データサイエンスと統計学の違い
データサイエンスと統計学の違いは何ですか？
イントロダクション
Indeedによるデータサイエンティストの求人数が256％増加したことで、データサイエンスは業界のキーワードとなりました。さまざまな分野でのデータサイエンスの役割の需要の増加により、多くの人々がデータサイエンスの専門学位や研修プログラムを選ぶようになりました。ビジネスや政府はデータを広範に利用して重要な選択や将来の投資や活動の計画を立てています。しかし、データサイエンスでは統計の手法も意思決定に同等に貢献しています。
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さあ、探ってみましょう！
データサイエンスとは？
データサイエンスは、ビジネスの重要な洞察を得るためのデータの分析です。統計、人工知能、数学、コンピュータサイエンスなど、さまざまな学問分野が組み合わさっており、これらを使用して膨大な量のデータを分析します。データサイエンティストは、なぜ問題が発生したのか、何が予想されるのか、そして何がさらに達成できるのかといった問題に対する解決策を見つけるために自身の知識を活用します。
今日では、多くの産業がデータサイエンスを利用して消費者の傾向やトレンドを予測し、新しい見通しを見つけ出しています。これにより、ビジネスは製品開発や販売に関するよく根拠のある意思決定を行うことができます。データサイエンスはプロセス改善や詐欺検出のための学問分野として機能します。政府もデータサイエンスを利用して公共サービスの効率を向上させています。
統計とは？
統計学はデータの収集と分析によってパターンやトレンドを発見し、バイアスを排除し、意思決定を支援するための数学の応用科学です。統計学はビジネスインテリジェンスの一環であり、商業データの収集と分析、トレンドの提示を含みます。
企業は統計的評価を利用してさまざまな方法で利益を得ることができます。最もパフォーマンスの良い製品ラインを特定したり、売り上げが低い営業担当者を特定したり、収益成長が異なる地域にどのように変動するかを理解したりするために統計的評価を使用することがあります。
予測モデリングは統計分析手法の利用によって恩恵を受けることができます。統計分析ツールは、さまざまな外部イベントが影響を与える可能性がある単純なトレンド予測ではなく、より重要な詳細を表示するために企業がより深く見ることができます。
データサイエンス vs 統計
データサイエンスと統計の主な違いは次の通りです：
| データサイエンス | 統計 |
| 科学的な計算手法に基づいています。統計と応用数学を使用してビッグデータから新しい情報を導き出します。 | 統計学はデータの研究です。統計的関数やアルゴリズムを適用してデータから値を決定します。 |
| データ関連の問題を解決するために適用されます。 | 統計はデータに基づいて実世界の問題を設計し、構築します。 |
| 生データや構造化されたデータから洞察を抽出します。 | データの収集、分析、表現を計画し、さらなる研究のために提供します。 |
| データサイエンスは、医療システム、金融、詐欺検出、市場分析などの分野で適用されます。 | 統計は、貿易・商業、人口研究、物理科学などの分野で適用されます。 |
| データサイエンスは、特定の問題に対するデータ要件を見つけます。 | 統計は、異なるデータ要素の推定値を見つけます。 |
データサイエンス vs 統計 – 概念
統計学は、データの収集、評価、解釈、表示、構造化に関わる数学の学問です。統計学は、統計モデルやアプローチを作成してデータから有意な結果を導き出すことに焦点を当てています。統計学はデータから傾向を取り出し、仮説の検証や確率的な分析を行います。
統計学はさまざまな方法で使用することができます。統計学者はデータを収集し、それらに対して分析を実行します。彼らの主な目的はデータの分析を行い、意思決定をサポートするための解決策と洞察を提供することです。統計学者は数学の公式や統計モデルを使用してデータを評価し、結論を出します。統計学者は複数のデータセットを使用してさまざまなトピックで作業することができますが、定量的な分析には数学を使用します。
一方、データサイエンスとは、統計分析、コンピュータプログラミング、機械学習、業界の専門知識を統合して、困難で巨大なデータセットから洞察、トレンド、情報を引き出すための広範な学問分野です。データサイエンスは、さまざまな方法、ツール、アルゴリズムを使用してデータを処理、分析、表示し、実世界の課題に対処し、データに基づいた結論に到達するために活用されます。
データサイエンティストは、有益な結果を提供しながらこれらの分析を実施する技術の開発に特化しています。著名なデータサイエンティストは膨大な量のデータに注力しています。彼らはデータウェアハウスから有用なデータを取得する方法を考えなければなりません。一方、統計学者は、彼らの研究に使用する方程式や数学的なフレームワークに集中する一方、データシステムの開発と利用も積極的に行っています。
データサイエンスと統計学の適用
統計学の応用
