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2024年にデータアナリストになるための学習パス

イントロダクション 2023年は、データ分析と洞察の形成を形作る転機となりました。2024年の有望な地平に足を踏み入れる中で、データ分析は新たな機会と進化する課題をもたらします。このダイナミックな領域を進むためには、専門知識と戦略的なロードマップが必要です。データ探索と解釈の複雑な部分をナビゲートするための青写真を提供するのが、「2024年にデータアナリストとしての能力を磨くための学習パス」です。この包括的なガイドは、野心的なアナリストがこの絶えず進化する分野で成功するための不可欠なスキルと知識を提供します。我々とともに、変革的な旅の階層を解き明かし、将来の年における熟練したデータアナリストへの航海を形作る重要なマイルストーンと洞察を明らかにしていきましょう。なぜデータアナリストとしてのキャリアをスタートすべきなのか？近年、データアナリストとなる情報を探している人々の数が急増しています。これは、私たちが今日生成する膨大なデータに起因するものであり、それには理由があります。あらゆる業界の企業は、データを収集し、評価し、貴重なデータ駆動型の洞察を導き出し、それらの洞察を活用して重要なビジネスの課題に対処できる専門家を求めています。そのため、データアナリストとして働くことを選択する理由はいくつかあります：高い需要：歴史的に、熟練したデータアナリストの不足があり、複雑なデータセットから洞察を抽出し解釈できる専門家の需要が高いです。労働統計局によると、データアナリストの雇用は2021年から2031年までに23%増加する見込みで、全職種の平均よりもはるかに速いペースで成長すると予測されています。競争力のある給与：データアナリストは、専門知識とデータ駆動型意思決定の価値の向上により、競争力のある給与を受けることが多いです。データアナリストの中央値年収は88,240ドルです。多様な業界の機会：データ分析のスキルは業界を超えて転職が可能です。これにより、プロフェッショナルは様々なセクターで仕事を探究し、多様なプロジェクトに取り組むことができます。効果的な洞察：データアナリストであることは、データ内のパターン、トレンド、相関関係を明らかにし、組織が成功に大きな影響を与える意思決定を行うことができるようにします。継続的な成長と学習：データ分析の分野は動的であり、最新のツール、技術、技法について常に最新情報を把握していることが求められます。そのため、継続的な学習の機会が提供されています。 2024年にデータアナリストになるために必要なスキルデータ分析のキャリアをスタートさせる絶好のタイミングです。このエッセーでは、2024年にデータアナリストになるための全プロセスを解説します。以下のスキルを習得する必要があります：テクニカルスキルデータによるストーリーテリング：このスキルは、データを魅力的かつ理解しやすくプレゼンテーションすることに関連しています。対象観衆を理解し、情報を構造化し、データ可視化ツールを使用して一貫したストーリーを語ることが含まれます。プログラミング：Python、R、SQLなどのプログラミング言語の習熟度は、データの操作、分析、自動化にクリティカルです。データ操作と分析のためのライブラリやフレームワークの知識も有益です。探索的データ分析（EDA）：このスキルは、さまざまな統計や可視化技術を使用してデータセットを探索し理解することです。EDAはデータ内のパターン、外れ値、関係性を特定するのに役立ちます。基礎統計学：平均値、中央値、標準偏差、確率、仮説検定、回帰分析などの基礎統計学の概念の理解は、データを正確に解釈するために不可欠です。ソフトスキル構造化思考：問題に論理的かつ体系的にアプローチする能力は重要です。構造化思考は、複雑な問題を管理可能な部分に分割して分析し解決するのに役立ちます。分析スキル：これには、批判的思考と情報の分析、トレンドの特定、結論の導出、データに基づく意思決定の能力が含まれます。強力な分析スキルは、複雑な問題の解決やデータから有益な洞察を導く際に役立ちます。コミュニケーションスキル：明確なコミュニケーションは、調査結果を提示し、複雑な分析を説明し、チームメンバーとの共同作業において重要です。これにはディスカッションのための口頭コミュニケーションや報告書やドキュメンテーションのための書面コミュニケーションが含まれます。情報を効果的に伝えるためにはプレゼンテーションのスキルも必要です。出典：Springboard 圧倒されていますか？心配しないでください。私たちはこれらの能力を身に付けるための6ヶ月の計画を立てました。作業を容易にするために、このロードマップを2つのクォーターに分けました。この計画では、週に5日、1日あたり最低4時間の勉強を前提としています。この戦略に従うと、次のことができるはずです：最初の四半期の終わりからエントリーレベルのデータアナリストの役割に応募を開始し、…

リトリーバルオーグメンテッドジェネレーション（RAG）推論エンジンは、CPU上でLangChainを使用しています

「リトリーバル増強生成（RAG）は広範にカバーされており、特にチャットベースのLLMへの応用については詳しく語られていますが、本記事では異なる視点からそれを見て、その分析を行うことを目指しています...」

