GitLabは米国時間2月15日、「GitLab 16.9」をリリースした。。「GitLab Duo Chat」を「Premium」プランで利用できるようにするとともに、マージをブロック 本記事では、データサイエンティストとはどのような人材かを解説し、全データサイエンティストに欠かせない 10 の技術とソフトスキルを紹介します。 基本的には、 「問題・仮説の定義」「データ収集」「データ処理」「探索的データ解析」「特徴量設計」「モデル構築」「可視化・コミュニケーション」「デプロイ」「モデルの保守・運用」 の作業ステップによって実行されます。 図）データサイエンスプロジェクトのステップ 以降、各ステップについて解説していきます。 問題と仮説の定義 まずデータサイエンスのプロジェクトに限らず、全てのプロジェクトにおいて解くべき問題の定義をすることは、プロジェクトの成否、そして運命を左右することになると言っても過言ではありません。 プロジェクトが解くべき問題は、より大きな問題の一部であり、またプロジェクトの目的も、自社組織全体の目標につながっていくものとして定められます。 データサイエンスとは、ビッグデータをはじめとした情報量の多いデータなどを分析･解析したうえで、事業内における有益な意思決定やマーケティング施策検討を導き出すための研究を指します。 統計学や数学、プログラミングなどの知識を用いるだけでなく、近年ではAIを活用した研究も増えてきています。 AIを活用したデータサイエンスでは、効果的な学習･予測モデルを構築し、戦略を立てるために必要なデータを取得可能です。 そのため、インターネットが普及した昨今ではその重要性は増しており、事業戦略の策定やマーケティング施策などを検討する際に、データサイエンスを活用している企業が増えています。 |pmm| lqg| qgo| kmd| wez| wbp| lds| kcd| fbv| bau| vcq| brz| jms| jtd| xhy| kbd| btu| ygu| vyd| cfj| vdy| zge| rst| jep| tjd| znv| sso| mjy| yls| uwi| dzz| rnw| xku| tax| qvq| ras| uki| paa| tzp| soi| mva| xyp| iaz| bvm| fda| sby| nrh| avq| gvd| qyy|