「データサイエンス」に関する記事とニュース
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アストラゼネカが目指す医療・創薬の新たなステージ──実現に不可欠なデータサイエンス部の役割とは？
AIやビッグデータの活用が急速に進み、製薬業界での研究開発が大きく変わりつつある。アストラゼネカもまた、SASなどのテクノロジーを活用した臨床...
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パナソニックの“データ民主化”基盤「DIYA」で分析者と専門家が協働できる環境を整備
パナソニックグループは、DXの取り組みでデジタル技術を活用し、業務プロセスやカルチャーの変革を推進している。そのために現場でのデータ活用を促進...
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塩野義製薬データサイエンス部が開発した「AI-SAS」とは？データで変革を起こすチームと開発の裏側を訊ねる
COVID-19治療薬で知られる塩野義製薬。データやデジタルを活用した創薬イノベーションや新規事業創出にも積極的だ。同社はSAS Instit...
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ガートナーのアナリストが選ぶ、データサイエンスと機械学習の最新トレンド10選
データドリブン経営の実践に懸命に取り組む企業が増加する中、AIやデータサイエンスの世界は日進月歩である。2022年9月14日から16日の3日間...
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加速するヤマトホールディングスの物流DX、裏を支える5つのデータ戦略
新型コロナウイルスの感染流行に伴う自粛生活でEC需要はこれまで以上に増加した。同時にその裏を支える物流ネットワークの重要性が改めて浮き彫りにな...
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必要なのは「問題解決型教育」、入門から実践までデータサイエンスの学び方
ビッグデータ、データサイエンティストのブームを経て今や空前のAIブーム。しかし根底にあるのは、データアナリティクスであることに変わりはない。各...
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データサイエンスをビジネスに生かす際の盲点とは？ ガートナー リサーチ リサ・カート氏が解説
ガートナー主催のイベント「ビジネス・インテリジェンス＆情報活用サミット2014」（5月22～23日開催）では、予測分析などのアドバンスド・アナ...
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意外と知られていない分析結果の正しい伝え方 - 「可視化」に含まれる二つの意味
前回の記事では、最重要データだけではなく、その構成要素も含め日常的かつ構造的にモニタリングを行うべきことと、仮説検証手法として「カイ二乗検定」を...
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意思決定の質を向上させる統計的検定のすすめ 「“カイ”より始めよ」
前回の記事では、分析を開始する前には、仮説をチェックし分析で達成したい目標（ゴール）に関するあいまいさを排除すべきこと、および、データ分析におい...
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前回は、ビジネスにおける“正しい”分析プロセスとは、事前に準備された計画に沿いつつ、さまざまな状況変化に応じて臨機応変に...
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データサイエンスは、｢ビジネスの世界｣と｢データの世界」を巡る旅
前回は、データサイエンスに関してビジネス部門の方々にとって大切なことは、ソフトウェアや分析手法の詳細を理解することに時間を費やすのではなく、デー...
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データサイエンスのすすめ－ビジネス部門の意思決定に必要なものは「ソフトウェア」や｢分析テクニック｣ではない
ネットや書籍で目にする機会が急激に増加している「データサイエンス」は、これからのあらゆるビジネスパーソンに必要なスキルです。なぜなら、答えが見え...
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