データサイエンスとは？ 完全なガイド。

データサイエンスとは？

データ サイエンスは、ドメインの知識、プログラミング能力、数学と統計の知識を組み合わせて、データから有用な洞察を引き出す分野です。 機械学習アルゴリズムは、数値、テキスト、画像、ビデオ、オーディオ、およびその他のデータに使用され、通常は人間の知性を必要とするジョブを実行できる人工知能 (AI) システムを作成します。

どんな組織も、ある種のデータ サイエンスに携わっていると主張するでしょうが、それには何が必要なのでしょうか? データ サイエンスは、実用的な洞察を策定するために生データからクリーンな情報を抽出することに専念しています。 この分野は非常に急速に拡大し、非常に多くのセクターに革命をもたらしているため、正式な説明でその機能を垣間見ることは困難ですが、一般的に、データ サイエンスは生データからクリーンな情報を抽出して実用的な洞察を策定することに専念しています。

「21 世紀の石油」と呼ばれる私たちのデジタル データは、この分野で最も重要です。 産業、科学、そして私たちの日常生活において、それは計り知れない恩恵をもたらします。 通勤、最寄りのコーヒー ショップの最新の Google 検索、食べたものに関する Instagram の投稿、さらにはフィットネス トラッカーの健康データまで、さまざまなデータ セットに関連しています。

さまざまな形態の科学者 データ サイエンスは、膨大な量のデータをふるいにかけ、相関関係や傾向を探すことで、新しい成果をもたらし、画期的な洞察を提供し、私たちの生活をより快適にする役割を果たしています。

必読: データ サイエンスが重要な理由

データサイエンススキル

「データ サイエンスとは」のこのセクションこの記事では、データ サイエンスのさまざまな分野の人々が使用するスキルとツールについてのアイデアを提供します。

データサイエンティストは何をしますか?

データ サイエンティストは、実用的な洞察を得るためにビジネス データを調べます。 別の言い方をすれば、データ サイエンティストは、次のような一連の手順に従ってビジネス上の課題を解決します。

• 問題をよりよく理解するには、適切な質問をしてください。
• 企業データ、公開データなど、さまざまなソースからデータを取得します。
• 生データを処理し、分析可能な形式に変換します。
• 機械学習アルゴリズムや統計モデルなどの分析システムにデータをフィードします。
• 調査結果と結論を準備して、関係者と共有します。

データ サイエンスのしくみ

データ サイエンスには、生データの包括的で完全かつ洗練されたビューを提供するために、幅広い分野と専門分野が必要です。

混乱した大量の情報を効率的にふるいにかけ、進歩と生産性の促進に役立つ最も重要なビットのみを伝達するには、データ サイエンティストは、データ エンジニアリング、数学、統計、高度なコンピューティング、視覚化など、あらゆることに熟練している必要があります。

モデルを構築し、アルゴリズムやその他の手法を使用して予測を行うために、データ サイエンティストは人工知能、特に機械学習と深層学習のサブフィールドに大きく依存しています。

一般に、データ サイエンスには次の 5 段階のライフサイクルがあります。

1. キャプチャ:データ収集、データ入力、信号受信、およびデータ抽出はすべて、データ キャプチャの例です。
2. 維持:データ ウェアハウジング、データ クレンジング、データ ステージング、データ分析、およびデータ アーキテクチャをすべて維持する必要があります。
3. プロセス:データ マイニング、クラスタリング/分類、データ モデリング、およびデータ要約は、プロセスのすべてのステップです。
4. コミュニケーション:データの報告、データの視覚化、ビジネス インテリジェンス、および意思決定はすべて、コミュニケーションが必要です。
5. 分析:探索的/確認的分析、予測分析、回帰分析、テキスト マイニング、定性分析はすべて分析の例です。

5 つの段階すべてで、独自の戦略、サービス、および場合によってはスキル セットが必要です。

データ サイエンスの用途

データ サイエンスにより、以前は不可能だった、または多大な時間と労力を要していたいくつかの大きな目標を達成できるようになりました。

データ サイエンスは何に使用できますか?

