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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た研究分野であり、データから有意義なインサイトを引き出します。データサイエンスのエキスパートは、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、通常は人間の知能を必要とするタスクを実行できる​人工知能(AI)​システムを構築します。これらのシステムでは、アナリストやビジネスユーザーによってビジネス上の目に見える価値に変えられる​​インサイト​​が生成されます。

データサイエンスが重要である理由

データサイエンス、AI、機械学習の重要性に気付いた企業が増え続けています。業種や規模にかかわらず、​ビッグデータ​​の時代に競争力を維持したいと考える組織は、データサイエンス機能を効率的に開発し、実装していかなければ、周囲に後れをとる可能性があります

データサイエンティスト + DataRobot

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​機械学習自動化​プラットフォームは、データサイエンティストの生産性を高めるだけでなく、アナリスト、ビジネスユーザー、その他の技術専門家が​シチズンデータサイエンティスト​​や ​​AI エンジニア​になれるよう、データサイエンスと AI を民主化します。データサイエンティストが、これまでに多くの時間と労力を費やしてきた反復的な​​モデリング​タスクを自動化します。DataRobot は、組織内でデータサイエンティストとそれ以外の人々とのギャップを埋め、エンタープライズ機械学習をこれまでよりも利用しやすいものにします。

データサイエンスとは