データサイエンスに関する完全ガイド

大容量ストレージが必要な時代に突入しました。 実際、ストレージの必要性は、顧客と売上の長い記録を保持しなければならなかった企業にとって最も困難な問題の1つでした。 2010年に、それぞれの分野の人々は、ビッグデータを1か所に保存するためのフレームワークまたはむしろソリューションのために働き始めました。 大きなデータを保存できるフレームワークを開発した後、発生した主な問題は、データの処理とシフトでした。

モノのインターネット（1）の進化により、データサイエンスのフレームワークの90％が今日の時代に開発されました（2）。 データサイエンスのおかげで、毎日2.5兆バイトを超えるデータが生成、処理、保存されています。 このデータは企業ごとに異なる可能性があります。 これには、ショッピングモールでのデータストレージからソーシャルメディアプラットフォームでの投稿までが含まれます。 一般的。 このデータはビッグデータと呼ばれます。

• データサイエンスの定義
• 歴史
• 重要性
• データサイエンスを選ぶ理由
• データサイエンスに入る方法
• ライフサイクル
• プロセス
• ツール
• ビジネスのためのデータサイエンス
• 利点
• 課題
• データサイエンスとデータ分析
• データサイエンスと機械学習
• データサイエンスとソフトウェアエンジニアリング
• ビッグデータとデータサイエンス
• 未来
• トレンド
• 資力

データサイエンスとは何ですか？

熟練したコンピューター科学者や専門家にとって、これは厳しいキャリアパスにすぎないかもしれません。 ただし、これは、アルゴリズム、システム、および数学方程式を使用して、非構造化データおよび構造化データからデータ、洞察、および知識を取得することを指す学際的な分野です。 自然現象を理解するために、専門家は機械学習、データ分析、統計をすべて組み合わせています。

データサイエンスの歴史

データサイエンスは歴史の中で貴重な位置を占めています。 しかし、今ほど広義ではありませんでした。 古代ギリシャ人からエジプトの象形文字まで、歴史上、データや記録を1か所にまとめる仕事をしている専門家がたくさんいました。 しかし、世界が進むと、統計家がデータを編集しているのを見ました。 それらはデータサイエンスのカテゴリに直接分類されます。 Forbesによると、1940年代初頭から、企業や企業がデータを記録および保存するのを支援してきました。

データサイエンスが重要なのはなぜですか？

以前は、企業が使用しなければならなかったデータはサイズが小さく、ほとんどが構造化されていました。 従来のデータは、BIツールを使用して簡単に分析できます。 ただし、今日の企業のデータは構造化されておらず、サイズも大きくなっています。 BIツールには、センサー、財務ログ、フォーラムなどで通常見られる大量のデータを処理する機能がありません。

したがって、非構造化データから意味のある洞察を引き出すには、高度で複雑な分析ツール、プロセス、およびアルゴリズムが必要です。

なぜデータサイエンスを選ぶのですか？

ハーバード大学の年次ビジネスレビューによると、データサイエンティストは、今日の世界で最高の職業（4）であると考えられています。 実際、データサイエンティストは、今世紀で最も有給の専門家の1人です。 では、データサイエンスがキャリアパスとして採用されることが非常に重要な理由は何でしょうか。 今世紀に学ぶことがなぜ重要なのでしょうか。 仕事が現在の市場で最も人気のある仕事の1つであることは隠された事実ではありません。

時間を無駄にしないで、なぜこの職業を選ぶほうがよいのか見てみましょう。 フローを進めながら、大企業がパフォーマンスを向上させるために必要なデータサイエンティストの現在の要件についても説明します。

実際には、ビジネス向けのデータサイエンスは、ビッグデータとデータマイニングの指数関数的な増加を意味します。 何千もの産業に革命をもたらし、最も厳しい競争にさらしている唯一の燃料です。 そのため、多くの企業は、データを可能な限り最善の方法で分析、管理、および処理しながら、データの現在の特性と傾向を理解するのに熟練した専門家を必要としています。

キャリアパスとして選択する理由は次のとおりです。

• 21^世紀の燃料

  私たちは21^世紀に生きており、この段階でデータサイエンスは業界に革命をもたらします。 モバイルおよびエレクトロニクス業界でさえ、製品を安全に使用できるようにするためにビッグデータ技術を使用しています。 ビッグデータの使用の背後にある目的は、強力なハイエンドパフォーマンスのマシンを発明することです。

