データサイエンスのキャリアパス：包括的なキャリアガイド

学習パスとは、特定の職業またはキャリアへの関心に関連する特定のコースのリストを指します。 選択するパスは、それぞれのキャリアで成功するために必要なスキルセットに直接依存します。 データサイエンスの分野でスキルを習得および開発することは、データサイエンスの学習パスです。 これは、データサイエンティストになるという目標を達成するために、多くの学生が着手している需要の高いパスです。

高度に構造化されたモジュールは、専門家と初めてこの分野に参入する人々の両方に利益をもたらす包括的で価値のあるリソースのコレクションを学生に提供します。 データサイエンスやその学習パスに精通していない学生にとって、利用可能なオプションに混乱するのは簡単です。 このブログ投稿は、混乱を解消し、十分な情報に基づいて決定を下すための基本を理解するのに役立つように設計されています。

データサイエンスとは何ですか？

データサイエンスとは何か知りたいですか？ 文字通り用語を見ると、データの研究に使われる科学はデータサイエンスであることを意味します。 現実はこの簡単な説明からはほど遠いです。 2010年にさかのぼると、米国の労働経済学の専門家であるHugh Conwayは、データサイエンスの複雑で広範な性質を捉えたベン図を作成しました。 以下でそれを見てください：

ソース

上の図でわかるように、データサイエンスをカバーする3つの主要な領域または円があります。

1. 数学と統計知識
2. 豊富な体験
3. ハッキングスキル

データサイエンスは、3つの円が重なり、合流点を作成する場所にあります。 数学と統計およびハッキングスキルの第1および第3サークルの会議は、機械学習の領域です。 ハッキングを取り巻く否定性は、今や倫理的および非倫理的なハッキングに変わりました。

データサイエンティストは、数学的および統計的分析の豊富な経験を持つ倫理的なハッキングスキルを持っている必要があります。 従来の研究と機械学習は重要なツールですが、データサイエンティストがその経験を利用して、倫理的なものから非倫理的なものに変わる可能性は高くなります。 データサイエンスの前提条件の詳細をご覧ください。

これは現実の世界では何を意味しますか？

• データサイエンスとそのブランチの助けがなければ、ビッグデータを管理、読み取り、分析することはできません。 ツール、アルゴリズム、原則、およびアプリケーションは、ランダムなデータクラスターを解釈するために個別にまたは組み合わせて使用​​されます。
• 科学では、データの収集、準備、クレンジング、分析のプロセスを学ぶ必要があります。
• データサイエンティストとしてのあなたの仕事は、感情分析、予測分析、機械学習を適用して、収集された一連のデータから重要な情報を抽出することです。
• 次に、この情報を使用して、マーケターとマネージャーが組織の目標を達成するのに役立つ戦略を作成するように企業をガイドします。

データサイエンティストは何をしますか？

企業は、データサイエンティストが上記のプロセスに従うことで、問題を解決したり、クエリに対する回答を提供したりすることを期待しています。 貴重な洞察が得られたら、ロボット分析とJavaなどの言語を使用して、最終的にビジネスが目標と目標を達成するためのプログラムの作成と調査を開始できます。

データサイエンティストは、ビジネスの持続可能な成長を確保するために、オンライン実験などのさまざまな方法も採用しています。 さらに、企業が独自のパターン、顧客の要件、およびその他の活動を理解、追跡、および監視するパーソナライズされたデータ製品を開発することにより、ビジネスを支援することもできます。 究極の目標は、常に企業が生産的で収益性の高い意思決定を行えるよう支援することです。 データサイエンティストの職務記述書の詳細をご覧ください。

データサイエンスラーニングパスから何を期待できますか？

データサイエンスの将来の範囲での強力なキャリアには、プログラミング、分析、ドメイン知識の3つの部門で重要なスキルを習得する必要があります。 学習パスは、次のスキルを習得するのに役立ちます。

• Scala、SAS、R、Pythonに関する豊富な知識
• さまざまな分析関数を理解する
• SQLデータベースのコーディング経験
• ビデオやソーシャルメディアプラットフォームからの非構造化データの操作
• 予測レポートとパターン発見を行うための機械学習
• プログラムは、推論統計と記述統計、自然言語処理、モデル構築、微調整をカバーします

