フリーランスのデータサイエンティストとは？ 必要スキル・目指し方・求人例など全まとめ
DXの推進やビッグデータの活用など、データサイエンティストが求められるシーンはとても多いです。フリーランスの案件も...
- データサイエンス
- フリーランス/個人事業主
データサイエンスとは【意味/読み/英語表記】（Data Science）
データサイエンスの概要
データサイエンスとは、統計学や情報工学などの視点から有意義なデータを引き出し、ビジネスに便益をもたらす学問です。
データサイエンスの詳細
データサイエンスは元々1974年頃から使用されてきた言葉です。Pythonを利用した機械学習や深層学習を始めとしたAI技術と関連し、ビッグデータの登場以降に価値が見直された分野となります。
データサイエンスは主に下記3つの分野に分けられます。
■データの集計と可視化
データの集合郡は集計して終わりではなく、次に活かす価値あるものにしていくため、集計と可視化は必須です。
ここにPythonなどのプログラミング言語によるデータサイエンスを当てはめて、集計値からの可視化作業を瞬時に実行します。
■機械学習（人工知能）
ビッグデータの解析には、単純なテキストや数値データだけではなく、音声/画像/動画など非構造化データも含まれます。ここに機械学習という概念を当てはめて解析を行うのも、データサイエンスとなります。
ビッグデータを反復的に学習させてより良い結果をAIに予測させる動きは、近年のデータサイエンスの中でも期待されている分野です。
大量のデータを反復的に何度も学習させることで、AIはより精度を上げるでしょう。
