Search Results 報告書

「仕事の未来：スキルアップしないと取り残される」

AIの仕事への二重の影響、再スキル化の重要性、および労働者、企業、政府などに関連する倫理的な課題を探求してください

「GenAIソリューションがビジネス自動化を革新する方法：エグゼクティブ向けLLMアプリケーションの解説」

最近、バイオファーマ企業の製造エグゼクティブとの協力により、私たちは生成型AI、具体的には大規模な言語モデル（LLM）の世界に深く入り込み、それらがどのように利用できるかを探求しました...

「技術への依存が「驚くべき」教育格差を引き起こした：国連」

ユネスコの調査によれば、COVID-19パンデミック中に遠隔学習技術への過度の依存による「驚くべき」世界的な教育格差が見つかりました

「AIチップスタートアップのd-Matrixが投資家から1億1000万ドルを調達」

AIチップスタートアップのd-Matrixは、Microsoftなどの著名な投資家から1億1000万ドルを調達しましたこれは、他のチップ企業が資金調達に苦労している時期に行われたものですロイターによると、シンガポールのTemasekを中心に行われたこのスタートアップのシリーズBの資金調達ラウンドで行われました

VoAGIニュース、9月6日：VoAGIの30周年おめでとうございます！ • 5つのステップでPythonデータ構造を始めよう

「VoAGI設立30周年おめでとうございます！• 5つのステップでPythonデータ構造を始めよう • VoAGI設立30周年記念グレゴリー・ピアテツキー・シャピロ創設者インタビュー」

NEWS

「StackOverflowが生成型AIに対応する方法」

OverflowAIは、強力な生成AIループによってプロセスを効率化することで、コンテンツ作成を革命化します

「最終年度のデータサイエンスの学生向けの5つのポートフォリオプロジェクト」

データのクリーニングからリクルーターを驚かせるまで - このブログでは、データサイエンスのキャリアをスタートさせ、採用されるための5つの優れたデータサイエンスプロジェクトを共有しています！

Data science

オラクルと一緒にXRを開発しよう、エピソード6 AIサマライザー＋ジェネレーター

このチュートリアルでは、ユーザーの周囲からのさまざまな入力を使用し、それをAIで処理し、要約/生成AIを返すミックスドリアリティアプリの完全なソースを提供します

「リサーチアナリストになるには？職務内容、必要なスキル、給与」

イントロダクション研究アナリストは、さまざまな業界の組織で重要な役割を果たし、情報に基づいた意思決定を促進する洞察を提供します。彼らはデータの探偵であり、貴重な情報を発見し、実行可能なインテリジェンスに変換します。しかし、このエキサイティングなキャリアパスにどのように取り組めばよいのでしょうか？この包括的なガイドでは、研究アナリストになるための旅を解説します。研究アナリストとは何か？研究アナリストは、組織や業界内での情報に基づいた意思決定をサポートするためにデータの収集、分析、解釈、提示を担当する専門家です。彼らの主な役割は、金融、市場動向、医療、テクノロジー、社会科学などの特定のセクターに焦点を当てた研究を行い、その結果に基づいて洞察と推奨を提供することです。必要なスキル研究アナリストは、投資機会の評価、顧客の嗜好の理解、市場の動向の評価など、組織が情報に基づいた意思決定を行う上で重要な役割を果たしています。研究アナリストの主な責任は以下の通りです：データ収集：調査、インタビュー、データベース、市場レポート、オンラインリソースなど、さまざまな情報源から関連するデータを収集する。データ分析：統計的および分析的な手法を用いてデータを処理し解釈し、トレンド、相関関係、パターンを特定し、意味のある結論を導く。レポート作成：調査結果を報告書、プレゼンテーション、可視化を通じてコミュニケーションし、ステークホルダーが情報に基づいた意思決定を行えるよう支援する。市場と業界の調査：市場の状況、競争、消費者の行動、業界のトレンドなどをモニタリングし分析し、実行可能な洞察を提供する。財務分析：企業の財務諸表や経済指標などを含む財務データの評価を通じて投資の意思決定をサポートする。リスク評価：さまざまなビジネス戦略、投資、プロジェクトに関連する潜在的なリスクと機会を評価する。専門化：研究アナリストは、株式調査、市場調査、医療分析、データ分析、政策分析、環境研究などの領域に特化する場合があります。継続的な学習：最新の研究方法、ツール、業界固有の知識について常に最新情報をキャッチアップし、分析スキルを向上させます。研究アナリストになるには？役割と責任以下に、研究アナリストの主な役割と責任の一部を詳しく説明します：数学モデルの利用：過去のデータから客観的な回答と洞察を導くために、数学モデルと定量的手法を使用します。これらのモデルは、単純な統計分析から複雑な予測アルゴリズムまでさまざまです。投資への推奨：マネージャー、証券会社、または投資家に根拠のある買いまたは売りの推奨を提供します。彼らの分析は、市場トレンド、財務指標、経済要因に対する深い理解に基づいています。データ分析：統計ソフトウェアを使用してデータを厳密に分析し、パターンを特定し有意義な結論を導きます。このデータ駆動のアプローチにより、推奨事項が確固たるエビデンスに基づいていることが保証されます。トレンドの特定：短期および長期の市場トレンドを認識する能力を持っています。彼らは自身の専門知識を活用して的確な予測を行い、これらのトレンドを活用する戦略を提供します。データの可視化：複雑なデータを上級者や管理層に理解しやすくするために、チャートやグラフを使ったプレゼンテーションを作成します。これらの視覚的な要素により、発見結果の明確な概要が提供され、意思決定が容易になります。戦略的な推奨事項：データ分析に留まらず、ビジネスの将来に向けた実行可能な推奨事項を開発します。これらの推奨事項には、投資戦略の変更、ポートフォリオの調整、リスクの軽減などが含まれる場合があります。戦略の評価：推奨事項を実施した後、戦略の効果を評価します。パフォーマンスを継続的にモニタリングし、結果を分析し、必要に応じて調整して結果を最適化します。…

AIベースのアプリケーションテストのトップトレンドを知る必要があります

「AIアプリケーションのテストにおける最新のトレンドを把握しましょうこれらの必須のテスト方法で、AIアプリケーションの精度とセキュリティを向上させましょう」

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