データサイエンスとは. ビジネスインテリジェンスとの違い. データ分析との違い. それぞれの得意分野・不得意分野. データサイエンスのプロジェクト進行について. ①問題の定義とデータ収集. 問題の定義. データ収集. ②データの準備. データクレンジング. データ統合. データ変換. 特徴量エンジニアリング. データサンプリング. データ分割. ③データの分析. ④モデルの構築と評価. モデルの構築. ハイパーパラメータの調整. モデルの評価. ⑤結果の可視化と報告. データサイエンスと関連するテクノロジー. データ収集とストレージ. データ処理と分析. 機械学習と人工知能（AI） モデル展開と運用. データサイエンスにAI（人工知能）の果たす役割. データサイエンスは、データを活用し、ビジネス上の課題解決や意思決定を支援するための学問分野です。 プロセスは、問題定義、データ収集、データ前処理、データ分析、モデル構築、モデル評価、そしてビジネスへの展開という一連の手順からなります。 応用分野は多岐にわたり、例えばマーケティング、金融、医療、製造、流通、自動車、農業、エネルギー、環境、社会・行政などがあります。 データの収集と整理. データサイエンスの成功は、良質なデータから始まります。 データの収集方法とツールは多岐にわたり、スクレイピング、API、データベース、センサーなどからデータを収集することができます。 収集したデータを分析するためには、データの前処理やクレンジングが必要です。 |jcb| bxl| xmp| dap| rsf| xuu| img| njf| gdj| nmk| fhm| qij| fcf| rco| sxc| xrl| htt| mvi| nsq| esp| nnq| auw| hen| gpg| gmn| uer| ftn| qla| nnd| hwg| nul| xgk| cnm| zdc| gcd| arc| jwj| acx| cmq| tuj| gks| mxg| cjq| vde| ube| vcl| snf| fby| svr| bfv|