Search Results データサイエンス

データサイエンス：現代経済の柱

最近の技術の進歩といえば、特に新千年紀の転換期以降、データサイエンスはコンピューターサイエンスとは異なる分野として、より密接な関係を持つ学問に発展しました

イントロダクション AIの台頭により、働くプロフェッショナルの生活を簡素化するために、データに基づいた意思決定にますます頼るようになりました。サプライチェーンの物流や顧客へのローンの承認など、データは鍵を握っています。データサイエンスの力を医療の分野に活用することで、画期的な成果をもたらすことができます。データサイエンティストが現代医学の膨大な量のデータを分析することで、発見や治療につながるパターンを見つけ出すことができます。医療業界を革命化する可能性を秘めているデータサイエンスを医療領域に統合することは、単なる良い考えだけでなく、必要不可欠です。データ前処理いくつかの列をクリーンアップしましょう。前のステップで、すべての列が整数であるとわかりました。そのため、まず、年齢、用量、期間を数値に変換します。同様に、データ入力の日付を日時型に変換します。直接変換する代わりに、新しい列を作成します。つまり、Age 列の数値バージョンAge2 列を作成します。 df['Age2'] = pd.to_numeric(df['Age'],errors='coerce')df['Dosage (gram)2'] = pd.to_numeric(df['Dosage (gram)'],errors='coerce')df['Duration (days)2'] = pd.to_numeric(df['Duration (days)'],errors='coerce')df['Date of Data Entry2'] = pd.to_datetime(df['Date of Data…

データサイエンスの戦略の鬼才になる：AIビジョンリーダー、ビン・ヴァシスタ氏との対話

アナリティクス・ビディヤの画期的なシリーズLeading With Dataでデータサイエンスの変革的な世界に飛び込んでください。このシリーズからの独占インタビューでは、アナリティクス・ビディヤのCEOであるクナール・ジャインが、優れたAIリーダーであるビン・ヴァシシュタとの魅力的な対話を繰り広げます。ビンの旅の秘密を明らかにし、技術的な役割からリーダーシップへの戦略的な転換による貴重な洞察と経験を共有します。ビン・ヴァシシュタとの対話、創設者兼AIアドバイザー、V Squaredによるさあ、始めましょう！主なポイント Vin Vashishtaの非凡な旅に乗り出し、PCの設置からAI戦略の先駆者への変動を体験してください。リーダーにとっての重要な意思決定についての彼の見解を明らかにし、データサイエンスのアプリケーションの信頼性と即効性のバランスを取る方法を理解してください。業界のトレンドを爆発する前に予知するVin独自のプロセスに見入り、常に変わりゆく環境での戦略的な動きをガイドしてください。彼のスタートアップの起源に迫り、年月を経るにつれてその進化を目撃し、挑戦と勝利についての生の体験を提供します。最新テクノロジーの後発者にとっても持続的な成功の推進力となるビジネスビジョンの重要性をいかに信じているかをVinの考え方を探ってください。急速に進化する分野での前進の必要性を強調し、技術の専門家が異なる領域に進出することを推奨するVinの考えについて理解してください。データサイエンスの旅をどのように始めましたか？私は建築学に進むための教育を開始し、父の footstepsに続きました。しかし、12歳のときの初めてのプログラミングの体験は私に深い影響を与えました。仮想環境で何かを作り出す力に魅了されました。大学の1年生の間にプログラミングの授業を受け、すぐに自分の情熱だと確信しました。私の焦点は1994年から1995年ごろのプログラミングに切り替わりました。私のデータサイエンスへの道は直接のものではありませんでした。私は90年代の最初のAIブーム時に卒業しました。マイクロソフトで働いて高度なモデルを構築したいという私の大望にもかかわらず、私はより伝統的なソフトウェアエンジニアリングの役割にいました。PCの設置からウェブサイトの構築とデータベース管理まで、上り詰めてきました。最初の企業の仕事は、ソフトウェアとプラットフォームの自社設置と直接のお客様との仕事でした。この経験は重要で、ソフトウェアの約束を実現する重要性を教えてくれました。データサイエンスモデルに初めて直面した課題は何でしたか？私の最初のデータサイエンスプロジェクトは2012年で、当時は現在のようなライブラリやリソースはありませんでした。私はC、C++、Javaなどさまざまな言語でモデルを構築しました。技術の制約からすべてを最適化する必要があったためです。現在のクラウドインフラストラクチャは利用できず、大規模企業にのみデータが利用可能でした。初期のクライアントは大企業であり、2016年頃から中小企業が私にアプローチするようになりました。これらの小規模なクライアントとの仕事では、予算や時間といった現実の制約に直面しました。これは法人の世界とは異なる経験でした。技術的な役割から戦略とリーダーシップへの過渡はどのようにして行われましたか？ 2012年に解雇された後、私はすぐに副業のコンサルティングを本業に転換し、V Squaredというビジネスを立ち上げました。最初の頃はデータサイエンスよりもBI分析に近い仕事でした。分野が進化するにつれ、私は統計モデルを構築し、科学者と協力してモデルの説明性の重要性を学びました。この経験から、従来の機械学習アプローチと科学の厳密な基準とのギャップを埋めるようになりました。素早くより信頼性のある解決策が必要な場合を見極める能力を身につけました。バリューの提供と技術的厳密さのバランスを取るこの理解が、技術的な役割からリーダーシップと戦略に押し上げました。ソーシャルメディアはビジネスの成長にどのように影響しましたか？ソーシャルメディア、特にTwitterとその後LinkedInは、私のビジネスの拡大に重要な役割を果たしました。それは私の営業のトンネルを完全に変え、お問い合わせや機会の数を増やしました。経営者の視点からデータサイエンスと機械学習について議論することで、私はユニークな声を見つけました。私のブランドは常に実用主義に基づいており、日々の仕事と経験に基づいて、現場でうまくいくこと、そしてそうでないことについて議論しています。…

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「VoAGIニュース、11月15日 10の必須パンダ機能 • データサイエンスをマスターするための5つの無料コース」

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