、Microsoft の MCSE: Data Management and Analytics は、関連する証明書のほんの数例です。

データサイエンスとクラウドコンピューティングとは何ですか?

クラウドコンピューティングは、コンピューティング能力、ストレージスペース、その他のツールなど、より多くのリソースへのアクセスを提供することで、データサイエンスを拡張できます。データサイエンスではビッグデータセットが日常的に使用されるため、特に時間に制約のあるプロジェクトの場合、データに合わせて拡張できるツールを用意することが重要です。データレイクやその他のクラウドベースのストレージソリューションも、大量のデータを処理するように設計されたストレージインフラストラクチャへの簡単なアクセスを提供します。エンドユーザーは、必要に応じて大規模なクラスターを迅速に展開できるため、これらのストレージシステムの適応性の恩恵を受けます。

追加のコンピューティングノードを追加してデータ処理アクティビティを高速化することで、一時的な犠牲を払って、より長期的な成果を得ることができます。クラウドプラットフォームの価格体系は、大手企業から新興企業まで、ユーザーごとに異なり、その間のすべてのユーザーに対応できるように設計されています。

データサイエンス用のツールセットは通常、オープンソーステクノロジを広範囲に使用します。リソースがクラウドでホストされている場合、チームはローカルマシン上でのリソースの設定や最新の状態の維持について心配する必要がありません。いくつかのクラウドプロバイダーが、データサイエンティストがコーディングなしでモデルを開発できるパッケージ化されたツールキットを提供しているという事実により、技術の進歩とデータの洞察へのアクセスがさらに民主化されています。

データサイエンスはどれくらい難しいのか?

データサイエンスは挑戦的な研究分野です。これは多くの要因によるものですが、最も重要なのは、必要とされる専門知識の幅広さです。データサイエンスは、数学、統計、コンピュータープログラミングの基礎に基づいて構築されています。数学的な側面では、線形代数、確率論、統計学があります。

データサイエンスにはコーディングが必要ですか?

はい、データサイエンティストは Python や R などのプログラミング言語を利用して機械学習モデルを構築し、大規模なデータセットを管理するからです。

データサイエンティストにはどのようなスキルが必要ですか?

データサイエンティストに必要なスキルは次のとおりです。

プログラミング。
統計と確率。
データラングリングとデータベース管理。
機械学習と深層学習。
データの視覚化。
クラウドコンピューティング
対人能力

最終的な考え

データサイエンティストは企業内で重要な役割を果たしており、その仕事が知的に挑戦し、問題解決の専門知識を適用する機会を与えることで成長します。全国的にデータサイエンティストが深刻に不足しているため、彼らの専門知識も同様に高い需要があります。データサイエンスを研究する人は、この分野の高い需要と卒業生のスキルセットの適応性により、いくつかのやりがいのある可能性を見つけるかもしれません。

データ サイエンスとは: データ サイエンスと分析のガイド

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