データサイエンティストの主な焦点は、統計的研究と分析です。これは、適切な機械学習アプローチを選択するために使用され、その後、アルゴリズムがモデル化され、テスト用にプロトタイプ化されます。

ソース

データサイエンティストは、SQLやHadoopなどのデータ指向テクノロジーを使用し、分散アーキテクチャ、データの視覚化、統計分析を幅広く活用して、データセットから意味を抽出します。 学習パスは、これらの側面を処理する専門家である熟練した専門家を育成することを目的としています。 彼らは、データサイエンスプロジェクトのライフサイクルで必要に応じて、任意の時点で役割を切り替えるようにトレーニングされます。

データサイエンスラーニングパスの構造は何ですか？

データサイエンスは、ソフトウェアエンジニアリング、データ分析、データエンジニアリング、予測分析、機械学習などのさまざまな親の分野を取り入れたものとして理解できます。 熟練したデータサイエンティストとして確実に身に付けるために、学習パスにはこれらすべてとさらに多くのものを含める必要があります。 以下は、ラーニングパスの構造を簡単に要約したリストです。

データサイエンスとPythonから始める

データサイエンティストになるための旅は、データサイエンスに関連する用語と専門用語を学ぶことから始まります。 これには、データサイエンティストの役割を理解し、Pythonなどのプログラミング言語に精通することが含まれます。 データサイエンスの言語の詳細をご覧ください。

数学と統計

ここで、データサイエンスの基礎を探ります。 このセクションで取り上げる重要な概念には、確率、線形代数の基礎、および推論統計が含まれます。 また、EDAまたは探索的データ分析を実行する方法についても学習します。

レコメンデーションシステムと行列代数

Matrix Algebraがリストで何をしているのか、なぜそれを知る必要があるのか​​疑問に思うかもしれません。 さて、推奨エンジンの動作について真剣に学ぶためには、行列代数が絶対に重要です。 このセクションでは、相互に関連して理解する必要があるこれら2つのトレンドの概念について説明します。 このトピックには、レコメンデーションエンジンプロジェクトと、PCAや主成分分析などの次元削減手法も含まれています。

機械学習の基礎

このセクションでは、機械学習の基本とコアを紹介します。 ロジスティック回帰と線形回帰、SVMまたはサポートベクターマシン、決定木、ナイーブベイズなどを含む基本的なアルゴリズムと手法を学習します。

アンサンブル学習

このコースでは、機械学習の世界にさらに進んだ一歩を踏み出します。 ここでのトピックは、さまざまなアンサンブル手法とともに、アンサンブルとは何かを明確に理解するためのものです。 また、実際の問題を解決する方法を実際に体験するには、データセットに取り組む必要があります。

ディープラーニングとニューラルネットワーク

ディープラーニングは、データサイエンスの学習パスの重要なセクションを構成します。 ディープラーニングアプリケーションの採用が天文学的に増加していることを考えると、この知識は熟練したデータサイエンティストになるために不可欠です。 ディープラーニングの人気のあるフレームワークであるKerasを紹介します。 PyTorchのような他のフレームワークがあり、好みに応じて選択できます。

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NLPまたは自然言語処理

NLPは、業界で最もホットな分野と見なされています。 企業はお互いにつまずいて、最高のNLPの才能を手に入れます。 したがって、NLPに取り組むのにこれほど良い時期はありませんでした。 このセクションで紹介する自然言語処理フレームワークがあります。 BERT（Google）からRoBERTa（Facebook）まで、最先端のフレームワークのいくつかを使用する方法を学びます。

コンピュータビジョン

この深層学習分野は高い需要があります。 このセクションでは、コンピュータビジョンに関連するさまざまな問題に対処し、進むにつれて実践的な経験を積みます。

時系列

これは、ラーニングパスのより複雑なトピックの1つです。 このトピック自体はセクション全体に値するため、実際のアプリケーションを確実に理解するために、さまざまな実践的なプロジェクトに取り組む必要があります。 時系列のさまざまな概念に慣れてくると、実世界でのそれらの機能も学習します。

結論

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