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DNET_DataScienceSkill

nishi_74322014 edited this page Sep 11, 2026 · 1 revision

データサイエンス力

概要

情報科学系の知識

  • データ分析についての学問。

  • 統計学、数学、計算機科学などと関連し、
    主に大量のデータから、何らかの意味のある
    情報、法則、関連性などを導き出すこと、または、
    大量のデータの処理の手法に関する研究を行う。

領域

探索的

  • サンプリング
  • データ加工
  • 検定/判断
  • 可視化

静的

  • 分類
  • 可視化
  • 性質/関係の把握
  • グラフィカルモデル
  • 機械学習

動的

  • 予測
  • 時系列分析
  • シミュレーション/データ同化

プロセス

データ収集から施策に落とすまでのプロセスを実行する能力。

データ収集

社内外の取得可能なデータの収集

データ蓄積

社内外の取得可能なデータの蓄積

データ分析(プロセス)

顧客や市場変化に関する重要な知見や洞察を導き出す

施策(改善)

分析結果に基づいたオペレーションの改善

データ収集へ戻る

詳細

体系

データ解析

データ分析の該当節を参照。

統計解析

データ分析の該当節を参照。

ベイズ統計

データ分析の該当節を参照。

非構造化データ処理

要素技術の該当節を参照。

言語処理

要素技術の該当節を参照。

音声処理

要素技術の該当節を参照。

画像処理

要素技術の該当節を参照。

データサイエンス観点

  • 数値、記号、イメージなどが非定型化、復号化しているデータ

    • 大量かつ複雑:数値≒文字<イメージ<動画
    • 形式を整えるのが難しい:如何に数値化するか。
    • 定常状態になり難い:時間的変化の扱い
    • 統一的な手法で扱い難い:深層学習の進展で状況が一変
  • その他

    • センサー・データ
    • Web上のデータ

プラットフォーム

オープンなAIコミュニティのプラットフォーム

各種Notebook系ツール

Jupyter

統合開発環境 (IDE)の該当節を参照。

Notebookとか、Labとか。

Google Colaboratory

参考

Qiita

意思決定

プロジェクト選定委員会運営の該当節を参照。


Tags: 移行, データサイエンス, データ分析, BI, AI, 開発基盤

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