データサイエンティストになるために必要な8つの必須スキル

データの力が解き放たれ、見られるようになったことで、各業界には、データサイエンティストが埋める組織にギャップのある穴があるようです。 学生も専門家も同様に、データサイエンスのコースを受講し、特定のスキルを専門とすることで、この要求に応えています。

しかし、データサイエンティストを構成するパッケージ全体は何ですか？ 企業がお金を払うためにスクランブルをかけるデータサイエンティストになるにはどうすればよいでしょうか。

以下にその方法の概要を示します。

技術的なスキル

これらは、学位、コース、専門分野、および認定を通じて学ぶことができます。 重要なことは、練習で学習に従うことです。

統計分析

統計分析は、保存されたデータから統計を生成するのに役立ちます。 次に、結果を分析して洞察を推測し、分析対象のエンティティに関する意味を結論付けることができます。

プログラミングスキル

プログラミング言語を使用して、データを整理、整理、および理解します。 したがって、これらの基本的なタスクを効率的に実行するには、その使用に堪能である必要があります。 R、Python、Perl、Java、C / C ++、SQLなどの言語で作業および習熟を開発します。 PythonとRは、データサイエンスでコーディングするための最も重要なプログラミング言語です。

データマイニングと処理

これは、巨大なデータベースから洞察と情報を引き出すプロセスです。 特定の方法を使用して、知識が発見され、それがビジネス上の意思決定に活用されます。

非構造化データの操作に優れています

非構造化データは、事前定義された方法で編成されていません。 データサイエンティストは、使用するデータのほとんどが構造化されていないことを認識し、そこから貴重な洞察を管理および収集するスキルを身に付ける必要があります。

SASおよびその他の分析ツールに関する知識

分析ツールは、会社に役立つ洞察と情報を生成するのに役立ちます。 最も人気のある分析ツールには、R、Pig、Hive、Hadoop、Sparkなどがあります。 これらのツールの認定は、あなたのキャリアをさらに助けることができます。

非技術的スキル

データサイエンティストの技術的な専門知識に関係なく、彼/彼女は他のキャリアの側面についても非技術的な側面を開発する必要があります。 これらには以下が含まれます：

ビジネスの理解

最終的に、企業と協力しているデータサイエンティストは、ビジネスの成長と利益を生み出すために取り組んでいます。 ビジネスがどのように機能するか、ビジネスにとって何が重要かなどを十分に理解することで、データサイエンティストはどのデータをどのようにマイニングするかを知ることができます。

各社が毎日膨大な量のデータを生成しているため、データサイエンティストの仕事は途方もないものになります。 会社がどのように運営され、ビジネスがどのように成功するかを知ることは、会社が実際の成長を体験できる方向に、彼の技術的スキルを生産的に導くのに役立ちます。

データの直感

データの直感は、データを広範囲に使用した結果として開発されました。 それは、論理的かつ表面的には何も存在していないように見えるときに、データのパターンと可能性を感知する機能です。 また、本当に価値のあるデータがどこにあるかも知っています。 明らかなように、このデータへの近さと直感は容易ではありません。 経験があり、さまざまなコンテキストでさまざまな種類と量のデータに自分自身をさらすことができます。

この定量化できない直感を開発することは、1人を不可欠なデータサイエンティストにする可能性があります。

コミュニケーションスキル

英語やその他の言語の魔法使いである必要はありませんが、アイデアを他の人に効果的に伝える方法を知っている必要があります。

データサイエンスは複雑で専門的な分野であり、ほとんどの人はその要点を知りません。 専門用語を使用しても意味がありません。 データサイエンティストが行う必要があるのは、非常に複雑な概念を素人の用語と理解しやすい例に抽出することです。 このスキルは、会議に出席するときの説得や交渉に役立ちます。 データの非技術的なユーザーがあなたが説明していることの核心を理解することができれば、あなたはうまくコミュニケーションをとっています。

上記は、複雑でありながら魅力的なデータサイエンスの世界をマスターするために必要なすべてのスキルの包括的なリストです。 これらのスキルの習得には時間がかかることを忘れないでください。 それまでは、仕事の経験を積み、自分のプロジェクトに取り組み続けてください。 それらはすべてあなたをより熟練させています。

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