データサイエンスとは
データサイエンスは、大量の複雑なデータやビッグデータに基づいて意味のある情報を提供します。 データサイエンス、またはデータドリブンサイエンスは、統計と計算のさまざまな分野を組み合わせて、意思決定のためにデータを解釈します。
データサイエンスを理解する
データは、携帯電話、ソーシャルメディア、eコマースサイト、ヘルスケア調査、インターネット検索など、さまざまなセクター、チャネル、プラットフォームから取得されます。 利用可能なデータ量の増加により、ビッグデータに基づく新しい研究分野への扉が開かれました。これは、すべてのセクターでより優れた運用ツールの作成に貢献する大量のデータセットです。
技術と収集技術の進歩により、データへのアクセスを継続的に増やすことが可能です。 個人の購入パターンと行動を監視し、収集した情報に基づいて予測を行うことができます。
ただし、増え続けるデータは構造化されておらず、効果的な意思決定のために解析が必要です。 このプロセスは、企業にとって複雑で時間がかかるため、データサイエンスの出現です。
データサイエンス、またはデータドリブンサイエンスでは、意思決定のためにビッグデータと機械学習を使用してデータを解釈します。
データサイエンスの簡単な歴史
データサイエンスという用語は、過去30年の大半にわたって存在しており、元々は1960年に「コンピューターサイエンス」の代わりに使用されていました。約15年後、この用語は、アプリケーション。 2001年に、データサイエンスは独立した分野として導入されました。 ハーバードビジネスレビューは2012年に、「21世紀で最もセクシーな仕事」としてのデータサイエンティストの役割を説明する記事を公開しました。
重要なポイント
- テクノロジー、インターネット、ソーシャルメディア、テクノロジーの進歩により、ビッグデータへのアクセスがすべて増加し、データサイエンスでは、機械学習や人工知能などの手法を使用して、意味のある情報を抽出し、将来のパターンと行動を予測します。科学は技術が進歩し、ビッグデータの収集および分析技術がより高度になるにつれて成長しています。
データサイエンスの適用方法
データサイエンスには、複数の分野のツールが組み込まれており、データセットの収集、処理、データセットからの洞察の導出、セットからの意味のあるデータの抽出、意思決定のための解釈が可能です。 データサイエンスの分野を構成する専門分野には、マイニング、統計、機械学習、分析、プログラミングが含まれます。
データマイニングは、複雑なデータセットにアルゴリズムを適用してパターンを明らかにし、パターンを使用して、有用な関連データをセットから抽出します。 統計測定または予測分析では、この抽出されたデータを使用して、過去に発生したデータに基づいて、将来発生する可能性のあるイベントを評価します。
機械学習は、人間が一生の間に処理できない大量のデータを処理する人工知能ツールです。 機械学習は、予測分析で提示された意思決定モデルを、予測された時間に実際に発生したイベントに発生するイベントの可能性を一致させることにより完成させます。
データ分析者は、分析を使用して、アルゴリズムを使用して機械学習段階から構造化データを収集および処理します。 アナリストは、意思決定チームが理解できる凝集した言語にデータを解釈、変換、および要約します。 データサイエンスは事実上すべてのコンテキストに適用され、データサイエンティストの役割が進化するにつれて、フィールドはデータアーキテクチャ、データエンジニアリング、およびデータ管理を含むように拡大します。
早わかり
IBMによると、データサイエンティストの需要は2020年までに28％増加すると予想されています。
定義されたデータサイエンティスト
データサイエンティストは、多くの場合、企業の業務を改善するために、大量のデータを収集、分析、および解釈します。 データサイエンティストの専門家は、データを分析し、データセットのパターン、傾向、および関係を検出する統計モデルを開発します。 この情報を使用して、消費者の行動を予測したり、ビジネスおよび運用上のリスクを特定したりできます。 データサイエンティストは、多くの場合、問題解決に理解可能で適用可能な方法で意思決定者にデータの洞察を提示するストーリーテラーです。
今日のデータサイエンス
企業は、消費者に価値をもたらすために、ビッグデータとデータサイエンスを日常活動に適用しています。 銀行機関は、不正検出の成功を高めるためにビッグデータを活用しています。 資産運用会社は、ビッグデータを使用して、指定された時間に証券の価格が上下する可能性を予測しています。
Netflixなどの企業は、ビッグデータをマイニングして、ユーザーに提供する製品を決定します。 Netflixはまた、アルゴリズムを使用して、視聴履歴に基づいてユーザー向けにパーソナライズされた推奨事項を作成します。 データサイエンスは急速に進化しており、そのアプリケーションは今後も人生を変えていきます。
