Jerome は、データエンジニアリング基盤を構築中の企業でコンサルタントをしています。どのクラウドプロバイダーをデータ保管に採用すべきか、助言を求められました。
次のうち、クラウドプロバイダーの例「ではない」ものはどれですか？
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
まず、データサイエンスとは何かを定義します。データサイエンスのワークフローや、実際のビジネス課題への適用方法を扱います。章の最後では、組織のニーズに合わせてデータチームを構成する方法について学びます。
データサイエンスのワークフローを理解したところで、最初のステップであるデータ収集を深掘りします。企業が活用できるさまざまなデータソースと、収集後のデータの保存方法について学びます。
現在の演習
この章では、ダッシュボードを使ってデータを探索・可視化する方法を解説します。ダッシュボードの構成要素や、ダッシュボードの作成依頼を明確に行う方法を学びます。さらに、アドホックなデータリクエストや、意思決定のリスクを下げる強力な分析手法であるA/Bテストについても取り上げます。
最終章では、データサイエンスで最も注目されるテーマ、Machine Learning を扱います。教師あり学習と教師なし学習、そしてクラスタリングを学びます。続いて、時系列予測、自然言語処理、ディープラーニング、Explainable AI などの特別トピックも取り上げます。