  すべての業界は、パフォーマンスと売上を向上させるために、データ分析を切実に必要としています。 これを行うには、所有者は、データを分析し、消費者の購入の変動パターンを理解できる熟練したデータサイエンティストのチームを必要とします。

• 需要と供給の問題

  すべての業界には、膨大な量の非構造化データまたは半構造化データがあります。 ただし、製品を作成するための有用な洞察を変換するためのリソースは豊富ではありません。 また、データを理解・分析するスキルを持っている人は多くありません。 したがって、市場にはデータサイエンティストが不足しています。 実際、識字率は非常に低いです。 したがって、この空白とギャップを埋めるために、データサイエンスを選択する必要があります。

• 儲かるキャリア

  Glassdoorは、典型的なデータサイエンティストは、平均的なアメリカ人の国民給与よりも約163％多いと述べています。 したがって、それは大きな収入バブルをもたらす非常に有望なキャリアパスです。

  データサイエンティストは、機械語、数学、統計を指揮しています。 学習曲線は深く急です。 そのため、市場におけるデータサイエンティストの価値は非常に高くなっています。 会社のすべてのプロセスは、データ駆動型のアプローチとデータサイエンティストの決定に依存しています。 したがって、売り上げを伸ばすには、すべての業界でデータサイエンティストのチームが必要です。 これにより、選択した最も有利な業界で働くことができます。

• データサイエンスは世界をより良い場所にする

  ビジネスのためのデータサイエンスは知的概念です。 組織や企業は、ビッグデータを活用して有用な製品を作成しています。 たとえば、データは、医師が患者の健康についてより良い洞察を得るのに役立ちます。

• データサイエンスは明日のキャリアです

  すべての実業家は、この分野に参入することは将来あなたの財政状態を確保することを意味することを知っています。 基本的には明日のキャリアです。 業界が自動化に移行するにつれて、データ駆動型製品が市場に導入されています。 したがって、業界は、データ主導の意思決定を改善するために、長期的にデータサイエンティストを必要とする場合があります。 データサイエンティストの仕事は、有用なデータから洞察を引き出すことに限定されています。 しかし、このスキルはその会社が成長し繁栄するのに役立ちます。

データサイエンスに入る方法は？

データはすべての企業にとって貴重な資産であり、最も高価なものと見なされています。 データマイニング、分析、クリーニング、通訳のスキルを習得するなど、さまざまな方法でデータサイエンスに取り組むことができます。

しかし、ここにあなたがそれに入るのを選ぶことができる広大な学際的な分野のいくつかのセクションがあります。

• データサイエンティストとして

  データサイエンティストの仕事は、関連する、会社に関連する、または販売に関連するデータを見つけることです。 彼らはビジネススキルを持っているだけでなく、データをクリーンアップ、マイニング、構造化、提示する方法も知っています。 すべての企業は、大量の非構造化データを処理、分析、および管理するためのデータサイエンティストのチームを必要としています。 その後、科学者によって得られた結果が分析され、データ主導の意思決定に使用されます。

• データアナリストとして

  データアナリストは基本的に、会社のビジネスアナリストとデータサイエンティストの間に一般的に存在するギャップを埋めます。 データ駆動型の回答を必要とするクエリが提供されるだけです。 次に、組織はそれらの回答を使用して、データ主導のビジネス戦略を作成します。 データアナリストは、調査結果を取締役会の役員に伝達するだけでなく、分析された結果を実行可能な定性的な召喚項目に変える責任があります。

• データエンジニアとして

  データエンジニアは主に、時間の経過とともに急速にまたは指数関数的に変化するデータの処理と管理を担当します。 彼らの主な焦点は、データパイプラインを最適化し、データを展開、管理、転送して、データサイエンティストやデータアナリストに送信できるようにすることです。

ホワイトペーパーのダウンロード：大規模なデータサイエンス

データサイエンスのライフサイクル

主なポイントは次のとおりです。

• 発見

  研究プロジェクトを開始する前に、プロジェクトの要件、予算、および仕様を確認することが重要です。 データサイエンティストとして、適切な質問や質問をし、優先順位を付ける能力が必要です。 ここでは、与えられた労働力、予算、時間、テクノロジーを評価する必要があります。 さらに、初期仮説として知られるIHを作成し、それをテストする必要がある場合もあります。

• データの準備

  2番目のフェーズでは、プロジェクトの全体的な分析を実行するために、高度な分析ツール（IBツールだけでなく）またはサンドボックスが必要です。 そのためには、前処理のためにデータをモデル化する必要があります。 最終的には、データを抽出してアップロードし、サンドボックスに直接変換します。

