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data science
/ˈdeɪtə ˈsaɪəns/
データサイエンス
Data science combines statistics, programming, and domain expertise to extract insights from data.
データサイエンスは、統計学、プログラミング、専門知識を組み合わせてデータから洞察を引き出す分野だ。
テクノロジー
専門的
データを分析し、パターンや知見を引き出すための学際的な分野。統計学、コンピュータサイエンス、専門知識を融合させた実践的な手法。
A data science team at a tech company might use machine learning to predict customer behavior.
テック企業のデータサイエンスチームは、顧客行動を予測するために機械学習を活用する。
データサイエンスは、単なるデータ分析よりも広範で、モデリングや予測、意思決定支援を含む。
ビジネス
正式的
ビジネスや研究におけるデータ駆動型の意思決定を支援する技術と手法。
Companies invest in data science to optimize operations and improve product recommendations.
企業は業務の最適化や製品推奨の向上のためにデータサイエンスに投資する。
ビジネス分野では、データサイエンスは「データドリブン」な戦略の核となる。
コロケーション
data scientistデータサイエンティストmachine learning機械学習big dataビッグデータdata analysisデータ分析predictive modeling予測モデリング
関連フレーズ
プロのヒント
データサイエンスの基本スキル
データサイエンスを学ぶには、Python/Rなどのプログラミング言語、統計学、機械学習の基礎、そしてビジネスや分野知識が必要。オンラインコースや実務プロジェクトでスキルを磨こう。
ゴールデンルール
データサイエンスのプロセス
1. データ収集（Data Collection）、2. データクリーニング（Data Cleaning）、3. 探索的データ分析（EDA）、4. モデリング（Modeling）、5. 評価・解釈（Evaluation & Interpretation）、6. デプロイメント（Deployment）。
語源
1960年代に「データ」と「サイエンス」を組み合わせた造語。1990年代後半から2000年代初頭にかけて、統計学とコンピュータサイエンスの融合分野として確立された。
使用上の注意
データサイエンスは、しばしば「AI」や「機械学習」と混同されるが、データサイエンスは包括的な分野であり、AIはその手法の一つに過ぎない。
単語の分解
data
データ
rootscience
科学
root英和辞典