DATA SCIENCE in Japanese translation

• データサイエンス
• データ科学
• data science
• データサイエンティスト
• 情報科学
• データ研究

Examples of using Data science in English and their translations into Japanese

Data Science has been attracting a great deal of attention.
いま、データサイエンスが大きな注目を集めています。

You can also view data science as a business process.
データ・サイエンスは、ビジネス・プロセスとして捉えることもできます。

How data science can advance mental health research.
データ科学はどのように精神衛生研究を進めることができるか。

Customer Data Science.
顧客データサイエンスデータ。

The Data Science Solutions Group.
にデータ＆サイエンスソリューション統括本部。

Advanced forecast system powered by weather and data science.
気象およびデータサイエンスに支えられた先進的予報システム。

Data science, not assumptions.
憶測ではなく、データサイエンスが原動力。

Software Development Web Applications and Architecture and Data Science.
ソフトウェア開発Webアプリケーションアーキテクチャデータサイエンスし提供。

What's more, you can make the most of this event with live machine learning and data science demos to get you started.
そのうえ,あなたが始めるために生きた機械学習とデータ科学のデモと、このイベントを最大限に活用することができます。

Our Data Science studio is a collaborative tool that helps you develop, productize and share machine learning models on IoT data..
MnuboDataScienceStudioは、IoTデータにおける機械学習モデルの開発、本番展開、共有を支援するコラボレーション型ツールです。

Expecting not only strengthening the foundation of materials science, but also applications in different fields including mathematics and data science.
材料科学の基盤強化だけでなく、数学やデータ科学などの異分野への応用にも期待。

Our own data science team and algorithm have developed the“Brand Relevance AI Model”.
自社の「データサイエンティスト」チームとアルゴリズムを通じて、「ブランド・レリバンスAIモデル」を開発し、各ユーザーの嗜好にあった商品をレコメンド。

The annual Open Data Science Conference took place recently and featured a number of engaging panel discussions on where the data science industry is heading.
毎年恒例のオープンデータ科学会議最近起こったし、魅力的なパネルディスカッションデータ科学業界が向かっている場所の数を紹介します。

All this can be done without special data science or ML knowledge.
このすべての手順を、データサイエンティストやML専門家の知識なしで進められます。

If you are not particular about any data science course in India, you can choose one of the best universities outside the country.
あなたがインドの情報科学コースについて特定していない場合、あなたは国外の最高の大学の一つを選ぶことができます。

Michael Li: What we call data science today is part of a long history of the application of mathematics and computing to industry.
Li氏われわれが今日、データ科学と呼んでいるものは、業界における数学やコンピューティングの応用という長い歴史のほんの一部でしかありません。

More than 40 percent of Data Science tasks will become automated by 2020.
年までにデータサイエンティストの業務の4割は自動化される。

Scaling the team- Data science teams are not teams of one.
チームの規模を拡大する:データサイエンティストのチームは1か所にまとまっているわけではありません。

You want to know more about the future of Data Science?
あなたはデータサイエンティストの将来性について知りたいと思っていませんか？

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