データを使って定量的な判断をし、分析結果から新しい提案をすることはデータサイエンティストの最も代表的な仕事のひとつです。施策を打ったときにどれくらい効果があったのかを分析したり、ユーザーの離脱率を減らすにはどうしたらいいかを考え、改善策を提案します。
AIを使ってユーザーを助ける新機能を開発します。プログラミングと数学を使って機械学習アルゴリズムを実装し、作った機械学習モデルをサービスの機能として導入します。分かりやすい例としてはチャットボットやレコメンドエンジンの開発などあります。
どんなデータを集めるべきかを設計します。ユーザーの行動を把握するためにはどんなログを集めるべきか、サービスを改善するためにはどんなデータが必要かを考え、提案します。例えばWeb上のユーザデータを集める上で代表的なツールとしてはGoogleAnalyticsなどが挙げられます。
データを分析するための基盤を用意します。データウェアハウスを導入し、様々なところに別々に保存されているデータを1ヶ所に集約し、データ分析をしやすくします。BIツールを使ってプロダクトのKPIや利用状況を把握できるダッシュボードを作ります。
自社の課題を解決する新たなアルゴリズムを発明する専門のチームを置いている会社もあります。発明した機械学習手法で論文を書き、国際会議などで発表できると企業の知名度も上がります。そのためには最新の機械学習手法を学び続ける必要があります
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データに基づいて新たな発見をしたり結論を出すためには定量的に判断する必要があります。基礎的なデータ分析手法は最低限知っておきましょう。
コンピュータと数学を使って問題を解く、AIの分野のひとつです。保存されている大量のデータから必要なデータを抽出し、分析しやすい形にデータの前処理も行います。Pythonのスキルやディープラーニングの知識が求められることもあります。
あるひとつのまとまったデータの性質を調べる学問です。データ分析をする上で統計学の知識が必要になります。平均値と中央値の違いは有名な話でしょう。
BIツールとは企業が持つさまざまなデータを分析・可視化して、業務に役立てるソフトウェアのことです。マウスでポチポチしていれば図が表示されるから、SQLを書いて自社専用のグラフを描けるものまであります。
STEP 01
長期インターン先で興味のある求人を選ぶ
STEP 02
求人エントリーに必要なオンライン学習をする
STEP 03
長期インターンシップで給与をもらいながらスキルアップする
STEP 04
採用イベントに参加企業からのスカウト
STEP 05
やりたい仕事で内定獲得
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