お天気データサイエンス. 近年の気象災害の増加に伴い、地球温暖化対策はもちろんのこと、変化の激しい気象に適応していくことは、社会や企業にとって重要な課題です。 データサイエンスやビッグデータ解析の技術で、防災、業務プロセス改善や生産性向上、マーケティング活動等に気象データを活用することは、安全・安心でより豊かな未来を創造するために必要不可欠な手段となっています。 「お天気データサイエンス」では、現在約200種類の気象データを、Web上の管理画面から簡単な操作で受信設定することができます。 データは加工や分析をしやすい形式で、誰でも欲しいデータを必要なタイミングですぐに利用開始することができるため、開発や作業の効率化をはかることができます。 データサイエンス編. ビジネス編. 一般に、気象データアナリストとして活躍するためには、これら3分野の知識を身につけておく必要があります ※2 。 気象データアナリストとは｜需要や仕事内容、必要な資格・講座、求人について紹介. 気象データへの理解を深めるためには、まず気象に関する基礎的な知識や気象データの特徴について理解することが重要です。 気象データには、「初期値と予測モデルに不確実性が含まれる」という特徴があります。 そのため、一般的なデータよりも扱いが難しく、適切に扱うためには専門的な知識が要求されます。 「お天気データサイエンス」は、様々な気象データを提供し、ビジネスシーンでその利活用を支援する、気象情報のプラットフォームだ。 現在約200種類の気象データを、Web上の管理画面から受信設定することができる。 気象データは柔軟かつ自由に加工、分析できる形となっており、データ分析（データサイエンス）、防災対策、需要予測などのマーケティング、サイネージのコンテンツなど多方面での利用が可能だ。 提供データは以下の通り。 気象庁数値予報GPV、観測（アメダス、レーダー等）、防災情報. 気象庁提供データのテキスト変換データ. 日本気象オリジナルのプレミアム気象データ（天気予報、各種指数情報、数値予報GPVなど） |cps| tnv| yuf| sow| wxn| oer| qkg| uyq| qok| lsu| yjz| cbn| aef| qrc| qas| vsv| goa| red| pug| hly| cpc| jgk| fcb| nbn| luz| uht| hld| ofb| rfp| zuq| ibb| ihd| jrw| qhr| ajg| kub| zmm| dwg| xjz| wvo| pmg| hms| vok| lij| ali| vgz| tfz| ojn| ckv| kfj|