【5分で分かる】データサイエンス×マーケティング×エンジニアリングの効率的な学び方!

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スタビジ【誰でもAIデータサイエンス】byウマたん

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Күн бұрын

「コスパよくデータサイエンスを学べるスクール」スタビジアカデミー:toukei-lab.com...
この動画では、データサイエンス×マーケティング×エンジニアリングの効率的な学び方についてお話をしていきます!
Voicyで語った音声を元に動画にしています。
Voicyで聴きたい方はこちら:voicy.jp/chann...
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■関連動画
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Пікірлер: 6
@左脳-l8m
@左脳-l8m Жыл бұрын
コンテンツマーケティングからデータ解析+Webマーケティングに業務範囲を広げてきた者です。 業務領域の学習順序に悩んでいたため、本コンテンツは大変参考になりました。引き続き他のコンテンツでも学ばせていただきます!
@aiby8596
@aiby8596 Жыл бұрын
参考になりよかったです!データ解析+Webマーケティング今後市場価値かなり上がる引く手あまたなスキルですのでぜひ磨いていってください!
@doggy9745
@doggy9745 Жыл бұрын
有益な動画ありがとうございます! ちょうど今自分は、マーケティング領域のデータサイエンスを目指していて、エンジニアリングもしっかり身につけようとしているものです。 ここで一つ質問なのですが、マーケティング×データサイエンス×エンジニアリングをちゃんとアピールできるポートフォリを作りたいと思っているのですが、どのようなものを作れば良いでしょうか?また作成するにあたってデータはどうしたらいいでしょうか?
@aiby8596
@aiby8596 Жыл бұрын
自分が作りたいサービスをとりあえず作ってみる!につきます!
@うらん-t1u
@うらん-t1u Жыл бұрын
必要に駆られて勉強するってすごく効率が良いですよね。 質問です。 データサイエンスとエンジニアリングの境界線が曖昧です。 データサイエンスはPythonでプログラムを書いたりすること、エンジニアリングはデータベースを蓄積、取得するためのプログラムを書いたりすること、 といった具合で理解していたのですが、もし分かりやすい境界線があればお聞きしたいです!
@aiby8596
@aiby8596 Жыл бұрын
イメージとしてはデータサイエンスは統計学や機械学習の理論や使い方の理解です。エンジニアリングはデータベースを蓄積取得もそうですがPythonでの特徴量エンジニアリングやモデル構築なども含まれます!
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