データサイエンスと数値計算ライブラリ


このページでは、Rogue Wave が作成したオリジナル動画「データサイエンスロードショー」と動画の内容を日本語で解説したホワイトペーパーをご覧いただけます。
また、データサイエンスに関わるソリューションの開発において用いられる数値ライブラリを事例と共に紹介していますので、ぜひご活用下さい。

動画:Data Science Roadshowシリーズ | eBook:ホワイトペーパー | IMSL数値計算ライブラリ
 

動画:Data Science Roadshow シリーズ

Part 1: What is Data Science? - 
データサイエンスとは?


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今日では、事実上すべての人が何らかの方法でデータサイエンスに関わっています。このデータサイエンスロードショーの動画シリーズでは、データサイエンスの基本、つまりそれが何であるか、誰がどのような目的で使うのか、そしてなぜ現代の世界でこれほど重要になったのかを見てゆきます。
Part 2: Data Science Models and Machine Learning - 
データサイエンスモデルと機械学習

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ここでは、モデルと機械学習について説明します。 データサイエンスで使用されるモデルは、さまざまな分野、特に統計、数学、データマイニング、および機械学習から導き出されます。 また、機械学習アルゴリズムでエミュレートされたさまざまな種類の学習について説明し、機械学習で用いられる数値ライブラリ - IMSLの概要や使用されるアルゴリズムを紹介します。
Part 3: Data Science for Volatility Forecasting -
ボラティリティ予測のためのデータサイエンス

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ボラティリティとは、株価(または他の資産)の変動を指します。 ボラティリティが高いということは、時価が大きく上下するという特徴があり、投資家には好意的ではありません。この動画では、株式市場のボラティリティを予測するうえで比較的よく知られたユースケースを市場科学から取り上げています。
Part 4: Data Science for the Transportation Problem - 
輸送問題のデータサイエンス

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輸送問題は、倉庫から店舗へ製品を出荷するための最適な方法を見つけることに関係しています。 この動画では、輸送問題を解決するために使用されたデータサイエンスプロセスのステップを概説しています。 この問題について説明し、簡単な例を手動で実行してから、IMSL C 数値ライブラリの関数を使用したソリューションを説明しています。
 

Ebookダウンロード

これらの Ebook は、上記の動画 ”Data Science Roadshow シリーズ" をもとに作成された日本語の資料です。
 
データサイエンスの概要と機械学習
Data Science Roadshow 動画 Part1&2

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ユースケース:ボラティリティ予測
Data Science Roadshow 動画 Part3

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ユーズケース:輸送問題の例
Data Science Roadshow 動画 Part4

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IMSL数値計算ライブラリ

数学者や統計学者らの協力を得た IMSL 数値計算ライブラリ を使用することで、複雑な問題を解くためのアルゴリズムを簡単に、プロトタイプの作成から製品化に至るまで一貫してご利用いただけます。