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データ サイエンス​ TOP 5​ (2019 年 4 月 19 日​)

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データ サイエンスの世界では、​激しい戦いが繰り広げられています。​各社のビジネス リーダーは、​最適なソリューションを提供し、​競合他社に打ち勝つために​データ サイエンスを活用しています。​データ サイエンスに関する今週の注目情報 TOP 5 を作成しました。ぜひご覧ください。

1.​ 企業におけるデータ サイエンスの普及​
2. 引く手あまたのデータ サイエンティストを見つける方法​
3. データ サイエンスへの投資を急ぐ医療機関​
4. AI 開発を変革する GPU アクセラレーテッド​ データ サイエンス ワークステーション​
5. データ サイエンスは現代の企業を動かす力​

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データ サイエンス​ TOP 5​ (2019 年 4 月 19 日​)

  1. 1. ビジネス リーダー向けの インサイトとイノベーション 2019 年 4 月 19 日 データ サイエンス TOP 5
  2. 2. 2 データ サイエンスの世界では、 激しい戦いが繰り広げられています。
  3. 3. 3 各社のビジネス リーダーは、 最適なソリューションを提供し、 競合他社に打ち勝つために データ サイエンスを活用しています。 データ サイエンスに関する 今週の注目情報 TOP 5 をご覧ください。
  4. 4. 4 データ サイエンス TOP 5 #1 企業におけるデータ サイエンスの普及 #2 引く手あまたのデータ サイエンティストを見つける方法 #3 データ サイエンスへの投資を急ぐ医療機関 #4 AI 開発を変革する GPU アクセラレーテッド データ サイエンス ワークステーション #5 データ サイエンスは現代の企業を動かす力
  5. 5. 5 企業におけるデータ サイエンスの普及 ほぼすべての大手企業がデータ サイエンス関連の人材を 積極的に探し求めているため、需要が急速に拡大し、 必要なスキルを持つ人材の確保が難しくなっています。 スキルギャップと雇用の長期化は、プロジェクトの遅延や コストの増加を招き、企業のデータ分析を妨げます。 しかし最近のさまざまなトレンドによって、企業がデータ サイエンスの機能を入手、活用する方法が変わりつつあり、 これをうまく活用すれば人材不足をカバーできるでしょう。 出典: https://hbr.org/sponsored/2019/04/democratizing-data-science-in-your-organization #1 記事を読む (英語)
  6. 6. 6 引く手あまたのデータ サイエンティストを見つける方法 リサーチ & アドバイザリ企業の Gartner は、多くの組織が デジタル化戦略の中心にデータを据えていることから、 データ分析市場は今後数年間で 1,000 億ドルを超える と予測しています。つまり、現在組織が推進している施策 には、アナリティクス分野への投資が強く求められていると いうことです。 Gartner が上場企業の損益計算書を分析したところ、 「データ」という言葉の使用と、報告された事業の伸びの 間には、強い相関関係が見られました。作成したデータを 有効に活用し、十分な情報に基づいてビジネス上の 意志決定を下せている組織ほど、成功する可能性が 高くなります。 出典: https://www.computerweekly.com/feature/How-to-find-a-much-sought-after-data-scientist #2 記事を読む (英語)
  7. 7. 7 データ サイエンスへの投資を急ぐ医療機関 米国医療情報学会 (英語) の学会誌に掲載された 最新の調査結果 (英語) によれば、医療機関による データ サイエンティストへの投資は拡大傾向にあります。 あらゆる業界の組織が独自データの活用に関心を寄せて いますが、世界中で最も多くのデータを生成しているのは、 おそらく医療機関でしょう。また、ヘルスケア企業では、 非構造化データが大部分を占める大量のデータの処理に も取り組んでいます。IDC の予測 (英語) によると、 こうした非構造化データの割合が 5 年以内に全世界の データの 80% に達する見込みです。 出典: https://solutionsreview.com/business-intelligence/healthcare-providers-are-feverishly-investing-in-data-science/ #3 記事を読む (英語)
  8. 8. 8 AI 開発を変革する GPU アクセラレーテッド データ サイエンス ワークステーション データ サイエンティストがかつてないほど多くのデータを 活用できるようになった今、適切なソフトウェアとハード ウェア ソリューションを配備して迅速にインサイトを得ること が不可欠になっています。RAPIDS をはじめとする NVIDIA の CUDA-X AI GPU アクセラレーション ソフトウェアと、 最新の NVIDIA データ サイエンス ワークステーションを組み 合わせると、データ サイエンスのための統合ハードウェア およびソフトウェア ソリューションとして利用でき、従来の ようなデータセンターのセットアップを行わなくても、優れた パフォーマンスと確かなメリットが実現されます。 出典: https://info.nvidia.com/transforming-ai-development-data-science-workstation-reg-page.html #4 詳細を確認する (英語)
  9. 9. 9 データ サイエンスは現代の企業を動かす力 小売、金融サービス、医療などのあらゆる業界が、 データから得たインサイトを活用して、競争力の強化や 業務運営の効率化を達成しています。予測型機械学習 モデルの精度が向上すると、たとえそれが少しであっても、 最終的には何十億ドルという成功を生むこともあります。 RAPIDS を活用した NVIDIA のアクセラレーテッド データ サイエンス ソリューションでは、GPU アクセラレーションによる 高速な機械学習を行えます。データ サイエンスの総所有 コストを最低限に抑えながら、モデル イテレーションの 高速化、予測精度の向上を実現できます。 出典: http://resources.nvidia.com/c/data-science-rapids-?x=iGT5QR #5 詳細を確認する (英語)
  10. 10. データ サイエンス分野における 最新イノベーションをご確認ください。 詳細を確認する

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