本日より「データ」をテーマにブログ記事を書いていきます。
2017年より本格的にこのテーマについて探求・学習・研究しよう！と計画していました。その記録としてこのブログを書きます。
私にとっては備忘録ですが、読んでくださる方にとって有益な情報となれば幸いです。
一言で「データ」といっても、広大なテーマです。範囲は決めていませんが、ある程度の方向性はあります。少しキーワードを並べてみますね。
統計学 数学 アクセス解析 マーケティング分析
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データサイエンス データエンジニアリング
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人工知能（AI） 機械学習 データマイニング ビッグデータ
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Python R言語 SQL NoSQL
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表 グラフ 図 インタラクティブ インターフェイス
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なんとなくブログのテーマがわかっていただけましたでしょうか。そうですね、最近の書店にいけば大きな特設コーナーが準備されている分野です。
数年前からデータサイエンスについてのニュース記事や書籍が出てきて、多くの方に関心が持たれています。と同時にこれらキーワードについてbuzzword(*1)であるという意見もありますね。ただどんな言葉でもそうですがbuzzwordかどうかは時が答えを出してくれるでしょう。データを取り扱うことは以前からサイエンスでありエンジニアリングでありました。
本来、データ分析などは、大手企業や研究機関、官公庁などが現場であったのが
現在は大規模のコンピューティングを個人でも時間単位でも利用できるようになり、ぐっと身近に感じられるようになった。これもこの分野が注目された理由でしょう。
現代においてはデータの分析に人件費以外のコストがほぼかからない。また、この人件費も一旦、分析を自動化してしまえば（→プログラミング）ますますコストを抑えられます。インフラもソフトウエアもこれからさらに安価に使いやすく高性能なものが出てくるに違いありません。そうした時にデータ分析をさくさくとまた鋭い視点で見ていくために何を学んでいけばよいかを考えていく必要があります。少し、表現を濁しましたが、、、
- データを集める。
- データをミル＝読む。
- データを表現する。
上記を確実なスキルとして身につけ、この分野に対して造詣を深めるためのブログを書いていきます。
どうぞよろしくお願いします。
次回の記事は、『2016年の「データの出来事」』です。
*1 Wikipediaより
バズワード（英: buzzword）とは、日本語での意味は、もっともらしいけれど実際には定義や意味があいまいな用語のことで、英語では、特定の期間や分野の中でとても人気となった言葉のことである。 権威付けされたり、専門用語や印象付けるような技術用語。 コンピュータの分野でよく使われるが、政治など広い分野で使われる。
