実戦データサイエンス
実戦でデータサイエンスを「する」ためには、何より「考え方」を身に着けておく必要があります。確かに多くの統計手法を理論的に理解しておくことは重要ですし、様々なツールを用いてデータ処理を効率よく行えることも重要です。しかし、そうした技術は参考書を読んで練習すれば、必ずできるようになります。しかしながら、「考え方」を知ったうえでそうした練習をしないと、単なる「作業ができる人」になってしまい、本来の統計学の醍醐味を味わえなくなってしまいます。またビジネスシーンにおいては「解析できたこと」ではなく、解析によって「どのような成果が出たか」の方が重要です。そのため本ページでは7つのコンテンツを用意し、「考えて」解析を行えるように、あえて技術的な正確性は無視した説明をしています。ただし、データサイエンスを「する」うえでの重要なポイントに絞って情報を提示しているので、これをもとに「考えながら仕事をする」ことを考えてください。そうこれは「考えるためのページ」なのです。
「ひとつの結果が出たら、その結果を出すために使った時間の2倍も3倍も考えなさい。」
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