データサイエンスを学ぶ–データサイエンティストになるための究極のガイド

ビッグデータの出現により、21世紀で最も収益性の高いキャリアの1つであるデータサイエンティストが誕生しました。 「データサイエンティスト」という用語は、かなり前から見出しになっています。

実際、データサイエンティストは、LinkedInの上位3つの職位の1つです。

上記の事実は、数学、コンピューター、管理、統計など、さまざまなバックグラウンドを持つ専門家がこの機会を最大限に活用しようとしているという事実を強化するためのボリュームを物語っています。

しかし、多くの人に投げかけられるすべてのものと同様に、「データサイエンス」という用語、したがってデータサイエンティストの仕事は、おおむね曖昧になっています。 それで、目前のトピックについて話す前に、データサイエンティストが何をしているのかを見てみましょう。

データサイエンティストは何をしますか

簡単に言えば、データサイエンティストは、ビッグデータを幅広く扱う専門家です。 データサイエンティストは、機械学習、人工知能、統計、分析ツールを組み合わせて使用​​し、大量のデータセットから意味のある情報を抽出します。 以前とは異なり、データセットがほとんど構造化されていたとき、今日私たちが自由に使えるデータはほとんど構造化されていません。 したがって、当然のことながら、データサイエンティストは、分析と解釈を可能にするために、データの収集、クリーニング、および変更にかなりの時間を費やしています。

データサイエンティストの職務には、数学的、統計的、分析的、およびプログラミングのスキルの融合が含まれます。 データサイエンティストは、ソフトウェアエンジニアやデータマイナーから、データアナリストやトラブルシューティング担当者まで、1日の全過程を通じて、さまざまな役割を担っています。データサイエンティストは、IT間の重要なコミュニケーションリンクとしても機能します。データ駆動型企業のビジネスドメイン。 ビジネスアナリストがビジネス上の利益を最適化できる方法で解釈されたデータを使用するのを支援するのはデータサイエンティストです。

正確には、データサイエンティストは、企業が複雑なビジネス上の問題を解決するためにデータを管理および解釈するのを支援します。

ビッグデータを扱い、将来そのようなさまざまな職務を遂行することを想像できるなら、データサイエンティストの仕事はあなたの専門家の呼びかけです！ ただし、データサイエンティストになるには、まずこの職業に固有の基本的なスキルを習得する必要があります。

前に述べたように、データサイエンスには特定のスキルが必要です。 したがって、データサイエンティストになるには、次の一連のスキルを身に付ける必要があります。

1. プログラミングのフレア

データサイエンティストになるための最初のルールは、プログラミングの完璧なコツを持つことです。 したがって、Python、R、Javaなどの統計プログラミング言語と、SQL、CQLなどのデータベースクエリ言語の両方についての確かな知識が必要になります。 企業も、少なくとも2つまたは3つ以上のプログラミング言語を指揮している応募者を探しています。

2. 多変数微積分と線形代数の知識

データサイエンティストが多変数微積分と線形代数を習得する必要があるのはなぜだろうと思うかもしれません。 多変数微積分と線形代数をしっかりと理解することは、アルゴリズムの最適化におけるわずかな変更/改善でさえ画期的なビジネスチャンスをもたらすことができるデータ駆動型の組織にとって非常に有益だからです。

3. 統計の基礎に精通している

データサイエンティストの仕事の大部分は、統計を扱う必要があります。 すべての意欲的なデータサイエンティストは、記述統計（平均、中央値、範囲、標準偏差など）、確率論、ベイズ定理、探索的データ分析、百分率と異常値、ランダム変数、累積分布関数などの統計概念に関する深い知識を持っている必要があります（CDF）、いくつか例を挙げると。 これらの概念をよく理解すればするほど、統計的アプローチの妥当性をより正確に予測できるようになります。

4. 人工知能（AI）と機械学習（ML）の理解

AIとMLはデータサイエンスの2つの不可欠な部分を食べたため、これらの習熟度は必須です。 驚くべきことに、AIとMLの概念と手法に精通しているデータサイエンティストは多くありません。 したがって、競争力のある曲線を先取りしたい場合は、監視付きML、教師なしML、強化学習、自然言語処理（NLP）、推奨エンジン、異常検出、生存分析など、AIとMLの概念をブラッシュアップすることをお勧めします。他のもの。 また、決定木、ロジスティック回帰、kはクラスタリング、単純ベイズ分類器アルゴリズムなどのML手法に精通している場合は、データサイエンスの多くの問題を解決できます。

5. データラングリングへの関心

データサイエンティストは、分単位で増加し続ける大規模な非構造化/半構造化データセットを扱うことがよくあります。 その結果、分析と解釈を容易にするために、乱雑で複雑なデータセットの整理とクリーンアップに多大な労力を費やす必要があります。 このプロセスは、データラングリングとして知られています。 データサイエンティストが行うことは、データをある生の形式から別のより便利な形式に手動で変換またはマッピングすることです。これにより、データを整理し、解釈と分析に適した状態に保つことが容易になります。 したがって、意欲的なデータサイエンティストとして、データの欠陥や不具合に対処する方法を知っている必要があります。