  R言語は、データのマイニング、クレンジング、および変換に役立ちます。 Rは、2つの変数間の関係を簡単に構築できるようにアウトラインを提供します。 データがクリーンで処理の準備ができたら、第3フェーズに進みます。

• モデル計画

  2つの変数間の関係を述べるための戦術と方法を思い付いていません。 これらの関係は、次のフェーズで構築するアルゴリズムのベースを設定するために必要です。

• モデル構築

  このフェーズは、テスト目的でデータセットを使用するために完全に割り当てられています。 使用されているツールがメソッドを実行するのに十分であることを確認するために、いくつかのテストを検討する必要があります。 パフォーマンスとメソッドをより堅牢にするには、クラスタリング、関連付け、分類などの学習手法を分析する必要があります。

• 運用化

  モデルを構築した後、テクニカルレポート、コード、レポート、ブリーフィングなどを送信する必要があります。すべての構造化データは、非常に小さなレベルでのパフォーマンスに関する特定のビューを得るのに役立ちます。

• 結果を伝える

  最後のフェーズでは、目標を達成できたかどうかを判断します。 このフェーズでは、すべての結果、主要な調査結果、および方法を利害関係者に伝達します。 結果は、プロジェクトが失敗か成功かを決定します。

データサイエンスプロセス

機械学習言語とデータマイニング技術を利用してモデルを作成するには、5つの主要なプロセスがあります。 常にループバックできるため、すべてのプロセスは双方向です。 プロセスについて簡単に説明します。

• 目標

  機会と目標を特定することは、データ駆動型の結果に向けた最初のステップです。 まず、仮説を立ててテストする必要があります。

• 取得

  2番目のステップは、データをハントして取得し、モデルを構築するための準備をすることです。

• 建てる

  その後、モデルを構築する方法を探る必要があります。 最適なモデリング方法を選択してください。

  特定のデータセットを使用して、テストと検証を行います。 その後、あなたはそれを改善する方法を見つけることができます。

• 最適化

  処理されたデータを監視し、分析して、最良の結果を得るために改善します。

• 配達

  最後のフェーズでは、調査結果から得た有意義な洞察を提供する必要があります。 これは、利害関係者がデータ駆動型のビジネス戦略を立てるのに役立ちます。

データサイエンスツール

データサイエンティストは、自分の仕事を実行するためのツールサンドボックスを持っています。 彼のツールのいくつかを見てみましょう：

コンピュータまたはプログラミング言語は、この分野で重要な役割を果たします。 したがって、データサイエンティストは、Python、R言語、Scala、Java、Juliaなどの現代言語に習熟している必要があります。通常、これらすべての言語でコマンドを実行する必要はありませんが、SQL、Python、Rでコマンドを実行する必要があります。言語は非常に重要です。

統計計算では、科学者は可能な限りライブラリと既存のソフトウェアを使用します。 これらの科学者が使用する基本的なソフトウェアとライブラリには、Numpy、Pandas、Shiny、D3、ggplot2などがあります。

レポートと調査には、通常、Jupyter、Rマークダウン、Knitr、iPythonなどのフレームワークを使用します。 科学者が使用するいくつかの関連ツールがあります。 Presto、Pig、Drill、Spark、Hadoopなどです。

さらに、専門家はデータベース管理と処理システムの処理方法も知っています。

（また読む：最高のデータサイエンスツール）

ビジネスのためのデータサイエンス

データサイエンスの専門家は、ビジネスコンサルタントでもある必要があります。 彼らがデータを扱うとき、彼らは他の誰もできないほど多くのことをデータから学びます。 これにより、科学者は知識と有用な洞察を共有することにより、最高のビジネス戦略の作成に貢献する機会が生まれます。 データの洞察は、科学者がソリューションの形で結果を提示できるようにするための支援の柱に他なりません。

データサイエンスのメリット

ここにいくつかの利点と成果物があります：

• データサイエンスは、データセットと入力に基づいて値を予測するために使用されます。
• グループ化とパターン検出に使用できます。
• 詐欺や異常の検出を特定するのに役立ちます。
• 顔、ビデオ、画像、音声、テキストの認識が可能です。
• FICOスコアの向上に役立ちます。
• また、人口統計に完全に基づいたマーケティングにも役立ちます。
• 売上、収益、最適化を追跡するのに役立ちます。