- 統計学は、社会科学、経済学、心理学、医学など、さまざまな学問分野での研究プロジェクトにおいて、調査の設定、データの分析などに重要です。
- 制御グラフ、仮説の検定、分散分析（ANOVA）などの統計的な手法を使用することで、さまざまな企業は一貫性を確保し、エラーを見つけ、全体的な生産性を向上させることができます。
- 統計学は経済と金融において、金融市場の研究、リスク分析、資産の価値の決定、経済指標の予測などに役立ちます。予測、リスク管理、ポートフォリオ最適化、賢明な投資の選択に貢献します。
- 臨床試験の計画と評価は、新しい治療法や薬剤の有効性と安全性を確認するために統計に大きく依存しています。また、病院での患者データの評価、疫学研究、疾患のパターンの発見、治療の有効性の評価にも使用されます。
データサイエンスの応用
- データサイエンスでは、機械学習アルゴリズムを使用して正確な分類および予測モデルを作成します。需要予測、推薦システム、信用スコアリング、詐欺検知など、さまざまな分野で使用されます。
- NLP（自然言語処理）は、データサイエンスを用いて人間の言語データを処理し分析します。感情分析、テキストの分類、チャットボット、翻訳言語、データの検索などのプログラムの基盤となっています。
- データサイエンスは市場トレンド、消費者行動、ソーシャルメディアのデータを調査します。これにより、企業は感情分析を行い、マーケティングキャンペーンのターゲット設定を行い、消費者の嗜好に関する洞察を提供することができます。
- 分散コンピューティング、データマイニング、スケーラブルなアルゴリズムなどのツールを使用することで、データサイエンスは大規模で複雑なデータセットの管理と分析に不可欠です。パターンと洞察を特定するために使用されます。
- データサイエンスの戦略は、物体検出、画像のセグメンテーション、顔認識、ビデオ分析などのコンピュータビジョンアプリケーションに使用されます。監視システム、自動運転車、医療画像処理などのプログラムを実現します。
データサイエンスと統計学 – データの分析と解釈
統計学は、ほとんどの場合、整理された構造化されたデータセットと一緒に作業します。研究者は、正確なデータ収集を保証するために、適切な実験の設計やサンプリング手法を優先します。さらに、データを特定の統計モデルに適合するようにクリーンアップ、整理、変換します。
統計学の主な目標は、統計モデルと仮定に基づいてデータを解釈することです。統計的な解釈では、p値、信頼区間の範囲、不確実性の指標などが提供されます。サンプルデータを使用して人口に関する推論を行うことは、統計的な解釈の一般的な側面です。
一方、データサイエンスは、構造化および非構造化の大規模で多様なデータを扱います。データサイエンティストは、データの前処理や特徴エンジニアリングなどの作業を定期的に行い、データを研究に適した形式に整えます。さらに、書面、ビジュアルコンテンツ、センサーデータなど、さまざまなソースからデータを結合・収集し、事実を包括的に理解します。
統計的な推論に加えて、データサイエンスは行動に適用できる洞察を得ることを目指しています。データサイエンティストは、データを大局的な文脈で解釈する際に、専門知識とビジネスの目標を組み合わせます。彼らは重要なパターンを把握し、トレンドを検出し、予測を立て、現実世界での課題に対するデータに基づいたソリューションを作り出すことに注力します。
データサイエンスと統計学 – 統計モデリングと仮説検定
統計学では、受け入れられた概念に基づいた形式的な統計モデルを作成し使用することに重点が置かれます。統計学者は、統計的手法を使用して、時系列、ANOVA、ロジスティック回帰、線形回帰などのモデルをデータに適合させるための統計的な手法を使用します。
データサイエンスでは、統計的な手法、機械学習アルゴリズム、深層学習モデルなど、より広範なモデリング戦略が用いられます。
データサイエンスでは、事前定義された仮定に従うことよりも、最適な予測性能を持つモデルを選択し最適化することに重点が置かれます。データサイエンティストは、困難な、生の、または高次元のデータに取り組むことが多く、より柔軟で信頼性のあるモデリング技術が必要です。
研究トピックに基づいて、統計学者は帰無仮説と対立仮説を作成し、統計的なテストを実行して対立する意見を支持する証拠を評価します。結果の統計的な重要性を確認するために、彼らはテスト統計量、p値、信頼区間を計算します。統計学者は、サンプルデータから人口に関する推論を行う際に、頑健な統計的手法の適用を強調します。
仮説検定はデータサイエンスのワークフローにおいて必ずしも主要な目標ではありませんが、モデルのパフォーマンスを評価することができます。データサイエンティストは、統計的手法や機械学習アルゴリズムを使用して、観測値を効果的に分類したり、結果を予測するモデルを作成します。精度、適合率、再現率、F1スコアなどの指標がモデルの有効性を測定します。
統計学とデータサイエンスで使用される異なるツール
統計で使用されるツールと技術
- 社会科学でのデータ分析と管理のために、広範な統計処理を提供するSPSSの使用。
- 多くの企業が利用するSASは、広範な統計分析とデータ管理の機能を提供しています。
