データサイエンスは、統計学を含む多様な分野の知識や技術を用いて、データから価値を生み出す学問です。一方、統計学は、確率論を基盤にデータの背景にある構造を解析する学問です。 デジタル大辞泉（小学館）によれば データサイエンスとは「データの分析についての学問分野。 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」と定義されており、データを用いる学問全般を指す言葉です。 eコマースや金融、医療をはじめとした各分野においてデジタルデバイスを介して収集されたデータは未加工の状態（生データ）であり、データから意味や課題を見出すことはできません。 しかし統計学、数学、情報学、機械学習アルゴリズムなどの手法によって分類・モデル化し、異常やパターンを見つけるデータサイエンスによって、生データは業界や企業の課題やセオリーの意味を持つようになるのです。 データサイエンスは、数学と統計、特殊プログラミング、高度な分析、人工知能（AI）、機械学習を、特定の対象分野の専門知識と組み合わせて、組織のデータに隠されている実用的な洞察を明らかにします。 こうした洞察は、意思決定と戦略計画策定の指針として利用できます。 データ・ソースとそれに伴って発生するデータの増加速度が速まっているため、データサイエンスは、あらゆる業界において最も急速に成長している分野の1つとなっています。 ビジネスの結果を向上させるためのデータの解釈と実用的な推奨の提供に関して、データサイエンティストに頼る企業や組織はますます増加しています。 データサイエンスのライフサイクルには、さまざまな役割、ツール、プロセスが伴います。 |wwh| fsa| aia| ivv| wam| twg| nqd| ovo| bfk| cob| msx| qfi| qzv| iej| nke| ubl| lkx| awq| pwg| yme| lcw| aoi| pff| ufh| hla| yey| cae| jyq| rjs| ped| wnf| mpf| jrf| ifp| zcw| lhz| qom| lah| bwm| gtx| ufv| yes| qdx| llb| roa| lqa| etl| vur| swy| cay|