データサイエンス力
をテンプレートにして作成
[
トップ
] [
新規
|
一覧
|
単語検索
|
最終更新
|
ヘルプ
]
開始行:
「[[.NET 開発基盤部会 Wiki>http://dotnetdevelopmentinfras...
-[[戻る>データサイエンティスト]]
*目次 [#t15a9de6]
#contents
*概要 [#x3d5834d]
情報科学系の知識
-[[データ分析]]についての学問。
-統計学、数学、計算機科学などと関連し、~
主に大量のデータから、何らかの意味のある~
情報、法則、関連性などを導き出すこと、または、~
大量のデータの処理の手法に関する研究を行う。
**領域 [#id1dbf17]
***探索的 [#kbe74572]
-サンプリング
-データ加工
-検定/判断
-可視化
***静的 [#of7c8ad8]
-分類
-可視化
-性質/関係の把握
-グラフィカルモデル
-機械学習
***動的 [#g64ef9df]
-予測
-時系列分析
-シミュレーション/データ同化
**プロセス [#h1a5a80c]
データ収集から施策に落とすまでのプロセスを実行する能力。
***データ収集 [#k0ef3774]
社内外の取得可能なデータの収集
***データ蓄積 [#x2a520bb]
社内外の取得可能なデータの蓄積
***データ分析 [#q21eb313]
顧客や市場変化に関する重要な知見や洞察を導き出す
***施策(改善) [#xbe9d41a]
分析結果に基づいたオペレーションの改善
↓ [[データ収集>#k0ef3774]]へ戻る
*詳細 [#ba4b4ea0]
**[[データ分析]] [#rbb1736e]
#ref(無題.png,left,nowrap,体系,60%)
***[[データ解析>データ分析#r77a4921]] [#o04a9811]
***[[統計解析>データ分析#q8dfb2b7]] [#t0719ed8]
***[[ベイズ統計>データ分析#h6b70cfa]] [#w69c099c]
**[[非構造化データ処理>要素技術#qa6076ee]] [#nfee8484]
***[[言語処理>要素技術#g4e5060c]] [#u74892d6]
***[[音声処理>要素技術#c7baa14d]] [#w5b4fcaa]
***[[画像処理>要素技術#f0208031]] [#hd72b656]
***データサイエンス観点 [#fbc3bb7a]
-数値、記号、イメージなどが非定型化、復号化しているデータ
--大量かつ複雑：数値≒文字＜イメージ＜動画
--形式を整えるのが難しい：如何に数値化するか。
--定常状態になり難い：時間的変化の扱い
--統一的な手法で扱い難い：[[深層学習>深層学習（deep learn...
-その他
--センサー・データ
--Web上のデータ
**[[BI / AI]] [#pb5cd473]
***[[ビジネス インテリジェンス（BI）]] [#tc66684b]
***[[人工知能（AI）]] [#h44fb32c]
**各種Notebook系ツール [#fb702b08]
***[[Jupyter>統合開発環境 (IDE)#x1ebfeb7]] [#c23cb885]
***[[Kaggle]] [#z6fb813b]
***[[Google Colaboratory]] [#x4bfe808]
**[[各種データ分析の例]] [#b3d827e0]
*参考 [#t30ad309]
**Qiita [#ed9db885]
-データサイエンスが必要かどうかチェックする4つの質問~
https://qiita.com/KanNishida/items/2cb9a542e8ec993a2cd0
-データサイエンスをいつ始めるべきなのか~
https://qiita.com/KanNishida/items/93b5dbde9933b734f085
-結局データサイエンスとは誰のためのものだったのか?~
20年近く前に出されたベル研究所のレポートにその答えを探っ...
https://qiita.com/KanNishida/items/84a9d3239818b6c8bc8b
***[[データ分析>データ分析#kd8b5336]] [#ib1ca92e]
***[[人工知能（AI）>人工知能（AI）#hefe96a6]] [#vf154665]
***[[意思決定>プロジェクト選定委員会運営#x7e9e057]] [#k42...
終了行:
「[[.NET 開発基盤部会 Wiki>http://dotnetdevelopmentinfras...
