データ・マイニングが統計と人工知能を使用して大規模なデータ・セットを分析してパターンを明らかにし、有用な情報を発見する方法をご覧ください。

データサイエンスと機械学習（ML）は、関連しているものの、それぞれどのように異なるのかをご確認ください。データサイエンスはビッグデータに構造を与える取り組みであり、一方で機械学習（ML）はデータ自体からの学習に焦点を当てています。

データ品質とデータ整合性の微妙な違いと、ビジネス上の意思決定に分析を使用し、セルフサービスのデータ・アクセスとデータ・オファリングを提供することで、データ駆動型の組織になる方法を学びましょう。

データサイエンスとデータ分析の違いはこちら。データサイエンスは、構造化データと非構造化データの管理が関係しています。一方、データ分析は、データ・セットを調べてインサイトを抽出するという技術です。

ビジネス・インテリジェンスによってデータを処理して実用的なインサイトを取得し、意思決定のために情報を提供する仕組みを把握することで、ビジネス・データを活用する方法を学びましょう。

探索的データ分析によってデータ・セットを効果的に分析・集約し、パターンや異常を発見して仮説を生成する方法をご覧ください。

データサイエンスを活用して、増加し続けるデータからビジネス・インサイトを引き出し、デジタル・トランスフォーメーションとデータ駆動型の意思決定を促進しましょう。

この分析手順をマスターすることで、解釈しやすい数式を使用して予測を生成し、それをさまざまな領域に適用するスキルを身に付けられます。

ロジスティック回帰手法をマスターし、使用するロジスティック回帰の種類を知ることで、結果をより迅速に予測し、より適切な意思決定を行うことができます。

反復ランダム・サンプリングを使用して、不確実な事象から生じ得る結果を推定することにより、計算アルゴリズムであるモンテカルロ・シミュレーションを実行する方法をご覧ください。

Luv Aggarwalが、データ・ウェアハウスとデータレイクのそれぞれの利点を組み合わせてデータレイクハウスへと進化することを農場から食卓に食べ物が届くまでの過程に譬えて説明するビデオをご覧ください。

Luv Aggarwalが、データ・ファブリックとその複雑な仕組み、それがデータ・サイロを破壊して最終的にユーザーのデータ・アクセスを回復するうえで果たす役割について詳しく説明します。

最新のAIトレンドとイノベーション、そしてそれらがビジネスに与える影響についての洞察に満ちた議論をお聞きください。ティム・フワンが司会を務めるこのポッドキャストは、画期的な研究から実用的なアプリケーションまで、あらゆる分野に関する専門知識と分析をバランスよく組み合わせて提供します。

イノベーションの最前線にいる人々の会話からインスピレーションを得てください。社会科学分野で世界で最も有名な思想家および作家の1人であるマルコム・グラッドウェル氏が、ビジネスを変革できるテクノロジーについてリーダーと語るのをお聞きださい。

AIが単なる独立したテクノロジーではなく、ビジネスのやり方を変革する可能性を秘めていることを学びましょう。IBMフェロー兼テクノロジー担当副社長のジェリー・クォモが司会を務めるこのポッドキャストは、アートやテクノロジーを融合し、AIのトレンドやビジネスにおけるAIの信頼性に関する洞察を提供します。

ビッグデータのトレンドやAI、ビジネスへの影響について、さまざまな専門家から詳しく学びましょう。IBMのテクニカル・セールス担当WW副社長であるAl Martinがホストを務めるこのポッドキャストでは、ビッグデータの課題とチャンスについて取り上げています。