データサイエンスの前提条件：それはあなたが思っていることではありません

序章

今日のすべての業界は、プロセスと製品を通じて生成されたデータの理解に依存しています。 市場に広く拡大するには、企業はまず既存の製品の強みに取り組み、次に未開拓の市場領域に浸透する必要があります。

業界全体には、運用フローやその他のサポート部門に合理化された一連のプロセスが付属しています。 あらゆる場所から生成されたすべてのデータに取り組むことで、専門家の需要が高まっています。

ここの専門家は、特定のビジネスニーズを満たすために装備する必要があります。 データサイエンティストは、技術的ノウハウに熟練した専門家です。 彼らは、問題のある領域を簡単にタップし、未開発の潜在的な問題のある領域に迷い込むことができる膨大な量のデータを分析する能力を持っています。

全体的な目的は、ドメインで重要な業績とより優れた利益をもたらすことです。

市場での機会

多くの専門家と新入生が同様にデータサイエンスの分野に参入するために集まっています。 これは、データ分析、科学、および管理ツールを組み合わせた統合された仕事です。 ビジネスの成果に対するソリューションを必要とする膨大な量のデータの中で、実用的なプロファイルが必要です。 読む：データサイエンティストになるために必要な必須スキル。

業界の需要の高まりは、データサイエンティストのプロファイルの成長につながっています。 レポートによると、 2026年までに、データサイエンティストの仕事の数は19％増加する予定です。 そして、約5400の新しい投稿が作成されようとしています。

データサイエンティストの給与体系の成長には期待が寄せられています。 生産量の増加に伴い、反射的な昇進の機会が増えています。

課題

膨大な量のデータと、特定の望ましい結果を提供するために管理者を必要とする業界の違いにより、複数の課題が発生します。 テストは、業界の知識とソフトスキルを機能させることから、データ分析とビジネス管理ツールに関する技術的な専門知識にまで及びます。

データサイエンスの世界に参入することを計画している場合、最初のステップの前に取り組む必要がある技術的および非技術的ドメインの特定の前提条件があります。

データサイエンスの前提条件

専門家が事前にデータサイエンスのバックグラウンドを持っている必要は必ずしもありません。

あなたは、データサイエンスの分野に興味を持ち、この分野で個人的な経験を積むことを計画している学生または新入生かもしれません。 または、ある業界ですでに確立されているが、データへの愛情や関心の高まりとプロファイルが提供する需要のためにデータサイエンスコースに参加したい専門家かもしれません。

フィールドが要求する前提条件は、次のように分類されます。

教育

データサイエンティストのプロファイルは、専門家のレベルと教育および経験のプロファイルによって異なります。 データサイエンスのコースを受講するには、最低限の学士号が不可欠です。 STEM科目のいずれかで追求される学士号/修士号は、将来最も重要であることが証明される基本的な数学的または統計的知識の基礎を築くため、有益であることが証明されています。

データサイエンティストの調査を開始するときは、業界で職務プロファイルに必要な要件に触れている必要があります。 データサイエンティストとして機能するためにWebで言及されているリソースは、基準を満たすための一連のスキルと専門知識の要件を示している必要があります。 常にそうであるとは限りません。

資格の増加に伴い、知識と仕事のプロファイルが同時に増加します。 しかし、理論の領域で教えられていることと、専門的に働くことで得られるものには常に違いがあります。

経験のない博士号は、修士号を取得しているが3年の経験を持つ別の候補者と同等ではありません。

以下は、貿易の技術的および非技術的要求の一部です。

テクニカル

• 数学

コンピュータサイエンス、エンジニアリング、経済学、数学または運用、および研究のさまざまなバックグラウンドを持つ専門家と学生が、ビジネス開発の業界に参入します。

データサイエンスの専門家としてのキャリアにすべてが必須というわけではありません。 究極の必要性は、数学的および統計的概念に明確で強固な基盤を持つことです。

データサイエンスの領域での需要は、主に、問題のある領域に対する実行可能なソリューションを生成するための分析を必要とするデータの明確な統計的概念に関するものです。 したがって、バックグラウンド調査はすべて終了しますが、洗練された堅固な統計的および数学的基盤がエントリーレベルの呼び出しです。

• プログラミング

専任の上級プログラマーである必要はありません。 それでも、プログラミングに関連する概念の基本的な理解があれば、それが最善です。 C、C ++、またはJavaのようなプログラミングの概念は、データサイエンスプログラミングを学ぶ手段を促進します。

データの広範囲にわたる部分の分析を支援し、問題領域を説明するために効率的に見積もりを作成し、ビッグデータを処理するために、筋金入りのプログラマーである必要はありません。 データサイエンスは、PythonやRなどのプログラミングツールで機能します。これらの概念は、候補者がデータサイエンスの専門知識に長い道のりを進むのに役立ちます。