-[[戻る>データサイエンティスト]]
*目次 [#t15a9de6]
#contents
*概要 [#x3d5834d]
情報科学系の知識
-[[データ分析]]についての学問。
-統計学、数学、計算機科学などと関連し、~
主に大量のデータから、何らかの意味のある~
情報、法則、関連性などを導き出すこと、または、~
大量のデータの処理の手法に関する研究を行う。
**領域 [#id1dbf17]
***探索的 [#kbe74572]
-サンプリング
-データ加工
-検定/判断
-可視化
***静的 [#of7c8ad8]
-分類
-可視化
-性質/関係の把握
-グラフィカルモデル
-機械学習
***動的 [#g64ef9df]
-予測
-時系列分析
-シミュレーション/データ同化
**プロセス [#h1a5a80c]
データ収集から施策に落とすまでのプロセスを実行する能力。
***データ収集 [#k0ef3774]
社内外の取得可能なデータの収集
***データ蓄積 [#x2a520bb]
社内外の取得可能なデータの蓄積
***データ分析 [#q21eb313]
顧客や市場変化に関する重要な知見や洞察を導き出す
***施策(改善) [#xbe9d41a]
分析結果に基づいたオペレーションの改善
↓ [[データ収集>#k0ef3774]]へ戻る
*詳細 [#ba4b4ea0]
**[[データ分析]] [#rbb1736e]
#ref(無題.png,left,nowrap,体系,60%)
***[[データ解析>データ分析#r77a4921]] [#o04a9811]
***[[統計解析>データ分析#q8dfb2b7]] [#t0719ed8]
***[[ベイズ統計>データ分析#h6b70cfa]] [#w69c099c]
**[[非構造化データ処理>要素技術#qa6076ee]] [#nfee8484]
***[[言語処理>要素技術#g4e5060c]] [#u74892d6]
***[[音声処理>要素技術#c7baa14d]] [#w5b4fcaa]
***[[画像処理>要素技術#f0208031]] [#hd72b656]
***データサイエンス観点 [#fbc3bb7a]
-数値、記号、イメージなどが非定型化、復号化しているデータ
--大量かつ複雑：数値≒文字＜イメージ＜動画
--形式を整えるのが難しい：如何に数値化するか。
--定常状態になり難い：時間的変化の扱い
--統一的な手法で扱い難い：[[深層学習>深層学習（deep learn...
-その他
--センサー・データ
--Web上のデータ
**[[BI / AI]] [#pb5cd473]
***[[ビジネス インテリジェンス（BI）]] [#tc66684b]
***[[人工知能（AI）]] [#h44fb32c]
**各種Notebook系ツール [#fb702b08]
***[[Jupyter>統合開発環境 (IDE)#x1ebfeb7]] [#c23cb885]
***[[Kaggle]] [#z6fb813b]
***[[Google Colaboratory]] [#x4bfe808]
**[[各種データ分析の例]] [#b3d827e0]
*参考 [#t30ad309]
**Qiita [#ed9db885]
-データサイエンスが必要かどうかチェックする4つの質問~
https://qiita.com/KanNishida/items/2cb9a542e8ec993a2cd0
-データサイエンスをいつ始めるべきなのか~
https://qiita.com/KanNishida/items/93b5dbde9933b734f085
-結局データサイエンスとは誰のためのものだったのか?~
20年近く前に出されたベル研究所のレポートにその答えを探っ...
https://qiita.com/KanNishida/items/84a9d3239818b6c8bc8b
***[[データ分析>データ分析#kd8b5336]] [#ib1ca92e]
***[[人工知能（AI）>人工知能（AI）#hefe96a6]] [#vf154665]
***[[意思決定>プロジェクト選定委員会運営#x7e9e057]] [#k42...
ページ名:
![[PukiWiki]](image/pukiwiki.png "[PukiWiki]")
