データサイエンスとは何ですか? – 完全ガイド

データ サイエンスは、数学、統計、機械学習、コンピューター サイエンスを組み合わせたものです。データ サイエンスは、データを収集、分析、解釈して、意思決定者が情報に基づいた意思決定を行うのに役立つデータに関する洞察を収集します。

データ サイエンスは現在、ほぼすべての業界で使用されており、顧客の行動や傾向を予測し、新たな機会を特定することができます。企業はこれを使用して、製品開発とマーケティングについて情報に基づいた意思決定を行うことができます。不正行為を検出し、プロセスを最適化するためのツールとして使用されます。政府はまた、公共サービスの提供効率を向上させるためにデータ サイエンスを使用しています。

データ サイエンスは新興分野であり、その重要性が日を追うごとに高まっています。 IT 業界の最新の流行語であり、市場での需要は着実に伸びています。組織がデータを洞察に変換する必要性により、データ サイエンティストの需要が急増しています。 Google、Amazon、Microsoft、Apple などの企業は、データ サイエンティストを最も多く採用している企業の 1 つです。データ サイエンスは、IT プロフェッショナルにとっても人気の分野になりつつあります。 

最近の 優先順位調査, データサイエンスの需要は、CAGR（年間平均成長率）16.43%で成長し、378.7年から2022年の予測期間中になんと2030億の市場価値に達すると予想されています。

簡単に言うと、データ サイエンスは、統計と数学、プログラミング スキル、および主題の専門知識を組み合わせることで、データを分析し、そこから有意義な洞察を抽出するのに役立ちます。

データサイエンスの重要性

今日、組織はデータに圧倒されています。データ サイエンスは、さまざまな方法、テクノロジー、ツールを組み合わせることで、そこから有意義な洞察を抽出するのに役立ちます。電子商取引、金融、医療、人事などの分野では、企業は膨大な量のデータに遭遇します。データ サイエンスのツールとテクノロジーは、それらすべての処理に役立ちます。

データサイエンスの歴史

1960 年代初頭、当時収集されていた膨大な量のデータを理解し、分析するために「データ サイエンス」という用語が作られました。データ サイエンスは、さまざまな業界で洞察を取得し、貴重な予測を生成するためにコンピューター サイエンスと統計的手法を採用し、絶えず発展している分野です。

データ サイエンス – 前提条件

• 統計

データ サイエンスは、統計に依存して、複雑な機械学習技術を使用してデータ パターンを取得し、使用可能な証拠に変換します。

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• プログラミング

Python、R、SQL は最も一般的なプログラミング言語です。データ サイエンス プロジェクトを成功させるには、ある程度のプログラミング知識を植え付けることが重要です。 

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• 機械学習

正確な予測と推定は、データ サイエンスの重要な要素である機械学習によって可能になります。データ サイエンスの分野で成功したい場合は、機械学習についてしっかりと理解する必要があります。

この分野では、データベースの機能を明確に理解し、データを管理および抽出するスキルが必須です。 

すでに知っているデータに基づいた数学モデルを使用して、迅速に計算および予測できます。モデリングは、特定の問題を処理するのに最適なアルゴリズムと、これらのモデルをトレーニングする方法を決定するのに役立ちます。

またチェック: データサイエンス数学

データサイエンスは何に使われますか?

• 記述分析

これは、データの要件をすべて満たす可能性のあるパターンのデータ ポイントを正確に表示するのに役立ちます。言い換えれば、提供されたデータについて洞察に満ちた情報を生成するために、データを整理、順序付け、操作することが含まれます。また、生データを把握し解釈しやすい形式に変換することも含まれます。

• 予測分析

これは、過去のデータをデータマイニング、統計モデリング、機械学習などのさまざまな手法とともに使用して、将来の結果を予測するプロセスです。このデータの傾向を利用して、企業は予測分析を使用して危険と機会を特定します。

• 診断分析

何かが起こった理由を理解するための詳細な検査です。これを説明するには、ドリルダウン、データ発見、データマイニング、相関関係などの手法が使用されます。これらの各手法で固有のパターンを発見するために、特定のデータ セットに対して複数のデータ操作と変換を実行できます。 

• 処方分析

規範的な分析により、予測データの使用が促進されます。最も起こりそうなことを予測し、その結果に対処するための最善の行動方針を提供します。さまざまな決定によって起こり得る影響を評価し、最適な行動方針を提案できます。機械学習レコメンデーション エンジン、複雑なイベント処理、ニューラル ネットワーク、シミュレーション、グラフ分析、およびシミュレーションを利用します。

データ サイエンス プロセスとは何ですか?