なぜGPUはAIに適しているのか

GPUは人工知能の希少な地球の金属、さらには金そのものとも呼ばれています。それは、今日の生成的AI時代において基盤となる存在であるためです。それは3つの技術的理由と数多くのストーリーによって説明され、それぞれの理由には多くの側面がありますが、大まかに言えば次のようなものです。 GPUは並列処理を使用します。 GPUシステムはスーパーコンピュータの高さにまでスケールアップします。 AIのためのGPUソフトウェアスタックは幅広く深いです。その結果、GPUはCPUよりも高速かつエネルギー効率が優れており、AIのトレーニングおよび推論においても優れたパフォーマンスを提供し、高速計算を使用するさまざまなアプリケーションにおいても利益をもたらします。スタンフォード大学のヒューマンセンタードAIグループの最近のレポートによれば、GPUのパフォーマンスは「2003年以来約7000倍」向上し、価格性能比は「5600倍」増加していると報告されています。 2023年のレポートは、GPUのパフォーマンスと価格性能の急激な上昇を捉えています。レポートはまた、AIの進展を測定し予測する独立系の研究グループであるエポックの分析も引用しています。「GPUは、機械学習ワークロードを高速化するための主要なコンピューティングプラットフォームであり、過去5年間のほとんど（もしくはすべて）の最大のモデルがGPU上でトレーニングされています… それにより、AIの最近の進歩に重要な貢献をしています」とエポックはサイトで述べています。また、米国政府のためにAI技術を評価した2020年の研究も同様の結論を導いています。「製造および運用コストを含めた場合、最先端のAIチップは生産性と運用コストをリーディングノードCPUよりも1〜3桁高いと予想されます」と述べています。「NVIDIAのGPUは、過去10年間にAI推論のパフォーマンスを1000倍向上させました」と同社の首席科学者であるビル・デーリー氏は、半導体およびシステムエンジニアの年次集会であるHot Chipsの基調講演で述べています。 ChatGPTがニュースを広める ChatGPTは、GPUがAIにとって優れたものであることを強力に示した例です。数千のNVIDIA GPUでトレーニングされ、実行される大規模な言語モデル（LLM）は、1億人以上の人々が利用する生成的AIサービスを提供しています。その2018年のリリース以来、AIの業界標準ベンチマークであるMLPerfは、NVIDIA GPUのトレーニングおよび推論のリーディングパフォーマンスを詳細に示しています。例えば、NVIDIA Grace Hopper Superchipsは最新の推論テストで圧倒的な成績を収めました。そのテスト以降にリリースされたNVIDIA TensorRT-LLM推論ソフトウェアは、パフォーマンスを最大8倍向上させ、エネルギー使用量と総所有コストを5倍以上削減します。実際、NVIDIA…

新しいデータサイエンスの問題に取り組むための5つのステップ

イントロダクションデータサイエンスは問題解決に基づくダイナミックなフィールドです。新しい問題ごとに、データドリブンの手法を用いて革新的な解決策を適用する機会があります。ただし、新しいデータサイエンスの問題を解決するには、効率的な分析と解釈を確保するために構造化されたアプローチが必要です。以下に、このプロセスをスムーズに進めるための5つの重要なステップをご紹介します。新しいデータサイエンスの問題にアプローチするための5つのステップステップ1：問題を定義する問題を定義することは、データサイエンスのプロセス全体の始まりです。このフェーズでは、問題領域について包括的な理解が求められます。問題を認識し、その意味と広いシナリオの中での文脈を把握することが含まれます。重要な要素は以下の通りです：問題領域の理解：問題が存在する業界やフィールドについての洞察を得ることです。これにはその領域の微妙さ、課題、複雑さを理解することが含まれます。目的の特定：分析の目的と目標を明確に述べます。これは顧客の行動を予測する、リソースの最適化、製品のパフォーマンスの向上など、測定可能な成果を生み出すことができます。アクション可能な文言の作成：問題を明確に定義し、アクション可能な文言に変換します。この文言は問題の本質を述べ、ビジネスやプロジェクトの目標と調整されていることを示す必要があります。目的は、次のステップをフォーカスされた方向に導くロードマップを作成し、すべての努力が効果的に中核の課題を解決するために結集されることを確保することです。ステップ2：アプローチの決定データサイエンスの問題が明確に定義された後、適切なアプローチの選択が重要になります。この決定プロセスにはさまざまな要素が影響します：問題の性質：教師あり学習(予測モデリング)、教師なし学習(クラスタリング)、または他のパラダイムのいずれかに問題が該当するかを理解することは、適切なテクニックの選択に役立ちます。リソース制約：使用可能なリソース（計算能力、データの利用可能性、専門知識）を考慮して、実現可能な手法を選択します。複雑性の評価：問題の複雑さを評価することは、所与の制約内で望ましい結果を達成するために適切なアルゴリズムと技術を選択するのに役立ちます。時間の制約：時間制約を特定することは重要です。いくつかのアプローチは時間を要するかもしれませんが、より正確な結果を生み出す一方、他のアプローチはより迅速ですが、正確性に欠けるかもしれません。このステップは、問題の性質と制約に最も適合するアプローチを選択することにより、プロジェクトの技術的側面の基盤を築くことを目指しています。ステップ3：データの収集データの収集は、データサイエンスのプロジェクトの成功に必要不可欠です。これにはさまざまなソースからの関連データの取得とその品質の確保が含まれます。主なアクションは以下の通りです：データのソーシング：データベース、API、ファイル、その他のリポジトリからデータを収集し、問題の必要な側面をカバーすることを確保します。データの品質保証：データの正確性、完全性、一貫性の検証です。これには欠損値、外れ値、その他の異常値との取り扱いも含まれます。データの前処理：データを分析のために整理し、クリーニングします。これには正規化、変換、特徴量エンジニアリングなどのタスクが含まれます。整備されたデータセットは、正確かつ意味のある分析の基盤を形成します。ステップ4：データの分析クリーンなデータセットを用意した後、焦点は洞察とパターンの抽出に移ります。データの分析には以下のものがあります：…