• 異常の検出 (詐欺、病気、犯罪など)
• 意思決定と自動化 (バックグラウンド チェック、信用度など)
• 分類 (電子メール サーバーでは、電子メールを「重要な」フォルダーと「ジャンク」フォルダーに分類することを意味します)
• 予測 （売上、収益、顧客維持）
• パターン認識（気象パターン、金融市場パターンなど）
• 感謝（顔、声、テキストなど）
• 観察と提案 (学習した好みに基づいて、レコメンデーション エンジンは、あなたが好きそうな映画、レストラン、本を紹介します)

ここでは、企業がデータ サイエンスを使用して業界のイノベーションを起こし、新しい商品を開発し、周囲の環境を改善する方法の例をいくつか紹介します。

健康管理

ヘルスケア分野では、データ サイエンスがさまざまなブレークスルーをもたらしています。 医療専門家は、EMR から臨床データベース、パーソナル フィットネス トラッカーまで、あらゆるものを介して利用できるようになった膨大なデータ ネットワークのおかげで、病気を理解し、予防医学を実践し、病気をより迅速に診断し、新しい治療オプションを探索するための新しい方法を発見しています。

自動運転車

テスラ、フォード、フォルクスワーゲンは、自動運転車の最新の時代に予測分析を使用しています。 これらの車には、リアルタイムで情報を送信するために、何千もの小さなカメラとセンサーが使用されています。 自動運転車は制限速度に適応し、危険な車線変更を回避し、機械学習、予測分析、データ サイエンスを使用して乗客を最短経路で運ぶことさえできます。

ロジスティクス

UPS はデータ分析を使用して、社内と配送ルートの両方で生産性を向上させます。 同社の On-road Integrated Optimization and Navigation (ORION) ツールは、データ サイエンスに裏打ちされた数学的モデリングとアルゴリズムを使用して、天候、交通量、建設、およびその他の要因に基づいて、配送ドライバー向けに最適化されたルートを作成します。

データ サイエンスにより、この物流会社は年間で最大 3,900 万ガロンの燃料と 1 億マイル以上の配達マイルを節約できると予想されています。

エンターテイメント

Spotify は、どの曲を探しているかを常に正確に把握しているように見えるのに、不思議に思ったことはありませんか? または、ネットフリックスはどの番組があなたがどんちゃん騒ぎを楽しめるかを正確に知っているのでしょうか? 音楽ストリーミングの巨人は、データ サイエンスを使用して、あなたが現在ハマっている音楽のジャンルやバンドに基づいて曲のリストを慎重にキュレートします。
最近、料理にはまっていますか？ Netflix のデータ アグリゲーターは、料理に関するインスピレーションの必要性を検出し、膨大なライブラリから適切な番組を提案します。

ファイナンス

金融部門は、機械学習とデータ サイエンスのおかげで、数百万ドルと計り知れない時間を節約しました。 自然言語処理 (NLP) は、JP モルガンのコントラクト インテリジェンス (COiN) プラットフォームで使用され、年間約 12,000 件の商業信用契約から重要なデータを処理および抽出しています。

完了するまでに 360,000 時間の手作業が必要だった作業が、データ サイエンスのおかげでわずか数時間で完了します。 さらに、Stripe や PayPal などのフィンテック企業は、不正を簡単に特定して防止できる機械学習ソフトウェアを開発するために、データ サイエンスに積極的に投資しています。

サイバーセキュリティ

どの業界もデータ サイエンスから恩恵を受けていますが、サイバーセキュリティが最も関連性があるかもしれません。 国際的なサイバーセキュリティ企業である Kaspersky Lab は、データ サイエンスと機械学習を使用して、毎日 360,000 を超える新しいマルウェア サンプルを検出しています。 サイバー犯罪の新しい手口をリアルタイムで特定して学習するデータ サイエンスの能力は、潜在的な安全性とセキュリティにとって重要です。

ゲーム

データ サイエンスは、ビデオ ゲームやコンピューター ゲームの構築にも使用されており、ゲーム体験を新たな高みへと押し上げています。

結論

今後 10 年間で、データは企業の石油となるでしょう。 企業は、データ サイエンスの手法を運用に組み込むことで、将来の成長を予測し、潜在的な脅威を評価できるようになりました。 データ サイエンスのキャリアに興味がある場合は、今が始める時です。

この記事「データ サイエンスとは」に関する質問はありますか? その場合は、記事のコメント欄に投稿してください。 当社の専門家が、お客様の問題をできるだけ早く解決できるようお手伝いします。