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DNET_DataScienceSkill
- 戻る(データサイエンティスト)
情報科学系の知識
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データ分析についての学問。
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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。
- サンプリング
- データ加工
- 検定/判断
- 可視化
- 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
- 予測
- 時系列分析
- シミュレーション/データ同化
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。
社内外の取得可能なデータの収集
社内外の取得可能なデータの蓄積
顧客や市場変化に関する重要な知見や洞察を導き出す
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

データ分析の該当節を参照。
データ分析の該当節を参照。
データ分析の該当節を参照。
要素技術の該当節を参照。
要素技術の該当節を参照。
要素技術の該当節を参照。
要素技術の該当節を参照。
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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
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その他
- センサー・データ
- Web上のデータ
オープンなAIコミュニティのプラットフォーム
統合開発環境 (IDE)の該当節を参照。
Notebookとか、Labとか。
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データサイエンスが必要かどうかチェックする4つの質問
https://qiita.com/KanNishida/items/2cb9a542e8ec993a2cd0 -
データサイエンスをいつ始めるべきなのか
https://qiita.com/KanNishida/items/93b5dbde9933b734f085 -
結局データサイエンスとは誰のためのものだったのか?
20年近く前に出されたベル研究所のレポートにその答えを探ってみた
https://qiita.com/KanNishida/items/84a9d3239818b6c8bc8b
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
このWikiは「Open棟梁Project」,「OSSコンソーシアム 開発基盤部会」によって運営されています。