- Stataは、データ管理、経済分析、グラフ機能に優れています。
- Google SheetsやMicrosoft Excelなどのスプレッドシートプログラムは、統計計算やデータ分析に一般的に使用されます。
- 組版プログラムのLaTeXは、数式、公式、統計表記を含む最高品質の論文やレポートを作成するために、学術界や研究で広く使用されています。
- Tableauは、魅力的でインタラクティブな可視化、ダッシュボード、レポートをサポートしています。
- Julia、MATLAB、Pythonなどのプログラミング言語とNumPy、pandas、SciPyなどのライブラリを使用して、数値的な統計計算を実行するために使用されます。
データサイエンスで使用されるツールと技術
- Pythonは、NumPy、pandas、scikit-learn、TensorFlow、PyTorchなどのライブラリとフレームワークを提供し、データ分析、ディープラーニング、機械学習、データ操作に使用されます。
- Rは包括的なプログラミング言語であり、dplyr、tidy、ggplot2、caret、Kerasなどのツールやパッケージがあり、データ分析、プレゼンテーション、データ操作などに使用されます。
- Jupyterはよく知られたオープンソースのオンラインインタラクティブな計算プラットフォームです。Jupyterを使用して実験的なデータ分析、プロトタイプの設計、データ分析のワークフローの概要を作成します。
- Pandasは、迅速なデータ操作、クリーニング、分析のためのデータ構造と関数を提供するPythonパッケージです。
- TensorFlowはオープンソースの機械学習ツールキットです。時系列評価、画像認識、自然言語処理などのためのディープラーニングと機械学習モデルの作成と実装を支援します。
- Apache Hadoopは、複数のコンピュータ上の大量のデータセットの分散ストレージと分析を可能にするオープンソースのプラットフォームです。
- Plotlyは、Python、R、JavaScriptと連携し、オンラインのインタラクティブなチャート、ダッシュボード、可視化を作成するダイナミックなデータ可視化ツールキットです。
キャリアパスと機会
データサイエンティストは、コンピュータシステムの開発、企業経営、ビジネス、管理や研究のためのコンサルティング業務、保険など、さまざまなセクターや職業で協力しています。
クラウドコンピューティングもデータサイエンティストにとって成長している分野であり、小規模および中規模の組織がデータサイエンスの恩恵にアクセスできるように支援しています。データサイエンティスト、ビジネスアナリスト、データアナリスト、データエンジニア、機械学習エンジニア、データアーキテクトなど、異なるキャリアパスがあります。
産業や政府のほとんどの分野で統計の専門家が雇用され、企業は販促活動、アドバイザリーサービス、医療サービス、エンジニアリング、政治問題、商業および大学スポーツに携わっています。
統計をマスターすると、統計学者、計量経済学者、リサーチアナリスト、アクチュアリー、統計コンサルタント、数量分析者など、さまざまな組織のポジションを持つことができます。
関連記事: 統計学者がデータサイエンティストになる方法
教育と学習のパス
データサイエンスの学位では、データ分析、機械学習、統計の概念、高度なプログラミングの専門知識が強調されます。学生は、これらのプログラムを通じて新しいタイプのデータモデルとデータ操作を開発する方法を学びます。また、学生は、大規模なデータセットの追跡、管理、可視化に最新の技術を使用する方法も学びます。カリキュラムにはPython、SQL、R、予測モデリングの学習も含まれます。
統計学の学位を持つことで、ビジネスの問題を解決するために数値を収集、整理、分析、解釈する方法を学ぶことができます。カリキュラムには、微積分、数学の概念、統計モデリングなどの計算、統計学的な概念が含まれます。一方、ほとんどのデータサイエンスの仕事には、コンピュータサイエンス、統計学、または関連する分野の学士号が必要です。上級ポジションでは、博士号や修士号を持つ候補者がより適しています。
統計学のキャリアを考えている場合、高校や大学で数学と科学を含むカリキュラムを持つべきです。数学の堅固な基礎は、統計学が数字に関わる分野であるため、この専門分野に備えるのに役立ちます。
結論
結論として、現代の世界はデータに基づいて運営されており、大企業も製品の作成、設計、マーケティングにデータを使用しています。そのため、データサイエンスと統計学の比較において、統計学は予測統計と統計的なフレームワークを使用してデータを数学的に分析し理解することに重点を置いています。一方で、データサイエンスは統計的手法を機械学習などの技術と統合し、大規模なデータセットを理解するための総合的な戦略を採用しています。
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よくある質問
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