ニューロサイエンスとマーケティングのあいだで考え、人間と自然とのあいだをつなぎ直す | 安宅和人 | 遅いインターネット
都市集中型社会へのオルタナティブを作るプロジェクト「風の谷を創る」。この連載では、プロジェクトに関わる多彩なメンバーの横顔をご紹介していきます。 今回は、このプロジェクトを立ち上げたリーダーの安宅和人さんに改めて登場いただきます。科学者として、ビジネスマンとして「ニューロサイエンスとマーケティングのあいだ」で考え、実践してきた安宅さんがなぜ「風の谷」にたどり着いたのか。その原点から伺いました。 本記事をはじめ、「遅いインターネット」では「風の谷を創る」というプロジェクトを継続的に追いかけています。 ニューロサイエンスとマーケティングのあいだで ──安宅さんはいま国内のビジネスマンのあいだではデータ×AI社会の啓蒙者として広く知られていると思うのですが、もともとはニューロサイエンスの研究者だったわけですよね？ 安宅 そうですね。もう少しちゃんとお話したほうが良さそうです。子供の頃から科学者に
データサイエンスとは？基本情報と統計学・情報工学との違いをわかりやすく説明します
ここ数年、機械学習やビッグデータ解析など、「データサイエンス」についての注目が高まっています。 そんなデータサイエンスとは、どのような研究分野なのか。 データサイエンティストに求められるのはどんな役割で、なぜ注目されるようになったのか。 このページでは、データサイエンスに興味がある方、はじめて学ぶ方に向けて、データサイエンスとは何かを詳しく説明します。 データサイエンティストを目指している方はぜひご覧ください。 資料請求でデータサイエンスの基礎が学べる講義を無料プレゼント ・講座（G検定・機械学習・データ分析など） 約3時間分 現役プロ講師によるわかりやすい講義 1分で簡単！今すぐ見れます(会員登録→お申込み→講座視聴) データサイエンスとは？ データサイエンスとは、統計学に情報工学などの手法を組み合わせて、大規模なデータセットから問題解決に必要な知見を引き出す研究分野です。 歴史的には統
BD専門人材育成懇談会報告書_本文.indd
要 旨 １．報告書の背景 ○ 情報通信技術の発展により、ビッグデータが登場し、社会の価値がビッグデータとそ れを処理する情報技術へと大きくシフトしているにもかかわらず、我が国ではデータ サイエンティストは大幅に不足しており、またデータサイエンティストを育てる体制 もできていない。 そのため、 データサイエンティスト育成が喫緊の課題となっている。 ○ 当懇談会では、産業界やアカデミアからの要請を把握し、育成すべきデータサイエン ティストが持つべきスキルや能力を特定し、その育成のための方策を検討した。 ２．データサイエンティストのスキルレベルとその育成 ○ データサイエンティストに要求されるスキルとしては、 ・データサイエンス力（統計学、機械学習、最適化などを理解し、使える力） ・データエンジニアリング（データサイエンスを実装する力） ・ビジネス力（課題を理解し、問題設定し、解決する力） など
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