日本語 での データサイエンス の使用例とその 英語 への翻訳
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Colloquial
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Programming
学術データサイエンス基盤。
私はデータサイエンスやプログラミングに興味を持っています。
I am broadly interested in Data Sciences and programming.データサイエンス。
Data Sciences.研究所地理データサイエンス。
Geographic Data Sciences.フェイスブックデータサイエンス。
Facebook Data Sciences.Combinations with other parts of speech
データサイエンスアナリティクス統計的思考、。
Statistical Thinking for Data Science and Analytics.知能データサイエンス機械学習。
AI Data Science Machine Learning.データサイエンスセンターため。
Center for Data Science.データサイエンス学部の。
Department of Data Science.データサイエンスにはさまざまなコースがあります。
There are various courses that go under Data Science.データサイエンス（バイオインフォマティクス）研究員またはデータエンジニアリング研究員。
Scientists in data science(bioinformatics) or 滋賀大学とデータサイエンス分野における連携・協力協定を締結。
Finalizes a partnership andcooperation agreement with Shiga University for work in the data science field.データサイエンスコースとは何ですか？
What is Data Science Course?データサイエンスとビジネスアナリストの仕事はどう違うのか。
What is the difference between data science and business analyst jobs?そもそも、データサイエンスって何？？
First off, what is data science?データサイエンスまたは開発コミュニティに参加してください。
Become involved with a data science or development community.そもそも、データサイエンスって何？？
But what is data science in the first place?コースは必ずしもデータサイエンスに関連している必要はありません。
The courses don't necessarily have Microsoftとデータサイエンスコミュニティが協力した予測分析実験をご覧ください。
Explore Predictive Analytic Experiments contributed by Microsoft and the data science community.Web開発からデータサイエンス、それからDevOpsまで幅広い。
Ranging from web development to data science データサイエンス学部の。
Faculty of Data Science.データサイエンス学部。
Department of Data Science.データサイエンス学部のは。
The School of Data Science.Rではじめるデータサイエンス。
Jupyter for Data Science.グランドマスターを取引先の企業に派遣すると、データサイエンスチームの全員が参加したがるんです」と、アンバッティは言う。
When we send a grandmaster to a customer call their entire data-science team wants to be there,” Ambati says.データサイエンス、バイオテック、拡張現実、初期ステージスタートアップの支援と目標実現に対する情熱を持つ。
Passionate about data science, biotech, augmented reality and helping early stage strartups achieve their goals.LinkedInでのBlockchainのパフォーマンスも、データサイエンスや人工知能など、他の新たなスキルのギャップを上回りました。
The performance of Blockchain on LinkedIn also outperformedother emerging skill gaps such as Data Science, and Artificial Intelligence.私たちはまず、データサイエンスや人を中心に据えたデザインシンキング、さらにお客様の業界で最も重視されるプロセスに着目します。
We begin with data science, human-centric design thinking and knowledge of your industry's most important processes.一方、データサイエンス分野では、ビジネスインテリジェンス分野を中心に「戦略的データ分析」の有効性が指摘されている。
In the field of data science on the other hand, the effectiveness of"strategic 
