データマイニングは、大量のデータから有用な情報を抽出する技術です。主な分析手法には、知識発見、仮説検証、クラスタリング、ロジスティック回帰分析、マーケット・バスケット分析などがあります。データマイニングの活用方法として、ビジネス戦略の策定、顧客セグメンテーション、製品の推薦、在庫管理、不正検出、新市場の発見などが挙げられます。適切に活用することで、ビジネスや研究の意思決定を大きくサポートすることができます。

G検定、または「データサイエンティスト検定」は、データサイエンスの基本的な知識と技術を評価する資格試験です。この試験は、AIや機械学習の進化に伴い、データ分析能力を持つ人材の需要が増している現代において、その能力を証明するために設立されました。試験内容は、データの前処理からビジネスへの応用まで幅広く、多様な層の人々に向けて開かれています。合格することで、データサイエンスの基本的な知識を有すると認定され、業界内での評価が高まることが期待されます。

画像認識は、AIや機械学習を使用して、画像の内容をコンピュータが理解する技術です。この技術は、物体の識別やシーンの認識など、多岐にわたる分野での応用が進められています。歴史的には、初期のコンピュータビジョンの研究から進化し、ディープラーニングの登場により大きな進歩を遂げました。しかし、完璧な認識はまだ難しく、継続的な研究が必要です。