データサイエンス応用用語

経験豊富なエンジニア・応用情報技術者試験レベル

  • 次元削減

    (じげんさくげん) Dimensionality Reduction 上級
    高次元データを低次元空間に変換する技術。計算コスト削減、可視化、ノイズ除去、呪いの次元問題の解決に使用される。
  • 特徴エンジニアリング

    (とくちょうエンジニアリング) Feature Engineering 中級
    機械学習モデルの性能向上のため、生データから意味のある特徴量を作成・選択・変換するプロセス。データサイエンスにおいて重要なスキル。
  • 時系列分析

    (じけいれつぶんせき) Time Series Analysis 上級
    時間軸に沿って観測されたデータの分析手法。トレンド、季節性、周期性を識別し、将来の値を予測するために使用される。
  • 因果推論

    (いんがすいろん) Causal Inference 上級
    観測データから因果関係を推定する統計手法。相関関係から一歩進んで、変数間の因果的な影響を定量化する。
  • ベイズ統計

    (ベイズとうけい) Bayesian Statistics 中級
    ベイズの定理に基づく統計的推論手法。事前知識と観測データを組み合わせて、パラメータの確率分布を更新する。