データ サイエンスの謎を解く: この変革分野の基本を明らかにする

私たちの時代で最も魅力的で変革的な分野の 1 つの背後にある秘密を解明する準備はできていますか? データ サイエンスの領域に深く入り込み、その謎めいた性質を解き明かす、爽快な旅に備えてください。 このブログ投稿では、データ サイエンスをこれほどスリリングな分野にする基礎を明らかにし、その基礎を明らかにします。 したがって、探偵の帽子をかぶって、この革新的な分野に秘められた信じられないほどの力に驚かされる準備をしてください。

データサイエンスとは何ですか?

データ サイエンスは、ビジネス運営を改善する計り知れない可能性を秘めた急成長している分野です。 最も単純な形では、データ サイエンスは、有益な意思決定を行うためにデータから意味を抽出するプロセスです。 しかし、データ サイエンスは単に数値を処理するだけではありません。 データの背後にあるコンテキストと動機を理解することも重要です。 この理解により、ビジネス プロセスを改善したり、会社のポリシーを通知したりするために使用できる洞察を作成できます。

資格のあるデータ サイエンティストになるには、統計、機械学習、ビッグ データ処理、およびその他の関連分野について理解する必要があります。 ただし、これらの分野での経験がなくても、始めるのに役立つオンラインで利用できるリソースがたくさんあります。 熱心に取り組み、新しい概念を学ぶ意欲がある限り、データ サイエンティストになることは、これまで追求した中で最もやりがいのあるキャリアの 1 つとなる可能性があります。

データサイエンスの歴史

データ サイエンスの歴史は 100 年以上にわたり、多くの変革を経験してきました。 データ サイエンスは、大量のデータから意味を抽出する研究として始まりました。 しかし、今日私たちがデータ サイエンスとして知っているものは、1900 年代初頭のルーツを超えて大きく進化しています。 現在、データ サイエンスは、機械学習、統計分析、情報検索、ビジネス分析などを含む幅広い知識とスキルを含む分野です。

データ サイエンスの起源はその多様性を考慮すると、正確に特定することが困難です。 「データ サイエンス」という用語は、2000 年にブライアン カニンガムとロス クインランによって InformationWeek 誌の「データ サイエンティスト: 新しい IT プロフェッショナル?」というタイトルの記事で初めて導入されました。 この記事では、企業が IT プロフェッショナルに対してどのようにより多くのことを求め始めているか、そしてこの新しいクラスのプロフェッショナルには、強力な定量的能力と強力な分析的思考能力を含むさまざまなスキルが必要になると説明しました。 カニンガムとクインランが「データ サイエンス」という用語を作ったわけではないことに注意してください。この称号は、2001 年にパデュー大学でこのテーマに関する論文を発表したシュレヤス ドーシに初めて与えられました。

データ サイエンスの起源はやや曖昧ではありますが、データ サイエンスがその構想以来長い道のりを歩んできたことは明らかです。 長年にわたり、大規模なデータセットから洞察を抽出するのに役立つさまざまな技術が開発されてきました。その中には現在でも使用されているものもありますが、この分野のさまざまな進歩により使われなくなったものもあります。 たとえば、データセットから洞察を抽出するために使用された最初の手法の 1 つは、「カード ソーティング」として知られていました。 カードソートでは、データが小さなバッチに分割され、各バッチが顧客のタイプ、製品ラインなどの異なるカテゴリに分類されます。この方法はもともと、顧客がさまざまな製品とどのようにやり取りしたかを調査するために使用され、最も初期の形式の 1 つでした。データマイニング。

時間の経過とともに、データ サイエンスはより幅広い知識とスキルを包含するように進化しました。 現在、データ サイエンティストは通常​​、数学、統計、機械学習、ビジネス分析の強力な背景を持っていることが求められます。 このように知識とスキルが多様であるため、データ サイエンスを 1 つの特定のカテゴリに分類するのは困難な場合があります。 しかし、データ サイエンスは主に大規模なデータセットからの洞察の抽出と分析をカバーする分野であると多くの人が主張するでしょう。

データサイエンスで使用される主な手法

データ サイエンスでは、さまざまな手法を使用してデータから知識や洞察を導き出します。 データ サイエンスで使用される主な手法は次のとおりです。

データマイニング: これは、大規模なデータセットから有用な情報を抽出するプロセスです。
データ分析: これは、意味のある情報を見つけるために、複雑なデータを管理可能な部分に分解するプロセスです。
機械学習: 機械学習はデータ サイエンスの注目のトピックであり、明示的にプログラムせずにデータから「学習」できるアルゴリズムのサブセットを指します。

データ サイエンティストのツール ベルトのツールとは何ですか?

データサイエンスに関しては、誰もが独自の定義を持っているようです。 しかし、データサイエンスとは何を意味するのでしょうか? 簡単に言うと、意思決定に役立つ洞察を見つけるために、科学的な方法やツールをデータに適用することです。 データ サイエンティストがツール ベルトに必要とするツールは何ですか?

データ サイエンスではさまざまなソフトウェア パッケージやプログラミング言語が使用されますが、最も一般的に使用されるものには、R、Python、SQL、Java があります。 さらに、データ サイエンティストは、Hadoop や Spark などのビッグ データ テクノロジにアクセスする必要がある可能性があります。

必要なツールとリソースを収集したら、データ サイエンティストの次のステップはデータの処理を開始することです。 これには、汚れたレコードや古いレコードのクリーンアップなどの単純なタスクや、傾向や相関関係の特定などのより複雑な分析が含まれる場合があります。 データを処理した後、データ サイエンティストは通常​​、得られた結論を関係者に知らせるために、その結​​果を含む視覚的に魅力的なチャートやグラフを作成します。

成功するデータサイエンティストになるためにどのようにトレーニングすればよいですか?

データ サイエンスは、情報に基づいた意思決定を行うためにデータから意味を抽出するプロセスです。 これは、クリーニング、探索、モデリングという 3 つの主なタスクに分類できます。 クリーニングには、無効または無関係なデータ ポイントを特定して削除することが含まれます。 探索には、データを掘り下げて、隠されている可能性のあるパターンや洞察を見つけることが含まれます。 モデリングには、結論を導き出すために統計モデルをデータに適用することが含まれます。

データ サイエンスの分野でキャリアを成功させるために必要なスキルは、不思議ではありません。 ただし、適切なトレーニングなしでこれらのスキルを習得するのは難しく、時間がかかる場合があります。 そこで、データ サイエンス ブートキャンプのようなプログラムが役立ちます。 この 3 か月のコースでは、データのクリーニングと探索から効果的なモデルの作成まで、データ サイエンスの基本をすべてカバーします。

データ サイエンティストとして成功する方法について詳しく知りたい場合は、「データ サイエンスの謎を解く: この変革分野の基礎を明らかにする」に関するブログ投稿をご覧ください。