データサイエンスとは、大量のデータを分析・活用するための学問分野であり、統計学や機械学習、ビジネスや社会問題など、様々な領域と関連しています。そのため、データサイエンスの用語も多岐にわたり、初心者にとっては覚えるのが大変かもしれません。

しかし、データサイエンスは今や時代のトレンドであり、ビジネスやキャリアにおいても重要なスキルとなっています。データサイエンスの基礎用語を理解することで、データサイエンスの世界に入り込むことができます。そこで、この記事では、データサイエンスの基礎用語を10選して紹介します。これらの用語は、データサイエンスの学習や実践において頻繁に出てくるものですので、ぜひ覚えておいてください。

データサイエンスの基礎用語10選

1. データ

データとは、事象や現象を数値や記号などによって表現したものです。データは、観測や計測、アンケートやインタビューなどによって収集されます。データは、その性質や形式によって分類されます。例えば、以下のような分類があります。

量的データと質的データ

量的データは数値で表されるデータであり、質的データは数値以外で表されるデータです。例えば、身長や体重は量的データであり、性別や血液型は質的データです。

構造化データと非構造化データ

構造化データはテーブルや行列などによって整理されたデータであり、非構造化データはテキストや画像などによって表されたデータです。例えば、顧客情報や売上履歴は構造化データであり、レビュー文やSNS投稿は非構造化データです。

ビッグデータ

ビッグデータとは、従来の手法では処理が困難なほど巨大かつ複雑なデータのことです。ビッグデータは一般に、「3V」と呼ばれる特徴を持ちます。それは、「ボリューム（Volume）」、「ベロシティ（Velocity）」、「バラエティ（Variety）」です。ボリュームはデータの量の多さ、ベロシティはデータの生成・流入・処理の速さ、バラエティはデータの種類や形式の多様さを表します。

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2. データ分析

データ分析とは、収集したデータを統計的な手法やコンピュータプログラムなどを用いて処理・解釈・可視化することです。データ分析の目的は、データから有用な情報や知識を抽出し、問題の解決や意思決定の支援を行うことです。データ分析には、以下のような種類があります。

記述統計

データの特徴や傾向を要約・整理することです。例えば、平均や分散、ヒストグラムや散布図などを用いてデータを表現します。

推測統計

データから母集団の性質や関係性を推定することです。例えば、標本平均や信頼区間、相関係数や回帰分析などを用いてデータを分析します。

予測分析

データから未来の事象や状況を予測することです。例えば、時系列分析や機械学習などを用いてデータを分析します。

因果分析

データから因果関係を推論することです。例えば、実験計画法や因果推論などを用いてデータを分析します。

3. データサイエンス

データサイエンスとは、データ分析に加えて、データの収集・整理・管理・活用などを総合的に行う学問分野です。データサイエンスは、統計学やコンピュータ科学だけでなく、ビジネスや社会科学などの応用領域も含みます。データサイエンスの目的は、データから価値あるインサイトやソリューションを生み出し、社会や組織に貢献することです。

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4. データサイエンティスト

データサイエンティストとは、データサイエンスに関する知識や技能を持ち、データからビジネス課題を解決する人材のことです。データサイエンティストは、以下のような役割を担います。

データの収集・整理・管理

必要なデータを適切な方法で収集し、品質や整合性を確保し、効率的に管理します。

データの分析・解釈・可視化

適切な手法でデータを処理し、結果や意味を正確に解釈し、わかりやすく可視化します。

データの活用・提案・コミュニケーション

分析結果から有効なアクションプランや提言を導き出し、関係者に説得力あるコミュニケーションを行います。

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5. 機械学習

機械学習とは、人間が明示的にプログラムしなくても、コンピュータが自動的にデータから学習して予測や判断ができるようにする技術のことです。機械学習は、以下のような種類があります。

