データサイエンス

データサイエンスとは

データサイエンスはデータから有意義なインサイトを引き出すための研究分野であり、分野の専門知識、プログラミングのスキル、数学および統計の知識を組み合わせて使用する必要があります。データサイエンスのエキスパートは、データ(数値、テキスト、画像、ビデオ、オーディオなど)に機械学習アルゴリズムを適用して、人工知能(AI)システムを生成します。これらのシステムでは、ビジネス上の目に見える価値をもたらすインサイトが生成されます(うまくいった場合)。

データサイエンスが重要である理由

大企業をはじめ、データサイエンスの真の重要性に気づいた企業が増え続けています。AI や機械学習などのデータサイエンステクノロジは、第 4 次産業革命とも呼ばれるビッグデータの時代に競争力を維持することを目指す企業にとって、必須の機能になりつつあります。以前の 3 回の産業革命がどれほど重要だったかを考えると、データサイエンスはとてつもない重大事です – どの業界にいるか、どのような役職に就いているかは関係ありません。

データサイエンティスト + DataRobot

データサイエンスが競争上の優位性の大きな原動力になることはすでに立証されていますが、ほぼ無限のリソースを利用できる企業でさえ、データサイエンスへの取り組みを増強することは困難です。DataRobot の自動機械学習プラットフォームは、AI を民主化することでこの状況を変えつつあります。つまり、データサイエンティストにとって使いやすくするだけでなく、アナリストやビジネスユーザーもデータサイエンスを利用できるようにしているのです。以前には本物のデータサイエンスの実践が必要だった反復的なモデリングタスクが自動化され、データサイエンスと社内のその他のユーザーとのギャップが埋まるため、企業での機械学習がかつてないほど利用しやすくなっています。