「AIガバナンスにおけるステークホルダー分析の包括的ガイド（パート2）」

「著者注：本記事はAIガバナンスにおけるステークホルダー分析の包括的なガイドのパート2として書かれていますパート1はこちらでご覧いただけます『包括的なガイド…』の続きへようこそ」

未来を開く：放射線科におけるGPT-4の輝かしい約束

近年、ヘルスケア分野へのAIの統合は、診断、治療計画、患者の関与の革新をもたらしました。GPT-4は、放射線診断の自然言語タスクにおける潜在能力を示し、ゲームチェンジャーとなっています。共同研究論文「GPT-4の放射線診断における限界の探求」がEMNLP 2023で発表され、AIが放射線科医のワークフローに与える影響について掘り下げています。 GPT-4の放射線学的能力の包括的評価この研究は、X線、CTスキャン、MRIなどの画像技術を通じた疾患の診断と治療に不可欠なタスクに焦点を当て、GPT-4の能力と制限の深淵を解明することを目指しています。この研究では、PowerScribeソリューションで知られるMicrosoftの子会社Nuanceと共同で、厳密な評価フレームワークを採用しています。これは、専門医による評価メトリックを超えた従来の評価基準を超え、疾患の分類や所見の要約などの放射線学の現実世界のシナリオに取り組みます。 GPT-4の輝かしいパフォーマンス：Quantum Leap 探索の中で、GPT-4は希望の灯台として現れ、様々な放射線学的なタスクで新たな最先端のパフォーマンスを披露しています。前作のGPT-3.5モデルや既存の最先端の放射線学モデルを凌駕し、GPT-4は驚異的な10％の絶対的な改善を示しています。GPT-4が生成した放射線学報告書の要約は、経験豊富な放射線科医によって作成されたものと比較してだけでなく、一部のケースでは好まれることが予想外に明らかにされました。これは、これらの複雑な報告書の構造化を自動化する可能性を開拓します。また、読者にもおすすめの記事: 医療画像のAIに関する優しい導入放射線学を超えて：GPT-4の可能性の解き放たれた多様性 GPT-4の可能性は、放射線学の枠を超えて広がっています。放射線学報告書の自動的な構造化と標準化により、解釈可能性が高まり、エビデンスに基づいたヘルスケアのための現実世界のデータ（RWD）をサポートします。さらに、GPT-4の医学報告書をより共感性や理解しやすい形式に翻訳する能力により、患者の関与と教育の革命が約束され、ヘルスケアの意思決定における積極的な参加が促進されます。詳しい研究はこちら：放射線学の未来を形作るGPT-4の可能性私たちの意見 GPT-4の可能性が切り開くエキサイティングな道において、慎重さが私たちの指針です。結果は有望ですが、さらなる検証が包括的な研究や臨床試験を通じて求められます。GPT-4の登場は、医療、技術、政策の領域をまたいだ連携努力を要求し、その変革的な力を責任を持って活用するための期待に満ちた放射線学のスリリングな時代を告げています。GPT-4が患者ケアと安全に与える影響への期待には熱意があり、イノベーションと責任が人類のために共存する未来への道を切り開いています。

