データサイエンス

データサイエンスは、統計学・機械学習・データエンジニアリング・ビジネス知識を統合し、大量のデータから意味のある洞察や予測を引き出す学際的な分野です。データの収集・クリーニング・探索的分析・モデル構築・可視化・結果の伝達までを一貫して担います。

AIや機械学習の実用化には、データサイエンスの基盤スキルが不可欠です。Pythonや統計の基礎から始まり、業務課題を数理モデルに落とし込む能力まで、幅広いスキルセットが求められます。

近年はGenerative AI・LLMの登場により、コード生成や分析レポート自動化など、データサイエンスの作業効率が大幅に向上しています。一方で、データの品質管理・倫理的な利用判断など人間のリテラシーが依然として重要です。

代表的なタスクには、回帰・分類・クラスタリング・異常検知・推薦・時系列予測などがあり、これらはそれぞれ教師あり学習・教師なし学習・強化学習の各パラダイムと対応しています。