データサイエンティストになる方法–9つの簡単なステップで答える

ハーバードビジネスレビューによると、データサイエンスは今日最もホットな仕事です。 データが指数関数的に流入する中、ビッグデータとデータサイエンスの分野で熟練した専門家が求められています。 IBMは、2020年までにデータサイエンティストの需要が28％増加すると主張しています。

技術/マーケティングドメインにリモートで関連付けられている場合でも、この時点で重要な質問が発生します。「データサイエンティストになるにはどうすればよいですか？」 。 それがまさに私たちが話していることです。 しかし、話をする前に、まずデータサイエンティストが誰であるかを理解しましょう。

では、データサイエンスとは正確には何であり、データサイエンティストとは誰ですか？

データサイエンスは、膨大な量のデータを活用し、自動化、統計、モデリング、分析、数学などのツールを活用してデータを分析し、ビジネスの成長を最適化するためにそれらから貴重な洞察を抽出することを含むコンピュータサイエンスの分野です。 正確には、データサイエンスは、情報源の調査と調査、内部に隠されたパターンのデコード、そして最終的には組織にとって有用なリソースへの変換を扱います。

データサイエンティストは、数学者、コンピューターサイエンティスト、およびエクスプローラーの融合です。 彼らは、テクノロジーとビジネスの両方の長所を含む新世代のデータエキスパートです。 データサイエンティストは、研究の考え方に加えて、複雑な問題の効率的な解決策を見つけるのに役立つ幅広い技術的および分析的スキルも備えています。 このような包括的なスキルセットが必要なため、多くの初心者は「データサイエンティストになる方法」という質問に悩まされることがよくあります。

データサイエンティストに対する需要が急増しているなどの理由から、データサイエンスでのキャリアを選択することは賢明な決断です。 しかし、問題は、どこからどのように始めればよいのかということです。 心配はいりません。次のセクションでは、データサイエンティストになる方法を見ていきます。

データサイエンティストになる方法という質問に答える9つのステップの包括的なリストを次に示します。

1. 目次

   統計と応用数学を作る

データサイエンティストになるには、数学と統計の強力な基盤を持つことが必須です。 特にあなたがコンピュータサイエンス/数学のバックグラウンドを持っていない場合は、数学と統計のスキルを磨くことが絶対に必要です。 データサイエンティストの最も明白な才能は通常分析ですが、彼/彼女は統計ツールとともにこのスキルを補完する必要があります。

2. コーディングのコツを開発する

データを扱うときは、データサイエンティスト、データアナリスト、データアーキテクトのいずれであっても、コーディングの学習が必要です。 データサイエンティストには、Python、R、SASなどの統計プログラミング言語に関する十分な知識が求められます。

3. ビッグデータを考える

あなたがデータサイエンティストになる道を進んでいるとき、あなたはデータ主導の専門家でなければなりません。 したがって、 Hadoop 、 MapReduce 、 Hive 、 Sparkなどのビッグデータツールを学習および探索して、「データベース」ベースを拡張します。

データサイエンティストは大量のデータを分析して処理する必要があるため、単一のマシンで実行することはできません。 ビッグデータテクノロジーに関する十分な知識があると、分散データ処理を実現するのに役立ちます。

4. データベースに慣れる

データサイエンティストは、データベースがどのように機能するかを完全に理解する必要があります。 ほとんどの企業組織は、データを保存および分析するためのデータベース管理ソフトウェアとしてMySQLまたはCassandraを使用しています。 したがって、MySQL、Cassandra、 PostgreSQL 、 MongoDBなどのデータベースの動作に慣れることで、業界の競合他社よりも優位に立つことができます。

5. 多変数微積分と線形代数に時間を費やしてください

この推奨事項に憤慨している方もいらっしゃるかもしれませんが、データサイエンスは、機械学習のツールと手法に大きく依存しています。 機械学習ツールを正常に使用するには、微積分と線形代数の包括的な知識が必要です。 これらのプラットフォームに関する知識が多ければ多いほど、複雑な問題のボックスソリューションなしで思いつく方法が良くなります。

6. データラングリングを学ぶ

「データマング」とも呼ばれるデータラングリングは、生の非構造化データをより便利で価値のある形式に変換して、データ分析を容易にするプロセスです。
これは、「データサイエンティストになる方法」に答える際の最も重要なポイントの1つです。 これは、データサイエンティストの最も重要な責任の1つです。

データサイエンティストは、適切なツールとスキルセットを使用して非構造化データを処理し、それによってデータの意味のあるパターンを解明する必要があります。 これを行うことによってのみ、データサイエンティストは、組織の意思決定戦略にプラスの影響を与える可能性のある、データ内に隠された有用な洞察を明らかにすることができます。

7. マスターデータの視覚化

データサイエンティストのもう1つの重要な責任であるデータの視覚化とプレゼンテーションは、ビジネスの成長を促進するデータ分析の2つの側面です。 したがって、データサイエンティストは、 Tableau 、 Raw 、 D3.js 、 Visual.ly 、 NVD3などのデータ視覚化ツールに精通している必要がありますが、これだけでは不十分です。

データを見栄えのする便利な形式に視覚化することとは別に、データサイエンティストは、データを視覚的にエンコードする原則と実践についても知っておく必要があります。

8. 経験を積む。 実際のプロジェクトに取り組む

データサイエンスのすべての理論的側面をしっかりと把握したら、フィールドに取り掛かる時が来ました。 業界に自分自身をさらし、インターネット上で実際のデータサイエンスプロジェクトを見つけてみてください。 Google Quandlは、プロジェクトを探し始めるのに最適な場所です。

データサイエンスプロジェクトにリアルタイムで取り組み始めると、自分の長所と短所を知ることができます。 新しいプロジェクトに取り組み続けると、欠陥に取り組み、時間をかけて改善する機会が得られます。

9. 競争

インターネットは、データサイエンティストがデータサイエンスコミュニティに接続し、生産的な学習と競争に参加できる仲間を見つけることができるWebサイトで賑わっています。 Kaggleは、意欲的なデータサイエンティスト向けの優れたトレーニングプラットフォームです。

コミュニティの一員であるあなたは、才能のプールに触れることができます。 それはあなたにあなたのスキルを磨くためにあなたの仲間やメンターから学ぶ機会を与えてくれます。

これらの9つのステップは、データサイエンティストになるための道のりを理解するために知っておく必要があるすべてです。

結論として、データサイエンティストは、さまざまな分野から借用した一連の特性を自分たちの中に融合させて、非常に用途が広い必要があると言えます。 はい、非常に多くのスキルを習得するには時間がかかりますが、一度習得すると、一生に一度の仕事になります。

世界のトップ大学からデータサイエンス認定を取得します。 エグゼクティブPGプログラム、高度な証明書プログラム、または修士プログラムを学び、キャリアを早急に進めましょう。

その日の質問に答えられたことを願っています。 よく考えないで、始めましょう！ 幸せな学習！