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データサイエンスと統計学の違いを徹底解説！あなたの未来が変わるかも？

データサイエンスと統計学、どちらもデータを扱う学問ですが、その内容やアプローチには大きな違いがあります。今回は、データサイエンスと統計学の違いについて、わかりやすく解説していきます。

データサイエンスとは

データサイエンスは、データを収集、分析、そしてその結果をもとに意思決定を行うための学問です。様々な分野から得られたデータを組み合わせて、より良い未来を創る手助けをします。

統計学とは

一方、統計学はデータを数理的に分析するための方法や理論が中心です。データの集まりから有意な結果を引き出すための理論を学び、データが示す意味を理解することが目的です。

データサイエンスと統計学の違い

特徴	データサイエンス	統計学
目的	意思決定の支援	データの解釈
アプローチ	機械学習、AI	数理的手法
使用するスキル	プログラミング、データベース	確率論、推測統計

総じて、データサイエンスは幅広い視点からデータを扱い、統計学はその中でも特に数理的な部分に焦点を当てています。データ分析の仕事をしたい人は、両方の知識を身につけることが重要です。

ピックアップ解説

データサイエンスの中では、機械学習という技術が多く利用されています

これってどういうことかというと、人工知能が自動的に学習して、データからパターンを見つけ出す能力を持つということです

例えば、SNSでの投稿を分析して、自分の好きなジャンルを見つけたり、映画の推薦をしてくれたりします

でも、こういった技術を使うためには、しっかりとしたデータの理解が必要で、その部分では統計学の知識が大切なんです

データサイエンスと統計学は、実は切っても切れない関係なんですよ！

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