【8分で分かる】機械学習だけ実装できてもダメ!データ分析を行う際のステップと注意点
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- Опубликовано: 6 сен 2024
- 機械学習という言葉がバズワードになっており、機械学習はものすごい高度なことをやっているように感じるかもしれません。
しかし今の時代、機械学習を実装できること自体にはそれほど大きな価値はないのです。
そこで、この動画では機械学習を利用してデータ分析を行う際に
・どのようなステップで実装していくのか
・どのような点に注意しなくてはいけないのか
についてデータ分析のステップ「CRISP-DM」というフレームワークに沿って見ていきます。
CRISP-DMという言葉自体を覚えることそのものには意味がありませんが、
CRISP-DMを理解してこのフレームワークに立ち返ることでデータ分析を効率よく行うことができます。
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【視聴ガイド】
00:55 CRISP-DMとは
01:47 Business Understanding
02:46 Data Understanding
03:24 Data Preparation
03:54 Modeling
04:47 Evaluation
06:07 Deployment
データ分析と言うと殆ど機械学習のイメージしかなかったので、自分にとって新しい発見が沢山できました。7~8分でまとめたのにも関わらず、説明が非常に分かりやすく、アニメーションも上手く使われていて素晴らしかったです! しっかりと理解できました!
今度ゼミで研究の中間報告の発表をする際に、大いに参考にさせていただきます!
ありがとうございます。お役に立ててよかったです!
引き続きよろしくお願いいたします。
内容も編集も発声も、力の入れようが素晴らしいです。要所要所でノートを取りながら見ていました。もっと視聴数が伸びて、ウマたんさんがもっと動画を作って下さる事を期待しています!
そう言っていただけると本当に嬉しいです・・・
結構作るの大変なので励みになります!
ありがとうございました!
ビジネス課題の把握が最重要と感じました。がそれと同じくらいデータの前処理と言ったデータ加工スキル、現場との連携を行うヒューマンスキルも必要と、バランス良く高める。本当にやりがいがありそうですね。
モデリングだけではなく他のフェーズが非常に重要なのが分かっていただけると幸いです!
データエンジニアとしてキャリアをスタートするんですが、具体的なキャリアプランがうまく描けなくて焦っていてここに辿り着きました
これからヨーロッパのFaculty of Informaticsの中のdepartment of Date science and engineeringを学ぶものです。
卒業後の働き方としては、外資のコンサルティング企業や企業内のサイエンティストのような形以外で、例えばマーケターなどあるかと思います。
安宅さんのシン・ニホンにあるような社会課題などに取り組むには、どのようなキャリアが考えられますでしょうか。
コメントありがとうございます!
キャリアの築き方は人それぞれだと思うのですが、シンニホン的な社会課題解決のためには企業でDSとして働いてその後に政府側での仕事をうけおう方向もありですよねー、最近の流れで結構政府側は民間企業のデータ人材の登用に積極的なので、その流れに乗れば社会課題の解決に取り組めるかと!
民間企業でももちろん社会課題解決に取り組めるのでその方向性もありですが!
毎回自分が疑問に思ったことが動画にされているので非常に助かります!
この動画であったような、一連の流れ、例えば仮説を建てたり解釈したりを練習するにはどうしたらいいでしょうか?まだ学生なので実務はできないので、おすすめの参考書や演習できる物などがあれば教えていただけませんでしょうか?(何か今後の自分の基準として勉強できるような物で)
A dancing Flan ありがとうございます!あまり演習付きの書籍は知らないのですが、、、課題設定やデータを使ったマーケティング思考という意味だと、有名どころでイシューから始めよ、確率思考の戦略論あたりがおすすめです。あまり期待されている内容ではないかもしれませんが、、!
スタビジbyウマたん ありがとうございます!早速頼んでみました!笑
内容も凄くわかりやすいですし、
流れてくる絵も綺麗だと思います!!
これ自作なんですか??
ありがとうございます!励みになります!アニメーション動画作成ツール使って自分で作ってます!
凄い!
RUclipsの動画の中でもかなり質高いと思います!!
@@user-sn2pr4pm7i ありがとうございます!引き続きよろしくお願いします🤲
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ありがとうございます!
サイコー!(^^)/
江戸川釣師 ありがとうございます!