『デイリースタンドアップで時間を無駄にしています』

「デイリースタンドアップは、中規模の製品エンジニアリングチームに年間6桁の金額をかけさせるので、必ず効果を上げる必要がありますこうすればできると思います」

「snnTorchとは：スパイキングニューラルネットワークを利用した勾配ベースの学習を行うためのオープンソースのPythonパッケージ」

人工知能において、効率性と環境への影響が最も重要な関心事となりました。これに対応するために、UCサンタクルーズのジェイソン・エシュラギアン氏は、脳のデータ処理における驚異的な効率性からインスピレーションを得て、脳神経回路を実装するオープンソースのPythonライブラリであるsnnTorchを開発しました。研究で強調されるポイントは、従来のニューラルネットワークの非効率性とそのエネルギー消費の拡大による環境への影響です。従来のニューラルネットワークは、脳の処理メカニズムの洗練さに欠けています。脳神経回路は、データが入力された場合のみニューロンを活性化させることで、データを継続的に処理する従来のネットワークとは異なります。エシュラギアン氏は、生物学的システムで観察される効率性を人工知能に注入し、現在のニューラルネットワークのエネルギー消費の問題に対する具体的な解決策を提供することを目指しています。 snnTorchは、パンデミック発生時に生まれた情熱的なプロジェクトであり、100,000を超えるダウンロードを達成しました。その応用範囲は、NASAの衛星追跡からGraphcoreなどの企業との協力に及び、AIチップの最適化を目指します。snnTorchは、脳の効率性を活用し、それをAIの機能にシームレスに統合することを約束しています。チップ設計のバックグラウンドを持つエシュラギアン氏は、ソフトウェアとハードウェアの共同設計による最大の電力効率の実現によってコンピューティングチップの最適化の可能性を見出しています。 snnTorchの採用が拡大するにつれて、教育リソースの需要も増えています。エシュラギアン氏の論文は、ライブラリのコードを文書化するだけでなく、脳に触発された人工知能の教育リソースとしても役立ちます。この論文は、不確実性がある領域の不安を抱えた状況でさえも専門家が苦労する分野で学生が挫折することを避けるために、特に正直なアプローチを取っています。この研究の正直さは、従来の研究論文とは異なり、コードブロックを表示することによって示されています。これらのブロックは、説明付きで、特定の領域の不確定性を強調し、しばしば不透明な領域に透明性を提供します。エシュラギアン氏は、自身のコーディングの道程で願っていたリソースを提供することを目指しています。この透明性は、ニューロモーフィックハードウェアのスタートアップのオンボーディングで使用される研究の報告書としても好意的に受け入れられています。この研究は、脳に触発された深層学習の制限と可能性を探求し、脳プロセスとAIモデルの理解の隔たりを認識しています。エシュラギアン氏は、相関と相違点を特定することによって前進する道を提案しています。一つの重要な違いは、脳が過去のデータに再訪しないことで、リアルタイムの情報に焦点を当てる点です。これは、持続可能なAIにとって重要なエネルギー効率の向上の機会です。この研究は、脳神経科学の基本的な概念である「一緒に消耗する」に掘り下げます。これは、深層学習のバックプロパゲーションとは対立すると従来考えられていましたが、研究者は相補的な関係を提案し、探索の可能性を開きます。生体分子工学の研究者との協力により、生物学的モデルとコンピューティング研究のギャップが埋まります。ソフトウェア/ハードウェアの共同設計パラダイムに「ウエットウェア」を組み込むことで、この多分野のアプローチは脳に触発された学習についての洞察を約束します。まとめると、snnTorchとその論文は、脳に触発されたAIに向かう旅路における重要な節目です。その成功は、従来のニューラルネットワークに対する省エネルギーソリューションへの需要を示しています。研究者の透明で教育的なアプローチは、ニューロモーフィックコンピューティングの限界を押し広げるために献身的なコミュニティの形成を促しています。snnTorchの洞察に導かれるこの分野は、AIを革新し、人間の脳のプロセスに対する理解を深める可能性を秘めています。

自分自身のレンズでウェルアーキテクチャなIDPソリューションを構築する – パート6：持続可能性

「インテリジェント文書処理（IDP）プロジェクトでは、光学式文字認識（OCR）と自然言語処理（NLP）を組み合わせて、文書を自動的に読み取り理解することが一般的です顧客はあらゆる業界でIDPワークロードをAWS上で実行し、KYCフォーム、税務書類、請求書、保険請求書、配送報告書、在庫報告書などのユースケースを自動化することでビジネス価値を提供しています[...]」

オライリー「2023年エンタープライズにおける創発的AI」レポート

急速な技術革新が特徴となる時代において、人工知能の景色は画期的な変革を経験していますこの変革は、生成型AIの出現と統合によって牽引されていますテクノロジーやビジネス学習のリーディング企業であるオライリーは、2023年版『企業における生成型AI報告書』を発表しましたこの報告書は包括的な世界的な調査結果を提供し、現在の状況を明らかにします...

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