6. データの視覚化に関する知識

企業のビジネス面を扱う専門家にとって、生データを理解することは困難です。 これは、データサイエンティストがIT部門とビジネス部門の間の重要なリンクとして機能する場所です。 データを分析して解釈した後、データサイエンティストは、Tableau、Matplottlib、ggplot、d3.jsなどのデータ視覚化ツールを使用してデータを視覚化します。 さらに、理解を容易にするために、調査結果を技術スタッフと非技術スタッフの両方に伝えます。 データを視覚的に表現することで、技術者以外のメンバーは、データの洞察を使用してビジネスオペレーションを最適化し、ライバル企業の一歩先を行く方法を理解しやすくなります。

7. データの直感

データサイエンティストにとって非常に便利な日常のツールであることに加えて、DataIntuitionは就職の面接の重要な部分でもあります。 面接では、雇用主は、データサイエンスに関連する概念を理解する直感的な能力を含め、すべての能力をテストします。 これが「データの直感」と呼ばれるものです。 確かに、数学、統計、視覚化のスキルが必要ですが、特定の問題を解決するために使用する方法や手法、使用するツールなどを決定できる必要もあります。

データサイエンティストになるために必要なスキルがわかったので、そこに到達するための手順を見てみましょう。

データサイエンティストになる方法–学習パス

データサイエンティストになるまでの道のりは非常に簡単です。 最初から始まります。 それを見ていきましょう！

• すべてを始めます。

最初のステップは、データサイエンスとは何かを理解することです。 データサイエンスのすべての基本的な概念を学ぶことは別として、これはあなたが最初のプログラミング言語を選択してそれを完成させる段階です。 最初の数か月は、選択した言語でのコーディングが含まれます。 特定の言語でのコーディングに習熟すると、他のプログラミング言語の学習がはるかに快適になります。

• 数学と統計の基礎を学ぶ。

数学と統計は、MLアルゴリズムの基盤を構成します。 当然のことながら、平均、中央値、最頻値、分散、条件付き確率、仮説テスト、線形代数、計算、記述統計、推論統計など、数学と統計の基本的な概念を学ぶ必要があります。

• MLの概念とその応用を学ぶ

数学と統計の概念をマスターした後、より高度な分野である機械学習に移りましょう。 MLアルゴリズムは、不正検出や推奨エンジンから顧客フィードバックの感情分析まで、さまざまな現実のシナリオで適用されています。 前述の概念とは別に、ディープラーニング、人工ニューラルネットワーク、帰納的学習などについても学ぶ必要があります。徐々に、これらのMLの概念を理解するにつれて、実際に実験する必要があります。さまざまな検証戦略による世界モデル。

• ディープラーニングの概要

MLのサブセットであるディープラーニングは、脳のような人工ニューラルネットワークの構造と機能からインスピレーションを得たアルゴリズムを扱います。 これらの人工ニューラルネットは、人間の脳の機能を模倣しています。 深層学習モデルには少なくとも3つの層があり、各層は前の層から情報を受け取り、それを次の層に渡します。 ディープラーニングの機能を完全に理解する必要があります。それを理解するには、線形回帰とロジスティック回帰に精通している必要があります。

• ディープラーニングアーキテクチャ

ディープラーニングのコツをつかんだ後は、AlexNet、GoogleNet、リカレントニューラルネットワーク（RNN）畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、リージョンベースのCNN（RCNN）、SegNet、生成的敵対ネットワークなどの高度なディープラーニングアーキテクチャについて学ぶ必要があります。 （GAN）など。これらは非常に重い概念であるため、それらの機能を理解するためだけに数週間を費やす必要があります。

• コンピュータビジョン

コンピュータービジョン（CV）は、コンピューターがビデオや写真などのデジタルコンテンツを理解できるようにする方法を見つけ、技術を開発することを目的とした科学的な研究領域です。 「デジタル画像の取得、処理、分析、理解」により、実世界から高度に専門化されたデータを取得し、数値/記号情報をさらに作成します。 現在最も注目されている調査分野の1つであるため、意欲的なデータサイエンティストはすべて、コンピュータービジョンに関する十分な知識を持っている必要があります。

• NLP

自然言語処理は、データサイエンスの不可欠なコンポーネントです。 したがって、すべてのデータサイエンティストは、NLPとその手法を十分に理解している必要があります。 主に、NLPは、高度なツールとアルゴリズムの組み合わせを通じて、自然言語ベースのデータ（テキスト、音声など）を処理、分析、および理解しようとします。 NLPを扱っている間、データ取得（Webスクレイピングとともに）、テキストラングリング、名前付きエンティティの認識、音声タグ付けの一部、浅い解析、構成要素と依存関係の解析、および感情と感情の分析について学習します。

結論

グローバルデータは日々増加し続けており、イノベーションと創造の範囲が拡大しています。 ビッグデータとデータサイエンスのテクノロジーが進歩し続けるにつれて、データサイエンティストのジョブポートフォリオも時代に合わせて変化します。 それでは、どうやってついていくのですか？ スキルアップすることによって。 データサイエンスは、まだ進化しているダイナミックな分野です。 データサイエンティストになるには、知識と学習に対する絶え間ない渇きを常に抱く必要があります。 そうすれば、データサイエンスの分野で輝けることを妨げるものは何もありません。