データサイエンスの紹介

データサイエンスは、統計、データ分析、機械学習を使用してデータを分析し、そこから知識と洞察を抽出する複数の分野の組み合わせです。

データサイエンスとは何ですか？

データサイエンスとは、データの収集、分析、および意思決定に関するものです。

データサイエンスとは、分析を通じてデータのパターンを見つけ、将来の予測を行うことです。

データサイエンスを使用することで、企業は次のことが可能になります。

• より良い決定（AまたはBを選択する必要があります）
• 予測分析（次に何が起こるか？）
• パターンの発見（パターン、またはデータ内の隠された情報を見つける）

データサイエンスはどこに必要ですか？

データサイエンスは、銀行、コンサルティング、ヘルスケア、製造など、今日の世界の多くの業界で使用されています。

データサイエンスが必要な場所の例：

データサイエンスは、データが利用できるビジネスのほぼすべての部分に適用できます。例は次のとおりです。

データサイエンティストはどのように機能しますか？

データサイエンティストには、いくつかのバックグラウンドに関する専門知識が必要です。

• 機械学習
• 統計学
• プログラミング（PythonまたはR）
• 数学
• データベース

データサイエンティストは、データ内のパターンを見つける必要があります。パターンを見つける前に、データを標準形式で整理する必要があります。

データサイエンティストの仕組みは次のとおりです。

1. 適切な質問をする-ビジネス上の問題を理解する。
2. データの調査と収集-データベース、Webログ、顧客からのフィードバックなどから。
3. データの抽出-データを標準化された形式に変換します。
4. データをクリーンアップする-データから誤った値を削除します。
5. 欠落している値を見つけて置き換える-欠落している値を確認し、適切な値（平均値など）に置き換えます。
6. データの正規化-実用的な範囲で値をスケーリングします（たとえば、140 cmは1.8 mよりも小さいです。ただし、140という数値は1.8よりも大きいため、スケーリングは重要です）。
7. データを分析し、パターンを見つけて、将来の予測を行います。
8. 結果を表す-「会社」が理解できる方法で、有用な洞察とともに結果を提示します。

どこから始めれば？

このチュートリアルでは、データとは何か、データを分析する方法を紹介することから始めます。

統計と数学関数を使用して予測を行う方法を学習します。