近年の技術進歩は、データサイエンティストやデータアナリストの業務のあり方を大きく変えようとしています。
2023年、MLをさらに進展させ、企業を記述的・診断的アナリティクスから予測的・処方的アナリティクスへと進ませる6つの大きなトレンドが浮上しています。記述的・診断的アナリティクスは「過去に何が起きたか、そしてその理由は何か」を解明する技術ですが、これに対し予測的・処方的アナリティクスとは「これから何が起きるか」を予測し、「その未来を変えるためにはどうすれば良いか」について重要な指針を提供する技術です。
本eBookでは以下について学習します。
• 複数のプログラミング言語をサポートする統一されたインフラストラクチャーがあれば、データサイエンティスト、エンジニア、アナリストはそれぞれの能力を最大限に発揮できます。
• 特徴量ストアによる特徴量の再現性、発見可能性（見つけやすさ）、スケーラビリティの実現により、データサイテンティストはML特徴量を大規模に管理・展開できます。
• データアナリストやデータサイエンティストは、これまではMLエンジニアだけのものであったシステムの力を活用して、より洗練された本番プロセスの構築に貢献し、かつ積極的にそのプロセスに参加できるようになっています。
• オープンソースライブラリ、ツール、フレームワークの急速な発達に伴い、データサイエンスやML分野の投資をフューチャープルーフ化するための新たなソリューションが求められています。