• データの取得

最初のステップは、分析する必要があるデータの種類を特定することです。このデータは Excel または CSV ファイルにエクスポートする必要があります。

• データのスクラブ

データを読み取る前に、データが完全に読み取り可能な状態にあり、間違いがなく、欠落した値や間違った値がないことを確認する必要があるため、これは不可欠です。

• 探索的分析

データの分析は、さまざまな方法でデータを視覚化し、パターンを特定して通常とは異なるものを見つけることによって行われます。 データを分析するには、細部にまで注意を払い、異常がないかどうかを特定する必要があります。

• モデリングまたは機械学習

データ エンジニアまたは科学者は、分析する必要があるデータに基づいて機械学習アルゴリズムが従うべき指示を書き留めます。アルゴリズムはこれらの命令を繰り返し使用して、正しい出力を生成します。

• データの解釈

このステップでは、調査結果を明らかにし、組織に提示します。この中で最も重要なスキルは、結果を説明する能力です。

データ サイエンティストの仕事を容易にするのに役立つツールの例をいくつか紹介します。

• データ解析 – Informatica PowerCenter、Rapidminer、Excel、SAS
• Data Visualization – Tableau、Qlikview、RAW、Jupyter
• データウェアハウス – Apache Hadoop、Informatica/Talend、Microsoft HD の洞察
• データモデリング – H2O.ai、Datarobot、Azure ML Studio、Mahout

ビジネスにおけるデータサイエンスの利点

• ビジネス予測を改善する
• 複雑なデータの解釈
• より良い意思決定
• 製品の革新 
• データセキュリティを向上させます
• ユーザー中心の製品開発

データサイエンスの応用

• 製品の推奨事項

製品推奨手法は、顧客が同様の製品を購入するように影響を与えることができます。たとえば、ビッグ バザールの販売員は、商品を同梱して割引することで店の売上を増やそうとしています。そこで彼は、シャンプーとコンディショナーを一緒にまとめて割引しました。さらに、まとめて購入すると割引価格で購入できます。

• 将来予測

これは、データ サイエンスで広く適用されている手法の 1 つです。さまざまな情報源から収集されたさまざまな種類のデータに基づいて、天気予報や将来の予測が行われます。 

• 不正行為とリスクの検出

これは、データ サイエンスの最も論理的なアプリケーションの 24 つです。オンライン取引が急増しているため、データが失われる可能性があります。たとえば、クレジット カードの不正行為の検出は、金額、販売者、場所、時間、その他の変数によって異なります。いずれかが不自然な場合、取引は自動的にキャンセルされ、XNUMX 時間以上カードがブロックされます。

• 自動運転車

自動運転車は、今日の世界で最も成功した発明の XNUMX つです。 以前のデータに基づいて独自に決定を下すように車をトレーニングします。 このプロセスでは、モデルがうまく機能しない場合、モデルにペナルティを課すことができます。 車は、すべてのリアルタイム体験を通じて学習を開始すると、時間の経過とともによりインテリジェントになります。

• 画像認識

いくつかの画像を認識したい場合、データ サイエンスはオブジェクトを検出して分類できます。 画像認識の最も有名な例は顔認識です。スマートフォンにブロックを解除するように指示すると、顔がスキャンされます。 まず、システムが顔を検出し、次にあなたの顔を人間の顔として分類します。その後、電話が実際の所有者のものかどうかを判断します。

• 音声をテキストに変換

音声認識は、コンピューターが自然言語を理解するプロセスです。 私たちは、Siri、Alexa、Google アシスタントなどの仮想アシスタントに精通しています。 

• ヘルスケア

データ サイエンスは、医療画像分析、新薬の開発、遺伝学とゲノミクス、患者への仮想支援の提供など、医療のさまざまな分野で役立ちます。 

• サーチエンジン

Google、Yahoo、Bing、Ask などは、数秒以内に多くの結果を提供します。これは、さまざまなデータ サイエンス アルゴリズムを使用して可能になります。

になる方法 データサイエンティスト?

データサイエンティストの役割

企業がこれまで以上に多くのデータを生成するにつれて、データが貴重な資産であることが明らかになってきています。ただし、データから有意義な洞察を抽出するにはデータを分析する必要があり、ここでデータ サイエンティストの出番となります。データ サイエンティストは、データを収集、整理、分析、解釈して傾向、パターン、相関関係を見つける専門家です。

データ サイエンティストは、組織が十分な情報に基づいた意思決定を行えるようにする上で重要な役割を果たします。彼らはビジネス リーダーと緊密に連携して、顧客セグメントの特定や製品やサービスの改善の促進など、具体的な目標を特定します。データ サイエンティストは、高度な機械学習アルゴリズムと統計モデルを使用して大規模なデータセットを調査し、組織が健全な意思決定を行うのに役立つパターンと洞察を明らかにできます。

