ココイラのことだけど、概念だけでも理解するのに膨大な時間がかかる、というのが個人的なレベル。
だけど、興味がある、ということ。
頑張りましょう。
時系列データだけど、機械学習と絡めて解析する、ということを整理している、只今、そんな状態。
状態推定とベイズ、および学習と診断のことをしっかりまとめる、要はそんなこと。
頑張りましょう。
ビジネス・アナリティクスだけど、まずはデータ経営の基本概念をきっちり構成する、という基盤デザインが大切でしょうよ。さらに、意思決定のベイズ推論もで、アルゴリズムの構成を精緻に・・・。
経営統計学って先端の学問分野で、かつ実践との絡みって無視できないし、情報数理を奥深く探求する、ということも同時に行う、そんなこと。
ビジネス・スクールでも情報幾何を教える時代が・・・。
頑張りましょう。
データ経営の技法だけど、やはりアルゴリズム開発って重要でしょうよ。経営革新に繋げる、というお役目をきっちりこなして・・・。
データ・エンジニアリングが経営基盤のコアのようにも考えられるけど、集めたデータから価値連鎖を起こす技法って必要で、ココイラで行き詰まりを感じておられる企業さまって少なくないようで・・・。
頑張りましょう。