『基礎に戻る週間2 データベース、SQL、データ管理、統計の概念』

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新しいキャリアに踏み出すか、データサイエンスのスキルをブラッシュアップするために、VoAGIと一緒に基本へ戻るパスウェイに参加しましょう。基本へ戻るパスウェイは4週間とボーナス週で分けられています。これらのブログがコースのガイドとして役立てていただければ幸いです。

まだご覧になっていない場合、第1週をご覧ください： 基本へ戻る第1週：Pythonプログラミングとデータサイエンスの基礎

2週目に進めば、データベース、SQL、データ管理、統計的な概念について学びます。

• 「グーグルディープマインドが発表したこのAI論文は、事前学習データの構成と予め訓練された変形器のコンテキスト学習との間のギャップを研究しています」
• 『ODSC West 2023 キーノート： デジタルマインドの倫理：異常な新たな領域』
• クラスタリングアルゴリズムへの導入

• 1日目：データサイエンスでのデータベースの紹介
• 2日目：5つのステップでSQLをはじめる
• 3日目：データサイエンスのためのデータ管理の原則
• 4日目：ビッグデータの扱い：ツールと技術
• 5日目：データサイエンスにおける統計学：理論と概要
• 6日目：Pythonでの記述的および推論統計の適用
• 7日目：仮説検定とA/Bテスト

 

データサイエンスにおけるデータベースの紹介

 

第2週 – パート1： データサイエンスにおけるデータベースの紹介

データベースの重要性やリレーショナルデータベースの基礎、NoSQLデータベースのカテゴリなどを理解します。

データサイエンスは、ビジネスの意思決定を促進するために大量のデータから価値やインサイトを抽出する活動です。また、過去のデータを使用して予測モデルを構築することも含まれます。データベースは、そのような大量のデータの効率的な保存、管理、検索、分析を可能にするため、効果的なストレージや管理のためにデータサイエンティストが基礎を理解しておくべきです。

 

5つのステップでSQLをはじめる

 

第2週 – パート2： 5つのステップでSQLをはじめる

リレーショナルデータベースでのデータの管理や操作において、Structured Query Language（SQL）は最も重要な言語です。SQLは、データベース管理の基盤となる特定のドメイン向けの言語であり、データベースとの対話を標準化した方法を提供します。

データが意思決定とイノベーションの原動力であるため、SQLはデータアナリスト、開発者、データサイエンティストにとって注目すべき重要な技術です。

この包括的なSQLチュートリアルでは、SQL環境のセットアップから、結合やサブクエリ、クエリのパフォーマンス最適化などの高度なコンセプトまでをカバーしています。ステップバイステップの例を使用しているため、データ管理のスキルを向上させたい初心者に最適なガイドです。

 

データサイエンスのためのデータ管理の原則

 

第2週 – パート3： データサイエンスのためのデータ管理の原則

データサイエンティストが知っておくべき主要なデータ管理の原則を理解することです。

データサイエンティストとしてのあなたの旅では、ハードルに直面し、それを乗り越えることになるでしょう。また、タスクに応じて異なるプロセスを使用することができること、あるプロセスが他よりも優れていることなどを学ぶことになります。

これらのプロセスは、データサイエンスプロジェクトが効果的に進行し、意思決定プロセスにおいて重要な役割を果たすために共同で作業します。

 

ビッグデータの扱い：ツールと技術

 

第2週 – パート4： ビッグデータの扱い：ツールと技術

ビッグデータという広大な分野でどこから始めればいいのでしょうか？どのツールや技術を使うべきでしょうか？この記事では、ビッグデータで最も一般的なツールについて探求します。

ビジネスにおいては、かつては『自分の黒い手帳』に必要なデータがすべて揃っているという時代がありましたが、デジタル革命の時代においては、古典的なデータベースですら十分ではありません。

ビッグデータの取扱いは、ビジネスとともにデータサイエンティストにとって重要なスキルとなりました。ビッグデータは、そのボリューム、速度、多様性に特徴づけられ、これまでにない洞察を提供しています。

このようなデータを効果的に扱うためには、専門的なツールや技術を使用する必要があります。

 

データサイエンスにおける統計学：理論と概要

 

Week 2 – Part 5: データサイエンスにおける統計学：理論と概要

統計学の役割について、高水準で探求します。

データサイエンスの面接で目立つために統計学をマスターしたいですか？もし「はい」と答えたなら、それは面接のためだけではありません。統計学を理解することで、データからより深く詳細な洞察を得ることができます。

本記事では、データサイエンスの問題解決に役立つ最も重要な統計概念を紹介します。

 

Pythonにおける記述統計学と推測統計学の応用

 

Week 2 – Part 6: Pythonにおける記述統計学と推測統計学の応用

データサイエンスの旅を進めるにつれ、知っておくべき基礎的な統計学を紹介します。

統計学は、データの収集やデータ分析、データ解釈などを含む分野です。不確実性に直面した際に関係者が判断を下すための学問です。

統計学の主要な分野には、記述統計学（集計統計、視覚化、表などを使用したデータの要約）と推測統計学（データサンプルに基づく母集団への一般化）があります。

 

仮説検定とA/Bテスト

 

Week 2 – Part 7: 仮説検定とA/Bテスト

データ駆動の意思決定の基盤となるものです。

データが絶対的な権威を持つ時代において、ビジネスや組織はその力を活用する方法を常に探求しています。

Amazonでおすすめされる商品からソーシャルメディアで表示されるコンテンツまで、その背後には注意深い方法があります。

これらの決定の中心には、A/Bテストと仮説検定があります。

しかし、それらは具体的には何で、なぜ私たちのデータ中心の世界では重要なのでしょうか？一緒にすべてを発見していきましょう！

 

まとめ

 

第2週の修了おめでとうございます！

VoAGIチームでは、バック・トゥ・ベーシックスのパスウェイがデータサイエンスの基礎を包括的かつ構造的に学ぶための手助けになったことを願っています。

第3週は、来週の月曜日に投稿されますので、お楽しみに！

****[Nisha Arya](https://www.linkedin.com/in/nisha-arya-ahmed/)****さんは、データサイエンティスト兼フリーランスの技術ライターです。彼女は特に、データサイエンスのキャリアアドバイスやチュートリアル、データサイエンスに基づく理論的な知識を提供することに興味を持っています。また、人工知能が人間の寿命の延長にどのように役立つかを探求したいと思っています。彼女は学ぶことに熱心で、自分のテクノロジー知識と執筆スキルを広げる一方で、他の人々を指導するお手伝いをしています。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!