データサイエンスとは何ですか?

データサイエンスは、データから洞察と知識を抽出するために、コンピューターサイエンス、統計、およびドメイン固有の知識の要素を組み合わせた分野です。データサイエンスの目標は、データを使用して質問に答えたり、特定の組織やコミュニティにとって関心のある問題を解決したりすることです。実際には、データサイエンスには次のようなさまざまな活動が含まれます。

* データラングリング: クリーニング、変換、準備分析用データ
* データ探索: パターンや傾向を理解するためにデータを視覚化および要約する
* モデリング: 統計または機械学習技術を使用して、結果を予測したり、現象を説明したりする
* コミュニケーション: 調査結果や推奨事項を利害関係者に明確かつ効果的に提示する。

いくつかの一般的なアプリケーションデータサイエンスには次のものが含まれます。 * 予知メンテナンス: センサーデータを使用して、機器が故障する可能性が高い時期を予測します。 * 顧客のセグメンテーション: 人口統計データと行動データを使用して、顧客を個別のセグメントにグループ化します。 * 不正検出: 機械学習アルゴリズムを使用して、不正な取引を特定します。 * 推奨事項システム: ユーザーの行動データを使用して、興味を持ちそうな製品やサービスを提案します。

データサイエンスは急速に進化しており、新しい技術やツールが常に開発されています。データサイエンスで使用される主要なテクノロジには、次のものがあります。

* Python: データ分析および機械学習用の人気のあるプログラミング言語
* R: 学術界や産業界で広く使用されている統計プログラミング言語
* SQL: リレーショナルデータベース管理用の標準言語
* Hadoop : 分散コンピューティングとビッグデータストレージのためのオープンソースフレームワーク。