初心者向けのデータサイエンスチュートリアル: 3 日間で基礎を学ぶ

データサイエンスチュートリアルの概要

データサイエンスは、データから知識を抽出して予測を行ったりモデルを開発したりすることであり、ビジネスにとって大きな可能性を秘めた急速に成長している分野です。この初心者向けのデータサイエンスチュートリアルでは、定義、コンポーネント、アプリケーション、課題など、データサイエンスの基本的な概念について学習します。

データサイエンスとは

データサイエンスは、生のデータを、情報に基づいた意思決定に使用できる貴重な洞察に変換するプロセスです。これは、問題を解決するための統計、機械学習、データマイニングの応用を扱う研究分野です。

データサイエンスのシラバス

データサイエンスの基礎の第一歩

👉 基礎学習	データサイエンスとは — はじめに、基本 Concepts ＆プロセス
👉 基礎学習	データサイエンス vs 機械学習 — 違いは何ですか？
👉 基礎学習	初心者向けSASチュートリアル — とは何か＆プログラミング例
👉 基礎学習	データ分析とは何ですか？ — 研究 \| 種類 \| メソッド \| テクニック

知っている必要があります！

👉 基礎学習	データサイエンスの書籍 — 初心者向けのデータサイエンスに関するベスト 15 冊以上の本
👉 基礎学習	データサイエンスインタビューの質問 — データサイエンスのインタビューに関するトップ 50 の質問と回答
👉 基礎学習	データエンジニアの面接の質問 — トップ 60 データエンジニアの面接の質問と回答
👉 基礎学習	SAS 面接の質問 — SAS 面接の質問と回答トップ 50

なぜデータサイエンスを学ぶのですか？

データサイエンスを学ぶことには次のような多くの利点があります。

さまざまな種類のデータを操作できるようになります。
スキルを活用して現実世界の問題を解決できる。
ビジネスの成果を向上させる創造的なソリューションを開発するのに役立ちます。

データサイエンスの応用

データサイエンスの応用例をいくつか紹介します。

将来の出来事を予測するため。
データ内のパターンを見つけるため。
過去の出来事に基づいて未来を予測することができます。
医療や教育の改善に活用できます。
詐欺やその他の犯罪の発見に役立ちます。

データサイエンスを学ぶための前提条件

このデータサイエンスチュートリアルを進める前に、コンピューターに関する基本的な知識といくつかの一般的なプログラミング概念を理解しておく必要があります。

この初心者向けデータサイエンスチュートリアルでは何を学びますか?

このデータサイエンスチュートリアルでは、データサイエンスの定義、データサイエンスを行う理由、データサイエンスのコンポーネント、データサイエンスの仕事、役割、データサイエンス用のツール、データサイエンスの応用、データサイエンスの課題について学びます。 SASとは何ですか? データサイエンスのコース、ノート、書籍、インタビューの質問のリスト (PDF 付き)。

データサイエンスを学べるのは誰ですか?

この Python データサイエンスチュートリアルは、コンピュータサイエンスの卒業生や、データサイエンスと関連テクノロジーについて学びたい人向けに設計されています。

よろしければ：

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