データサイエンス
##データサイエンスとは何ですか？
大量の複雑なデータやビッグデータに基づいて有用な情報を提供する応用数学と統計の分野です。
データサイエンス、またはデータドリブンサイエンスは、さまざまな分野の側面を計算の助けを借りて組み合わせて、意思決定の目的で大量の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は、ビッグデータに基づく新しい研究分野への扉を開きました。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膨大なデータセットです。
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や行動を監視し、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する必要があります。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。
###データサイエンスの目的
データサイエンス、またはデータドリブンサイエンスは、ビッグデータと機械学習を使用して、意思決定の目的で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、「コンピュータサイエンス」と同義語として使用されていた1960年代初頭から使用されています。その後、さまざまなアプリケーションで使用されるデータ処理方法の調査を定義するために、この用語が明確になりました。
2001年、ウィリアムS.クリーブランドは、独立した分野を指すために初めて「データサイエンス」という用語を使用しました。ハーバードビジネスレビューは、「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2012年に公開しました。
##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、データセットを収集し、処理し、データセットから洞察を導き出し、セットから意味のあるデータを抽出し、意思決定のために解釈します。データサイエンス分野を構成する分野には、マイニング、統計、機械学習、分析、プログラミングなどがあります。
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セットから有用で関連性のあるデータを抽出します。統計的測定または予測分析は、この抽出されたデータを使用して、データが過去に発生したことを示していることに基づいて、将来発生する可能性のあるイベントを測定します。
機械学習は、人間が一生で処理できない大量のデータを処理する人工的なインテリジェンスツールです。機械学習は、イベントが発生する可能性を予測された時間に実際に発生したものと照合することにより、予測分析の下で提示される意思決定モデルを完成させます。
データアナリストは、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して処理します。アナリストは、データを解釈し、変換して、意思決定チームが理解できるまとまりのある言語に要約します。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、この分野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。
###速報
米国労働統計局によると、コンピューターおよび情報研究科学者の需要は、2019年から2029年にかけて15％増加すると予想されており、他の職業よりもはるかに速い。
##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。この情報は、消費者の行動を予測したり、ビジネスおよびオペレーショナルリスクを特定したりするために使用できます。
データサイエンティストの役割は、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の役割です。
##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の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。資産管理会社は、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、ユーザーに配信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将来にわたって人生を変え続けます。
##ハイライト
-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、将来のパターンや行動を予測します。
-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、データサイエンスの分野は成長しています。
-テクノロジー、インターネット、ソーシャルメディア、テクノロジーの使用の進歩により、ビッグデータへのアクセスが増加しました。
＃＃ よくある質問
###データサイエンスのいくつかの欠点は何ですか？
データマイニングとソーシャルメディア企業による個人データの商品化への取り組みは、ケンブリッジアナリティカなどのいくつかのスキャンダルに照らして批判を受けています。
###データサイエンスは何に役立ちますか？
データサイエンスは、一見構造化されていない、または関連のないデータからパターンを識別し、推論と予測を行うことができます。ユーザーデータを収集する技術企業は、技術を使用して、収集したものを有用または有益な情報のソースに変えることができます。
###すべての科学がデータを使用するのではありませんか？
はい、すべての経験科学はデータを収集して分析します。データサイエンスを区別するのは、ビッグデータセットを処理および分析するために高度な計算方法と機械学習技術を使用することに特化していることです。多くの場合、これらのデータセットは非常に大きいか複雑であるため、従来の方法を使用して適切に分析することはできません。
