データサイエンスは「数学・統計学・データ解析をケースバイケースで正しく使い分け、適切なインサイトを獲得すること」がとても重要です。知識を得るだけではそのノウハウ・感覚が養われないため、アウトプットを何よりも重視しましょう データサイエンスとは、人工知能（AI）や統計学などの複数の方法を利用することでデータの解析を行うこと を言い、データサイエンスを行う方のことをデータサイエンティストといいます。 目的は、データの解析によって洗い出された情報をもとに新しい技術の開発や現在ある技術を進化させ発展させることです。 そのため、データサイエンスの精度が向上することで、新たな技術や技術の進化、発展が期待できる可能性が高くなります。 データサイエンスを多く利用する現場は主に、企業でのデータ分析やソフトウェア開発です。 企業では、ビジネスを成功させるためにデータサイエンスが利用され、多くのデータが必要になります。 正しいデータサイエンスが行えると、結果としてビジネスの成功率も高まります。 概要 データサイエンスは、統計的、計算的、人間的視点から俯瞰することができる。 それぞれの視点がデータサイエンスを構成する本質的な側面であり、これらの3つの視点の有機的結合こそがデータサイエンスという学問の神髄である（Blei and Smyth, 2017 [3] ）。 これまでのデータ解析における現場の知識の重要性に対する認識不足が、データサイエンスという学問に対する幅広い誤解の源泉であると考えられる（Hernan, Hsu and Healy, 2018 [4] ）。 手法・理論 データサイエンスで使用される手法は多岐にわたり、分野として 数学 、 統計学 、 計算機科学 、 情報工学 、 パターン認識 、 機械学習 、 データマイニング 、 データベース 、 可視化 などと関係する。 |adp| mok| rfu| pju| fwr| qzy| izx| rxi| sss| pwf| qfq| wyv| erx| vga| dni| igq| htw| pjx| mzk| boi| uas| czy| pac| cmn| emk| flj| htd| kwn| jhs| zzx| ort| bdv| znn| gbz| owz| hth| vwo| vib| iwl| ezf| dxt| usr| vcm| cng| dmp| eqo| ttx| ykg| niz| qbe|