データサイエンスの課題

巨額の投資にもかかわらず、多くの企業はデータから意味のある洞察を得ることができません。 混沌とした環境が、企業がデータサイエンスの課題に直面しなければならない主な理由です。 いくつかの課題は次のとおりです。

• 専門家の非効率性

  専門家はIT管理者の許可を得てデータにアクセスする必要があり、適切に作業を開始できるようになるまで非常に長い間待つ必要があります。 言語変換など、他の課題も科学者の効率に影響を与える可能性があります。

• 使用可能な機械学習モデルにアクセスできません

  一部の機械学習モデルは、アプリケーションにデプロイまたは再コーディングできません。 そのため、すべての作業はアプリケーション開発者の責任になります。

• IT管​​理者はサポートにより多くの時間を費やします

  マーケティング部門のデータサイエンティストのチームは、財務チームが使用しているのと同じツールを使用していない可能性があります。 そのため、IT管理者がデータサイエンティストにサポートを提供するには多くの時間がかかります。

データサイエンス対データ分析

データ分析はデータサイエンスと同じものですか？ まあ、それはすべてコンテキストに依存します。 専門家は通常、生データまたは非構造化データを使用して、予想されるアルゴリズムを構築します。 これは分析のカテゴリに分類されます。 同時に、技術者以外のビジネスユーザーによる作成済みのレポートの解釈は、データサイエンスとは見なされません。 データ分析は非常に広い用語です。

データサイエンス対機械学習

「機械学習」という用語はデータサイエンスと深く関連していますが、わずかに異なります。 機械学習の手法では、ツールボックスを使用してオープンマインドな問題を解決しますが、このカテゴリには、機械学習の幅広いカテゴリに当てはまらない他の方法もあります。

データサイエンス対ソフトウェア工学

ソフトウェアエンジニアリングは、エンドユーザー向けの機能、アプリケーション、および機能の開発に重点を置いています。 一方、データサイエンスは、非構造化データと構造化データのマイニング、収集、分析、テストのプロセスにのみ関係しています。

違いについてもっと知りたい場合は、この記事をチェックしてください：データサイエンスまたはソフトウェアエンジニアリング–比較

ビッグデータ対データサイエンス

ビッグデータは非常に広い用語です。 基本的には、データマイニング、データ変更、データクレンジングなどのすべてで構成されています。さらに、ビッグデータは保存できない貴重なデータの集まりです。 一方、データサイエンスは、予測分析、ディープラーニング、統計、およびデータからの有意義な洞察の取得に関係しています。

データサイエンスの未来

データサイエンスの市場価値は今後も上昇すると予想されます。 アルゴリズム、テクノロジー、人工知能、パターン認識、ディープラーニングに関連するすべての企業が仕事を提供します。 ただし、これを利用するには、データサイエンスのキャリアパスBootcampに登録して、そのすべての基本を学ぶことができます。

データサイエンスのトレンド

• 自動データクリーニングや特徴工学などのデータサイエンスの自動化。
• データのセキュリティとプライバシーは日々重要になっています。
• クラウドコンピューティングにより、誰でも無制限の処理能力で大規模なデータにアクセスして保存できます。
• ディープラーニングの後、自然言語の学習と処理がデータサイエンスに浸透しています。

資力

基本を学ぶための多くのリソースがあります。 それらの2つは次のとおりです。

• ビジネスPDFのデータサイエンス

  企業はデータサイエンスを使用してサービスや製品を改良しています。 たとえば、サポートサービスセンターまたはコールセンターから収集されたデータが収集され、データサイエンティストおよびデータアナリストに送信されて、結果として貴重な洞察が得られます。 さらに、ロジスティクスは、配達速度を​​最適化するために、天候と交通パターンに関連するデータを収集しています。

• データサイエンスポッドキャスト

  データサイエンスポッドキャストは、トレンドとニュースに焦点を当てています。 人工知能、自然言語処理、バイアスデータなどのトピックは、最も注目されているトピックの一部です。

（また読む：初心者のための最高のデータサイエンスポッドキャスト）

最終的な考え

データサイエンスは、ビジネス目標を達成する企業の能力に大きな影響を与えます。 これらの目標が戦略的、運用的、または財務的であるかどうかに関係なく、データサイエンスは、有用で意味のあるデータ洞察を通じて優れた発見を明らかにすることができます。

その他の役立つリソース：

データサイエンステクノロジーがビッグデータよりも大きい理由

アフィリエイトマーケティングにおける不正検出の背後にあるデータサイエンス

ビジネスで考慮すべきトップビッグデータ分析ツール