データ サイエンティストは通常​​、データの解釈と視覚化に関する技術的スキルと知識の組み合わせを持っています。統計分析、プログラミング言語、機械学習アルゴリズム、データベース システムに関する専門知識を持っている必要があります。 

プロのデータ サイエンティストが担当する責任の概要を見てみましょう。

• 予測モデルと処方モデルで使用するデータの収集、クリーニング、整理
• 膨大な量の情報を分析して傾向とパターンを発見する
• プログラミング言語を使用してデータを構造化し、使用可能な情報に変換する
• 関係者と協力してビジネス上の問題を理解し、データ駆動型のソリューションを開発する
• 統計モデルを使用して将来の傾向を予測する予測モデルを開発する
• 機械学習モデルの構築、保守、監視
• 高度な機械学習アルゴリズムおよびその他の分析手法を開発および使用して、データ駆動型ソリューションを作成する
• データドリブンのソリューションを関係者に伝える
• さまざまなデータ マイニング ツールを使用して、大規模なデータセットの隠れたパターンと傾向を発見します
• データの視覚化、レポート、ダッシュボード、プレゼンテーションによるデータ ソリューションの開発と検証

結論として、データに基づいた意思決定を求める企業にとって、データ サイエンティストの役割は非常に重要です。データ サイエンティストは、データを収集、整理、分析、解釈して傾向と相関関係を特定する責任を負います。また、データ処理パイプラインの開発、レポート、ダッシュボードの設計、および将来の傾向を予測するモデルの開発も行っています。この分野で成功するには、ビジネスの背景と顧客のニーズを理解する必要があります。

データサイエンティストになるためのステップ

データ サイエンスはテクノロジー業界で最も急速に成長している分野の 1 つであり、熟練した専門家の需要が高い分野です。データ サイエンティストの分野でのキャリアを考えている場合は、データ サイエンティストになるプロセスに興味があるかもしれません。ここでは、この分野で成功を収めるために必要なことの概要を説明します。

1. 基本を学びましょう: データ サイエンティストになるための最初のステップは、データ サイエンスと分析の基礎を理解することです。データ管理、統計、数学、プログラミングのトピックを理解する必要があります。これらのトピックを教えるオンライン リソースやコースはたくさんあります。

2. 実践的なスキルを開発する: データ サイエンスの基礎を理解したら、キャリアに役立つ実践的なスキルを身に付ける必要があります。たとえば、R や Python などのプログラミング言語、コーディングおよびデータベース管理システムに慣れてください。機械学習やデータ分析のテクニックを練習することもできます。

3. 大学院修了証明書または学位を取得するには: ほとんどの雇用主は、コンピューター サイエンスや応用数学など、対応する分野の大学院または修士号を取得したデータ サイエンティストを雇用することを好みます。データ サイエンスまたは分析の学位を取得すると、データ サイエンティストとして成功するために必要な知識、専門知識、スキルを習得できます。

4. プロジェクトに取り組む: データ サイエンスのスキルを向上させる最良の方法の 1 つは、プロジェクトに取り組むことです。オンラインでプロジェクトを見つけたり、データ サイエンティストを探している組織に問い合わせたりすることができます。プロジェクトに取り組むことで、データ分析、機械学習、その他のデータ サイエンス活動の経験を積むことができます。

5. 最新に保つ： 時代の先を行くには、最新のデータ サイエンスのトレンドについて常に知っておく必要があります。業界ニュースに常に注目し、著名なデータ サイエンス出版物を購読してください。

データ サイエンティストになるには、適切な量の献身と努力が必要です。上記で概説したヒントに従うことで、高収入のデータ サイエンス キャリアへの道を進むことができます。

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まとめ

結論として、データ サイエンスは、データ主導の世界において極めて重要な役割を果たす、ダイナミックかつ急速に進化する分野です。統計、プログラミング、ドメイン知識、データ視覚化などのさまざまなスキルを組み合わせて、膨大で複雑なデータセットから貴重な洞察を抽出します。このブログで説明したように、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。データを、業界全体で情報に基づいた意思決定を促進できる実用的な知識に変換することです。あなたが経験豊富なデータ サイエンティストであっても、この魅力的な分野を探求し始めたばかりの人であっても、データ サイエンスの機会と影響は無限であり、データ サイエンスは今後も私たちの未来を深く形作っていくことが約束されています。したがって、データ サイエンスを使用して市場動向を分析する場合でも、医療成果を改善する場合でも、ユーザー エクスペリエンスを向上させる場合でも、データ サイエンスの力が今後も衰えることは明らかであり、その可能性は私たちの想像力とイノベーションによってのみ制限されます。

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• 情報源： https://www.mygreatlearning.com/blog/what-is-data-science/