データサイエンスチームの構築

ビジネスのためのデータサイエンス

Mari Nazary

VP Product & Learner Experience at the Lambda School

チームのメンバー

 

データエンジニアリング

• インフォメーションアーキテクト
• ストレージの構築
• データアクセスの維持管理

データエンジニアリングツール

• SQL
  • 大量データの保存
• Java、Scala、または Python
  • データ処理と自動化のための言語

データ分析

• ダッシュボード作成
• 仮説検証
• データ可視化

データ分析ツール

• スプレッドシート（Excel/Googleスプレッドシート）
  • 簡易な保存と分析
• SQL
  • 大規模分析
• BI ツール（Tableau、Power BI、Looker）
  • ダッシュボード作成と共有

機械学習

• 予測・外挿
• 分類
• 株価予測
• 画像処理
• テキスト自動分析

機械学習ツール

• Python と R
  • 予測モデルを作るためのプログラミング言語

復習：チームのメンバー

データエンジニア	データアナリスト	機械学習サイエンティスト
データの保存・運用	データの可視化・記述	データでモデリング・予測
SQL + Java/Scala/Python	SQL + BI ツール + スプレッドシート	Python/R

データサイエンスチームの構成

• 独立型
• 埋め込み型
• ハイブリッド型

チーム構成：独立型

チーム構成：埋め込み型

チーム構成：ハイブリッド型

Let's practice!

ビジネスのためのデータサイエンス