今見なければならないデータサイエンスのYouTube動画トップ5

あなたはデータサイエンスを学びたいと思っているので、YouTubeにアクセスしてそのビデオを検索します。 しかし、結果が表示されると、混乱します。 なんで？ YouTubeにはデータサイエンスに関する動画が何百もあるので、どのようにして最高の動画を見つけますか？ このタスクを簡素化するために、混乱することなく開始できるように、YouTubeのトップデータサイエンスビデオをリストアップしました。

YouTubeのトップデータサイエンスビデオ

1.データサイエンスとは何ですか？ データサイエンスはどのように機能しますか？

データサイエンスは、多くの分野にまたがる広範で複雑な分野です。 この分野を簡単に理解したいのなら、どうしますか？ このビデオはその目的のためのものです。

FlipkartのリードアナリストであるRahimBaigが、この情報ビデオでデータサイエンスとは何かを簡単に説明しています。 その後、彼はこの分野でさまざまな役割を定義することに移ります。 あなたが始めているか、データサイエンスが何であるかを知らないならば、このビデオは高い出発点です。 このビデオを見た後、あなたはデータサイエンスの目的とそれに関連するさまざまな役割に精通しているでしょう。

2.データサイエンティストになる方法は？

データサイエンティストについての話題を聞いたことがあるでしょう。 あなたは彼らが需要があることを知っています、そしてあなたはこの分野に入るのを待つことができません、しかしあなたはノウハウを知りません。 このビデオでは、RahimBaigがデータサイエンティストになるための9つのステップをリストしています。

博士号は必要ありません。 コンピュータサイエンスまたはソフトウェアエンジニアリングのMTechで、データサイエンティストになります。 このビデオに記載されている手順に従うと、自分でデータサイエンスになるための道を歩むことができます。 このビデオでは、このフィールドに入力するために必要なスキルと、それらを学習する方法を示しています。 トピックの詳細を読む：データサイエンティストになる方法は？

3.データサイエンスアプリケーション

データサイエンスが使用されている場所を見つけることに興味がありますか？

あなたは答えを見て驚くでしょう。

このビデオでは、私たちの日常生活におけるデータサイエンスの主要なアプリケーションを紹介しています。 スマートフォンから大企業まで、データサイエンスが重要な役割を果たすいくつかのエキサイティングな分野を見つけることができます。 繰り返しになりますが、これらの概念を正しく理解できるように、RahimBaigがすべてを詳細に説明しています。

ビデオを見た後、あなたはデータサイエンスを有利に利用するさまざまな分野の一般的な理解を深めたでしょう。 このトピックの詳細を読む：データサイエンスアプリケーション。

4.データサイエンティストvsデータアナリストvsデータエンジニア

データサイエンティストとデータアナリストの違いを知っていますか？

データエンジニアとデータサイエンティストの違いはどうですか？

知らない人にとっては、これらの役割はすべて非常に似ており、互いに同義でさえあるように見えます。 しかし実際には、それらはすべて互いに完全に異なります。 それらはどのように異なり、何がそれらをユニークにしているのですか？ この包括的なビデオでわかります。 このビデオでは、RahimBaigが各役割の責任について詳しく説明しています。 また、どのデータロールが自分に適しているかを判断したい場合は、開始するのに最適な場所です。 このトピックの詳細：データサイエンティストvsデータアナリストvsデータエンジニア

5.データサイエンススキル

あなたはデータサイエンスのキャリアを始めたいと思っていますが、何を学ぶべきかわかりませんか？

このビデオでは、この技術分野に参入するために習得する必要のあるスキルについて説明します。 多くの人は、どのスキルが重要でどれが重要でないかについて混乱します。 この分野の前提条件を知ることは、学習戦略を計画し、出発点を決定するのに役立ちます。 このビデオでは、データサイエンティストになるために必要なすべての基本的なスキルを紹介しています。 このトピックの詳細を読むには：データサイエンススキル

ここからどこへ行くの？

データサイエンスについてもっと知り、これらのスキルを学びたい場合は、データサイエンスコースのIIIT-BとupGradのPGディプロマをチェックしてください。

このコースは5000人以上の学生に力を与えました。 業界のメンターとのマンツーマン、実践的なワークショップなどで、トップ企業との仕事の支援を受けることができます。 あなたが学生であろうと働く専門家であろうと、あなたはどちらの方法でも教材に慣れているでしょう。

このコースでは、400時間以上の学習資料とともに、この分野の経験豊富な専門家から学ぶことができます。

なぜデータサイエンスを学ぶのですか？

データサイエンスは現在、テクノロジー業界で最も注目されている分野の1つです。 データの専門家には大きな需要があり、その供給はわずかです。 したがって、データサイエンスを学ぶことで、高給の仕事に就き、テクノロジーセクターにも参入することができます。

データサイエンスを学ぶ必要がある主な理由は次のとおりです。

• インドでは、データ専門家の需要が400％増加しました。
• インドのデータサイエンティストの平均給与は年間7万ルピーです
• データサイエンティストの給与は年間20万ルピーに達するため、成長の見通しは素晴らしいものです。

非常に多くの魅力的な資質を備えたデータサイエンスが、新入生だけでなく働く専門家の間でも人気が高まっているのも不思議ではありません。

データサイエンスをデジタルで学ぶ

データサイエンスは、組織がターゲットオーディエンス、市場、およびビジネスに関連するリスクを理解するのに役立つだけでなく、すべてデータの助けを借りて、顧客に近づくのにも役立ちます。 有望な分野はまた、志願者に素晴らしいキャリアの機会をもたらします。 データサイエンスは、飽和度が低く、高額で、新しい分野であり、それに取り組む専門家に絶え間ない成長と発展を保証します。 データサイエンス関連のチュートリアル、ニュース、アプリケーションなどについては、YouTubeチャンネルを購読してください。

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