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データサイエンティスト (素養 (知的好奇心 (新しいことを知ることに興味・関心が持てる), 学習意欲 (学習が苦でない),…

- - - - 統計解析
      - 機械学習
    - - モデル評価
      - 分析評価
  - - - Python
      - R
    - - SQL
      - 分散処理
        
        Hadoop
        
        Spark
        
        Hive
    - - クラウド
        
        AWS
        
        GCP
      - オンプレミス
      - エッジ
    - - 前処理
        
        重複・欠損・外れ値の処理
        
        匿名化
      - 特徴量作成
        
        正規化・標準化
        
        対数変換
    - - 実装方法の検討
        
        サーバー構成検討
        
        データ収集・蓄積
      - モデル運用
        
        監視用のKPI設定
        
        ログ設計
        
        再学習の条件
        
        モデルのデプロイ
        
        フィードバックのための誤判定結果収集
  - - - 専門知識
      - 既存システム構成
    - - ビジネス課題をデータの問題に変換
      - 必要なデータの判断
      - 結果をビジネスの文脈に変換
        
        KPI設定
        
        導入効果試算
      - 問題定義・As-Is
    - - プレゼンテーション
      - ヒアリング
      - レポーティング
- - - - データを改ざんしない
      - 都合の悪い部分を無視しない
      - 結論ありきで解釈しない
    - - クリティカルシンキング
      - 観察・仮説・検証
      - OODA