データサイエンティストが習得すべきプログラミング言語は何だろうか。また、彼らにはどのような指導が必要だろうか。チームにもっと女性を参加させるべき理由は何か。これらの疑問を含めた7つの項目に答える。
ビッグデータ分析の波は教育の現場にも押し寄せている。小売業者はもっと多くの製品を買ってもらうために、ビッグデータの分析結果を使用して顧客を獲得しようとしている。自動車保険会社は、個々のドライバーの運転行動を詳しく分析しようとしている。教育関係者は、データサイエンスを使用して顧客との距離を縮めようとしている。
教育コンテンツを提供している米McGraw-Hill Educationで分析および研究開発担当副社長を務めるアルフレッド・エッサ氏は、米ボストンで2014年6月に開催されたイベント「Useful Business Analytics Summit」にパネリストとして参加した。そこで、同氏のチームがどのようにアナリティクスを実践しているのかを説明した。
本稿では、エッサ氏がデータサイエンティストをどのように指導し、同氏の下で働くチームが持続可能で拡張性の高いデータ製品をどのように開発しているかを紹介する。
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グローバル競争力の強化において、データ活用は不可欠である。しかし、多くの企業が「情報の分断」「手作業の処理への依存」により、効率的なデータ統合と可視化を実現できずにいる。本資料では、この課題を解決した2社の事例を紹介する。
データドリブン経営で重要になる“データの可視化”だが、拠点ごとのデータ収集に時間と手間がかかり、データの整合性を確保することが困難になっているグローバル企業は多い。本資料ではこのような課題を解決に導くアプローチを解説する。
AIの普及や発展によって、企業が保有するデータの量は膨れ上がっている。その約90％は非構造化データだ。そのため、AIと分析のワークロードをより有効なものにする上では、非構造化データの扱いが非常に重要となる。
Excelやスプレッドシートを用いて社内のデータを管理している企業は少なくない。しかし、それにより、データの閲覧や管理、共有などにおいて問題が発生している企業も多い。データ活用を加速するためには、どのような体制が有効なのか。
ビジネスの成果を挙げるためにデータ活用の取り組みが進む一方、分散するデータが足かせとなり、データの価値を引き出せていないケースも多い。その解決策となるAI対応のデータ基盤を構築する方法について解説する。
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データ活用やAIで不良原因も発見 全員参加の現場伴走型で挑むトヨタ車体のDX (2025/2/21)
いまさら聞けない「仮想デスクトップ」と「VDI」の違いとは
遠隔のクライアント端末から、サーバにあるデスクトップ環境を利用できる仕組みである仮想デスクトップ（仮想PC画面）は便利だが、仕組みが複雑だ。仮想デスクトップの仕組みを基礎から確認しよう。
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