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データサイエンティスト、データサイエンティストになるための初心者向けガイド

データサイエンス

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さて、データサイエンスの詳細を検索する理由が何であれ、すべてのクエリに回答してもらうのに最適な場所があります。

データサイエンスとは?

データサイエンスは、科学的な方法、プロセス、 アルゴリズム データが構造化されているかどうかに関係なく、有用な情報を引き出すシステム。 データサイエンスについて話すときは、基本的にデータマイニングとビッグデータの用語も指します。 2010年までは、データサイエンスの概念は存在しませんでしたが、ビッグデータとデータマイニングの用語が進化するにつれて、データサイエンスという用語も作り出されました。

データサイエンティストは誰ですか?

当初、データサイエンティストの漠然としたキャリアの概要がありましたが、実際に行われるようになると、データサイエンティストのキャリアはビジネスで非常に期待される仕事になり、データサイエンスの扱い方を知っている専門的スキルを持つ人々は、需要が高い。

今日、すべての大企業は、チームに適切なデータサイエンティストが必要であることを知っています。または、専門家の訓練を受けた者をアウトソーシングして、すべてのデータ分析とデータ構造化を彼に任せることもできます。 これらのデータサイエンティストは、データ量が大幅に増加しており、専門の担当者が対応する必要があるため、今日のあらゆる組織の一部となっています。

データサイエンスは次のレベルの人工知能と安全に呼ばれているため、データマイニングとプログラミングの基本的なスキルは必要ありません。むしろ、専門家にデータ分析のスキルを磨いて、大規模なスペクトルデータを提供するように求めます。企業の構造分析。 また、データサイエンスプロセスは周期的なプロセスであり、時々あるフェーズまたは別のフェーズに移行し続けます。データサイエンティストは、スキルに十分な柔軟性があり、関連するこれらすべてのフェーズと出来事に対応できる必要があります。いつでもデータ。

データサイエンティストになるには?

業界のデータサイエンティストには多くの需要があるため、人々はこの分野の専門家になることを楽しみにしています。 彼らは今簡単にできます データサイエンスを学ぶ 短いオンラインコースの助けを借りて、これらのコースは修了時に証明書を提供し、フィールドでいくつかの本当に良い仕事を得ることにも役立ちます。 したがって、この分野の専門家になることを計画している場合は、この分野の信頼できるWebサイトに登録して、今すぐデータサイエンティストになりましょう。

データサイエンティストになる理由

それでもデータサイエンティストのキャリアが明確でない場合は、これらの統計を確認する必要があります。 Glassdoorは、データサイエンティストの仕事をアメリカで一番の仕事にランク付けしました。 一方、LinkedInは、データサイエンティストの仕事が2018-19年の最も有望な仕事のXNUMXつであると宣言しました。

データサイエンスのキャリアはあなたに何を提供できますか?

データは至る所にあり、拡大し続けているため、データサイエンスの必要性を見過ごすことはできません。 データ管理の広大な用語には、データマイニング、データプログラミング、データ分析のすべてのフィールドが含まれますが、このデータの処理と管理には、さまざまな専門知識とスキルを持つ専門家が必要です。 あなたがこの分野に興味を持っているなら、これらは以下のキャリアを見上げます。

  • データサイエンティスト

データサイエンティストは、ビジネスに存在するデータを調べて分析する必要があります。データサイエンティストは、データをマイニングし、クリーンアップしてから、以前は非構造化形式であったデータを適切に整理された方法で提示できます。 データサイエンティストはデータを管理し、それを分析して、適切に構造化され、戦略的に配置されたデータ構造を生成できます。 以下は、データサイエンティストが特定の環境で作業しているときに必要なスキルです。

  • プログラミングスキル(SAS、R、Python)、
  • 統計的および数学的スキル
  • ストーリーテリングとデータ視覚化
  • SQLと機械学習
  • データアナリスト

データアナリストは、データ組織の非常に責任があり不可欠な部分でもあります。 データアナリストは、データサイエンティストのギャップとビジネス要求の間の橋渡しとして機能します。 データアナリストは、非常に見やすい形式でデータを分析および編成し、ビジネス戦略がそれに一致するようにうまく編成できます。 簡単に言うと、データアナリストは、ビジネスの他のすべての関係者がデータを読み取り可能にし、それに関連するクエリに回答します。 ここに必要なスキルがあります。

  • プログラミングスキル(SAS、R、Python)
  • 統計的および数学的スキル
  • データラングリング
  • データの可視化
  • データエンジニア

データエンジニアは、指数関数的に増加するデータと急速に変化するデータをこのように分析する人物であり、彼のすべての焦点は、データの開発、展開、および管理であり、その結果、データアナリストに提供することができます。いい形。 データエンジニアが必要とする一般的なスキルは次のとおりです。

  • プログラミング言語(Java、Scala)
  • NoSQLデータベース(MongoDB、Cassandra DB)
  • フレームワーク(Apache Hadoop)

これらのXNUMX人のデータ管理専門家は、組織に確実に前向きでより良い変化をもたらす最高の結果を提供できます。 したがって、データサイエンス分野でのキャリアを追求したい場合、これらのXNUMXつの分野は非常に期待される分野のXNUMXつになります。 皆様のご活躍をお祈り申し上げます。

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