データエンジニアは、複雑でノイズの多いデータから洞察を引き出すために、数学と統計学に頼っています。 最も重要な領域は微積分です。微積分では、積分（最も一般的には曲線下の面積を計算すること）が得られます。 これは、レートを表す多くのデータを統合して有用な測定値を生成できるため、エンジニアにとって便利です。 例えば ポイント・イン・タイムのセンサーの測定値は、一度統合されると、 時間加重平均 を生成することができます。 車両速度の積分は、 移動距離 の計算に使用できます。 データ転送量 は、ネットワーク転送速度を統合したものです。 もちろん、ほとんどの生徒はある時点で積分の計算方法を学びますし、計算自体もバッチで静的なデータでは簡単です。 しかし、機器のパフォーマンスしきい値に基づくアラートの設定や、ロジスティクスのユースケースにおける異常の検出など、ビジネス価値を実現するために低レイテンシーで増分的な積分計算を必要とする一般的なエンジニアリングパターンがあります。 ポイント・イン・タイム測定： 計算に使用される積分