データサイエンスやAIの分野を学ぶ上で、知っておきたい用語をピックアップ！DX（Digital Transformation）化が加速する社会において、IT分野への学びに興味がある人もぜひチェックしてみてください。

1. データサイエンティスト

世の中のあらゆる分野のデータを収集し、解析・分析してビジネスにどう活用するのか、またデータを利用した仕事をおこなう人をデータサイエンティストと言います。近年ではビックデータの解析が普及し、あらゆる企業がさまざまなデータを活用しビジネスに落とし込んでいます。データサイエンティストになるための専門的な資格はなく、データ分析のスキルやITのスキル、ビジネススキルなどが求められ、近年ではとても必要とされている職業の一つです。

2. 人工知能（AI）

人工知能（AI）とは「Artificial Intelligence」の略です。人間の学習能力と同じように経験をデータとして蓄積し、意思の決定や将来の予測をコンピュータによって実現したソフトウェアやシステムのことを指します。人間の脳でおこなわれる知的な作業をコンピュータに肩代わりさせることで、人々の生活をより豊かで便利なものへと進化させます。現在では、お掃除ロボットや自動車の自動運転、医療、建築など多くの分野で人工知能が活用されています。

3. Python

今最も注目されているプログラミング言語のひとつの「Python（パイソン）」。その特長は、人工知能等の先進的な分野の開発に用いられ、文法が平易なため、プログラミング初心者の方も大規模なWebアプリケーション開発が比較的しやすいことが挙げられます。多くのWebアプリケーションの開発に活用されるPythonは、Instagram、YouTube、Evernote、DropBoxなどの最新のWebアプリ開発にも用いられています。

4. データの可視化（データビジュアライゼーション）

数値などのデータをグラフィカルに表示することを意味します。表計算ソフトで生成されるシンプルな円グラフや折れ線グラフから、高度なインタラクティブダッシュボード等もデータの可視化に含まれます。

5. Tableau（タブロウ）

データサイエンスの技術で重要な要素のひとつが「可視化」。データを分析した結果をわかりやすく人に伝えることも重要です。この可視化するツールの中でも脚光を浴びているのが「Tableau」。専門家でなくてもデータを加工・レポート作成・分析をおこなうことができ、表現のきれいさや操作性の良さが特長です。

6. ビッグデータ

ビッグデータとは、大量のデータという意味ももちろんありますが、静止画や動画、行動など多様なデータのことを指します。さまざまな形・性格・種類からなるデータは、必然的にサイズも大きくなるため、ビッグデータと呼ばれます。多様で大規模なデータを計測器やセンサー・カメラ等で取得し、AI（人工知能）の技術を用いながら集積・分析する事が、多くの企業で求められています。

7. アルゴリズム

特定の問題を解いたり、課題を解決するための「手順や計算方法」のことです。データサイエンスの分野では、アルゴリズムは反復ステップをつなげたもののことを指します。アルゴリズムの開発と実装にはさまざまなツールや手法を使って、Pythonなどのプログラミング言語によるコーディング、機械学習ソフトウェアのフレームワークを利用する方法があります。

8. 機械学習（ML：Machine learning）

機械学習とは、コンピューターが大量のデータを学習し、人間の学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術です。データをコンピュータが解析することで、法則性やルールを見つけ出す、現在のAIの中核技術とも言えます。次に紹介するディープラーニングも機械学習の一部です。

9. ディープラーニング

ディープラーニングとは、「深層学習」とも言われ、人間の学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術で、機械学習が内包する技術のひとつです。ディープラーニングのディープとは、処理の層を深く（多く）することを指し、より複雑な判断・処理が可能です。ディープラーニングでは、細かい特徴まで抽出できるため、画像認識や音声認識の分野で幅広く活用されています。

10. データクレンジング

データを管理する上で書式を統一したり、データの誤字・脱字を修正したり、データを活用する人が使いやすい状態に保つことをデータクレンジングと言います。扱うデータによってデータクレンジングする内容も異なり、さまざま工夫をおこないます。例えば、顧客リストのデータをユーザーごとにまとめるなどが挙げられます。より良く集計・分析をおこなうために、データクレンジングを小まめに行うことが重要です。

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