2017年10月13日データサイエンスの手法PythonデータサイエンスPythonでデータサイエンスしてみます。計算式は難解なものが多いですが、手法自体はそれほど多くありません。データサイエンスとは?手法は3つ機械学習の概念データサイエンスと機械学習の違いデータサイエンスとは?データを正しく活用するには、以下の工程が必要です。データを収集する管理する整理する分析する予測するこのデータ活用の範囲をすべてカバーすることがデータサイエンスです。可視化データをグラフや表など適切な形で可視化します。ごとにデータを集計します。全体の特徴を少数の数字で捉えることを目的とします。Indicators)を設定し、日々得られるデータを集計して継続観察します。既知のサンプルの特徴とその属性を学習してモデルを構築します。新しいサンプルからその属性を予測します。「機械学習」が使用されます。Learning)とは、「データの中から規則性や判断基準を見つけ、それを使って判断し、未知のものを予測する」技術です。ここで「学習」とは、データから特徴や判断基準を見つけ出すことです。理数モデルを仮定します。次に、そのモデルのパラメータをその観測データに合うように最適化することによりモデルを学習します。その学習済みモデルを使用して新しいデータ予測したり、既知のデータの構造を理解することにつなげます。教師なしと教師あり機械学習は「教師なし」と「教師あり」の2つに分けることができます。データサイエンスと機械学習の違い機械学習は、データから学習することで予測・判断を自動化する技術であることに対し、データサイエンスは、データの分析や活用方法を研究する分野です。機械学習は、データサイエンスの一部という見方が有力です。