教師あり学習

正解のラベルが付与されたデータ（教師データ）から学習して、新しいデータに対して正解を予測することです。例えば、画像認識やスパムメール判別などがあります。

教師なし学習

正解のラベルが付与されていないデータから学習して、データの構造やパターンを発見することです。例えば、クラスタリングや主成分分析などがあります。

強化学習

環境との相互作用によって報酬を最大化するように学習することです。例えば、ゲームやロボット制御などがあります。

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6. ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークとは、人間の脳神経細胞（ニューロン）を模した計算モデルのことです。ニューラルネットワークは、入力層・隠れ層・出力層と呼ばれる層から構成され、各層には多数のニューロンが存在します。ニューロンは、前の層からの信号に重みとバイアスを加えて活性化関数を適用し、次の層に信号を伝達します。ニューラルネットワークは、教師あり学習や教師なし学習などに応用されます。

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7. ディープラーニング

ディープラーニングとは、ニューラルネットワークを深く重ねたものであり、より高度なデータ表現や抽象化が可能な技術のことです。ディープラーニングは、画像認識や自然言語処理などにおいて高い性能を発揮します。ディープラーニングには、以下のような種類があります。

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）

画像や音声などの空間的な構造を持つデータに対して効果的なニューラルネットワークです。畳み込み層とプーリング層と呼ばれる特殊な層を用いて、データの特徴を抽出します。

再帰型ニューラルネットワーク（RNN）

時系列や文などの順序的な構造を持つデータに対して効果的なニューラルネットワークです。自己参照的な構造を持ち、過去の情報を記憶しながら現在の情報を処理します。

敵対的生成ネットワーク（GAN）

生成器と判別器と呼ばれる二つのニューラルネットワークが互いに競争しながら学習することで、新しいデータを生成する技術です。例えば、写真から絵画やアニメキャラクターを生成することができます。

ディープラーニングについて詳しく知りたい方はこちら

8. データマイニング

データマイニングとは、大量のデータから隠れたパターンや規則性を発見することです。データマイニングは、以下のような種類があります。

分類

データを事前に定義されたカテゴリに分けることです。例えば、顧客の属性や購買履歴から顧客のセグメントを分類することができます。

回帰

データの関係性を数学的なモデルによって表現することです。例えば、広告費や気温から売上を予測することができます。

クラスタリング

データを事前に定義されていないグループに分けることです。例えば、類似した特徴を持つ商品やニュース記事をクラスタリングすることができます。

連想分析

データの間に存在する関連性や規則性を発見することです。例えば、スーパーマーケットのレシートから、一緒に購入される商品の組み合わせを発見することができます。

9. データビジュアライゼーション

データビジュアライゼーションとは、データをグラフやチャートなどの視覚的な形式に変換することです。データビジュアライゼーションの目的は、データの理解や分析を容易にし、データから得られた知見やメッセージを効果的に伝えることです。データビジュアライゼーションには、以下のような種類があります。

折れ線グラフ

時系列や変化量などの連続的なデータを表現するグラフです。例えば、株価や気温の推移を折れ線グラフで表現することができます。

棒グラフ

カテゴリや項目ごとの数量や割合などの離散的なデータを表現するグラフです。例えば、国別や年代別の人口や売上を棒グラフで表現することができます。

円グラフ

全体に対する部分の割合や比率などの比較的なデータを表現するグラフです。例えば、市場シェアや支持率を円グラフで表現することができます。

散布図

二つ以上の変数間の関係性や分布などの相関的なデータを表現するグラフです。例えば、身長と体重や広告費と売上の関係性を散布図で表現することができます。

10. データダッシュボード

データダッシュボードとは、複数のデータビジュアライゼーションを一つの画面にまとめたものです。データダッシュボードは、以下のような特徴を持ちます。

インタラクティブ

データダッシュボードは、ユーザーが操作したり選択したりすることで、表示される内容が変化したり詳細が表示されたりします。

リアルタイム

データダッシュボードは、最新のデータを反映して表示されます。

カスタマイズ

データダッシュボードは、ユーザーのニーズや目的に応じて、表示する内容やレイアウトを変更したり設定したりできます。

まとめ

以上が、データサイエンス用語の基礎10選です。データサイエンスに関心がある方や学習したい方にとって、これらの用語は必須の知識です。もちろん、これだけではデータサイエンスの全てではありませんが、基礎的な概念や分野を把握することができます。データサイエンスは、日々進化している分野ですので、常に最新の情報や技術に目を向けることも大切です。