2023.09.09

TEDx要約:データサイエンスの解明

marugotoyoten

ミスター・アシタン・ミシュラが「データサイエンスの解明」について語りました。この動画の要点と要約をまとめました

スピーカー

ミスター・アシタン・ミシュラ

３つの要点

要点１
データサイエンスは、人工知能、機械学習、クラウドコンピューティング、データ分析を組み合わせた急速に成長している分野である。
要点２
データサイエンティストは、コンピュータサイエンス、数学、専門知識のスキルを必要とし、データでどんな問題でも解決できる魔術師のような存在である。
要点３
データサイエンスは、関連するデータを見つけて組み合わせ、それをクリーニングして理解し、その後アルゴリズムを使用して洞察を見つけ出し予測することを含み、他の人が理解しやすくするために自分の仕事を共有することが重要である。

要約

タイトル1:データサイエンスとは何ですか？
データサイエンスは、人工知能、機械学習、クラウドコンピューティング、データ分析を組み合わせた急速に成長している分野です。コンピュータプログラムを使用して、ゲームでエキスパートに勝つなどの知的なタスクを実行することを含みます。2012年、Forbesはこれを21世紀で最もセクシーな仕事と宣言しました。

タイトル2:データサイエンティストのスキルと認識
データサイエンティストは、コンピュータサイエンス、数学、専門知識のスキルを必要とします。彼らはすべてのことにおいてエキスパートである必要はありませんが、アルゴリズムを使用して問題を解決する方法を知っている必要があります。彼らはデータでどんな問題でも解決できる魔術師のような存在です。しかし、彼らはまた、技術に詳しくない人々に自分のアイデアを説明することも得意とする必要があります。

タイトル3:データサイエンスのプロセスと重要性
データサイエンスは、関連するデータを見つけて組み合わせ、それをクリーニングして理解し、その後アルゴリズムを使用して洞察を見つけ出し予測することを含みます。データサイエンティストは、データを使ってストーリーを作り、他の人が理解しやすくすることが重要です。また、他の人との協力や問題解決を促進するために、自分の仕事を共有します。異なるバックグラウンドを持つ人々もデータサイエンティストになることができます。

タイトル4:データサイエンスの未来
2020年までに200万の新しいデータサイエンスの仕事が生まれる予定です。データサイエンティストになるためには特定の学位は必要ありません。問題解決が好きでコンピュータを使えるなら、誰でもデータサイエンティストになることができます。データサイエンスの学習や貢献を支援するための多くの無料のオンラインリソースがあります。この分野は常に変化しているため、データサイエンティストは新しい課題や技術に対応するために学び続ける必要があります。

▼今回の動画

編集後記

▼ライターの学び

データサイエンスは急速に成長している分野であり、様々な学問領域を包括しています。データサイエンティストの役割は常に進化しており、定義するのは難しいです。

データサイエンスの需要は急速に増加しており、誰でも学び、貢献する機会があります。新しい課題や技術に適応する必要があります。

▼今日からやってみよう

今日からデータサイエンスの勉強を始めてみよう！

データサイエンスは急速に成長している分野であり、コンピューターやデータ解析を使って問題を解決する能力が求められます。オンライン上には無料の学習リソースが豊富にあり、誰でも学び、データサイエンスに貢献する機会があります。新しい挑戦や技術に対応するために、データサイエンティストは常に進化し続ける必要があります。