2023.04/29 先日の例題

先日の例題では、量産試作段階に収集した２０個ほどのデータと研究開発期間に収集されたデータが存在する。しかし、いわゆる数万、数十万のビッグデータではない。

そして、問題を考えるときには量産試作段階の２０個のデータから結論を出すことになる。それでもデータサイエンスで問題の糸口が見つかるのだ。

すなわち、この問題を考えるために、まずデータサイエンスとはどのような学問か、という知識と、その知識を実務の問題に応用するときのスキルを身につけなければいけない。

ここで、データサイエンスの知識と書いているが、データサイエンティストになるぐらいの知識まで必要ではない。どの手法でこの問題を解くのかが分かればよい。

それは、データ処理するためのPythonはじめプログラム環境が整っているので、ほとんどの問題は高度な知識無くヒューリスティックな解として得ることができる。完璧な解決でなくてもよいのだ。

ちなみにデータサイエンティストでさえ実務の問題をデータサイエンスだけで科学的に完璧な解とすることは困難ということを知っておいてほしい。

次にデータサイエンスから選ばれた手法を適用するときには、それはソフトウェアースキルとなる。スキルなので例題に多数接し身に着けることが可能である。しかし、弊社のセミナーを受講して要領よくコツをまとめたものを覚えるだけでも身につく。

すなわち、データサイエンスを用いる問題解決法として整理された知識を身に着けるだけでよい。データサイエンスによる問題解決法のセミナーでは、データサイエンスという学問の概略と問題解決法をまとめたもので、事例とともに解説する。

ゆえにデータサイエンスを全く知らない素人でも以上の学習が可能である。さらに電子ブックの形式でテキストを提供するので、新たな情報を弊社で追加することが可能で、受講者は常に改定された新たな内容のテキストで復習できる。

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