• SQL

SQLまたは構造化クエリ言語は、データサイエンスのプログラミングを体験するために必要な主要なツールの1つです。

データサイエンティストは、実行する作業にしっかりと取り組むために、SQLとそれに関連するスクリプトの作成に有意義な時間を費やしています。 基本的なSQLの記述方法、SQLクエリの解決方法、およびグループ、結合、またはインデックスの作成に慣れている必要があります。

データサイエンティストとして働くためにデータベース管理の卓越性を獲得することはあなたにとって拘束力がありません。 SQLの基本は、最上位のレイヤーを意識していないためです。 データ分析には、Hadoopクラスターのデータベースから取得できる強力な基盤が必要です（使用される言語の例）。

• データサイエンス

専門家の世界に入る前に、データサイエンスの学位を取得する必要はありません。 データサイエンスには、統計と数学の基礎が必要です。これらは、目前の問題を分析できるようにするために明確である必要があります。 ビジネス上の問題を解決するには、チームの管理やプロジェクトの管理などのソフトスキルを持って期限を守る必要があります。

理解を深め、選択している職務プロファイルの要求を明確に把握するために、オンラインでビジネスアナリストの資格を取得したり、データサイエンスに関するさまざまなコースを受講したりできます。

• 機械学習

機械学習は、データサイエンスの基本的な概念のひとつであり、不可欠な部分でもあります。 大学から学位を取得するためにオンラインでコースを取得すると、とにかく機械学習がカリキュラムの一部になります。 したがって、専門家として始める前に、機械学習の基本を知ることは重要ではありません。

機械学習は、データサイエンスカリキュラム全体の決定事項の1つになります。 オンラインの追加の機械学習コースは、分析と基本的な基盤構築要素を支援します。

• 非構造化データの操作

データサイエンティストは、ビジネス上の問題の根本原因を分析し、データ分析ツールを使用してソリューションフレームワークを提供します。 SAS、Hadoop、Spark、Rなどの一般的なデータ分析ツールを手に入れて、データサイエンティストが何を扱っているかを理解することは有益です。

正規分布、中心傾向、尖度、変動性などの記述統計ツールに精通していると、長い道のりに進むことができます。

オンライン認定は、この分野で不可欠な専門知識をさらに確立するのに役立つように用意されています。

非技術的な

• ビジネス感覚

データサイエンスは企業が問題を解決し、問題領域を見つけるのを助けるためにあるという考えで、データ分析の部分で技術的な強みを持ち、ビジネスの洞察力の領域でゼロになることは役に立たないでしょう。

ビジネスの洞察力は、ビジネスがどのように機能するかについての一般的な知識を指します。 プロジェクトを完了するためにチームワークを策定するために必要な部門と、どの程度強力な調整が必要ですか？

技術科学の学士号/修士号では、事業運営のアイデアを得ることができません。 したがって、経営管理の基本を支援するオンラインコースは有益です。

それは、ビジネスの観点から、物事が組織内でどのように運用を必要とするかについてのより広い全体像を提供します。

• 管理原則

データサイエンティストとして働いている間、チームで働き、締め切りを管理し、プロジェクト作業を処理し、さまざまな部門と調整することが期待されます。

あなたが持っている技術的な経験ですべてが可能というわけではありません。 そのためには、特定のビジネスツールと、チーム管理、関係構築、コマンド、作業の分割などの管理原則を認識する必要があります。

• コミュニケーション

ビジネスで働くときは、コミュニケーション、リーダーシップ、リスニング、直感性、ネットワーキングなどのソフトスキルの拠点が不可欠です。

小規模企業であれ、大規模な多国籍企業であれ。 ソフトスキルは、チーム内の多様な人々のグループにどのように行動し、対処するかについての知識とトレーニングを提供します。 最終的な目的は、収益性の高い結果です。

• データの直感

データへの愛情と膨大な量のデータを扱うことは、データサイエンティストに見られる典型的な特徴の1つです。 職業には、目の前にあるデータの範囲に関する統計分析と数学的機能が必要です。 データ分析に対するあなたの熱意と情熱は、誰もが解決できるわけではないビジネスの複雑な問題を解決するのに役立ちます。

結論

データサイエンティストは、さまざまなスキルセットを持つスペシャリストです。 単一の自己のためにすべての取引を習得することは簡単ではありません。

価格とともに、データサイエンスの挑戦的な部分がやって来ます。 今後の道への正しい方向性により、この分野での知識、トレーニング（さまざまなコースからの）、および経験が、徐々にあなたの新進のプロとしてのキャリアに追加されます。

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