データサイエンス単なるデータの問題ではありません。最低限の基本は、保持するすべてのデータを認識し、さまざまな結果を得るためにデータを処理する方法を特定することです。それだけではありません。データサイエンティストは、データ内の空白を見つけ出し、将来「出てくるかもしれない」データで埋める必要があります。データ サイエンスは本質的に、ビジネス内の点を結び、既存データと存在しないデータを使用して各ビジネスの要求を満たすことです。
データ サイエンスはテクノロジー分野で最も注目されている分野の 1 つであり、データ サイエンティストの需要も世界中で高まっています。新しいオンラインマイクロソフト認定Microsoft Professional Degree Programと呼ばれるプログラムも発表されました。
データ サイエンスとは何ですか? 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?
私たちのほとんどは、データ サイエンスは単なる統計であると考えています。統計が得意であれば、グラフやインフォグラフィックなど、好きな方法で数値を表現できるでしょう。他の分野のビジネスに必要なさまざまなデータを特定しますか?データを「予測」できますか?必要だがまだ利用できないデータを入力していただけますか?これらの疑問は統計だけに属するものではありません。
データサイエンスとは何ですか?全体のイメージを向上させるための各ステップを列挙して確認してみましょう。一言で説明するのは難しいですが、頑張って説明してみます。データ サイエンスを使用すると、さまざまな目的でデータを特定し、情報に対するビジネス ニーズを特定し、手元にあるツールを使用してデータを処理して、ビジネスの成功に必要な入力を提供できます。したがって、データ サイエンスはあらゆるものの一部です。これには、統計スキルといくつかの管理スキル、一部の言語処理、調査スキル、機械学習の知識、および望ましい結果を生み出すためにどのようなツールが必要かについての完全なアイデアが含まれます。
データ サイエンスには、ビジネスで使用されるものに関係なく、次のすべてが含まれます。
- データの必要性を生み出す
- 考えられる用途に基づいたデータセットの分類
- オンプレミスまたはクラウドでのデータセットの戦略的ストレージ。いずれの場合も、データ セットはオンデマンドで遅延なく利用できるようにする必要があります。
- ビジネス プロセス フローと、さまざまなデータ セットがそれぞれにどのように役立つかを理解します。
- ビジネスの改善に役立つビジネス上の意思決定を理解する
- ビジネス プロセスの要求を満たすために、スプレッドシート、データベース、プログラミング言語などのさまざまなツール セットを使用してデータを処理する機能
- どのような種類のデータがすぐに受信されるかを予測し、それを現在のプロセスに使用する能力
- プロセスの結果を分析し、プロセスを改善するために振り出しに戻る
上記のリストは包括的なものではありませんが、データ サイエンスの主要なポイントを強調しています。最初のポイントが示すように、データ サイエンティストは、すべてのデータは有用であり、長期間保存する必要があることを企業に納得させる必要があります。もしかしたら、それらの有用な古いデータベースを共有クラウド上に 10 ～ 15 年間置いて、それを見て、より効果的なデータベースを作成できるようにするのではないだろうか?ビジネス環境は変化し続けるため、あらゆるニーズが発生する可能性があります。土地の法則は変化し、ビジネスプロセスも変化し、データを適応させる必要があります。したがって、手元にある情報が多ければ多いほど、より効果的になります。
データサイエンティストの特徴と要件
上の 3 番目の段落では、データ サイエンスをマーケティング、経営、統計、機械学習科学の融合として説明しようとしました。統計スキルだけでは十分ではありません。それ以上のものが必要になります。
まず第一に、必要なものは、数学のスキル。単純な算術に加えて、微積分と代数です。計算が正確になるため、メートル法を学習してください。順列と組み合わせが得意でなければなりません。数学の認定コースでは、これらすべてをカバーできる場合があります。 Coursera にはオンライン コースもあります。
チームマネジメントの経験や知識をお持ちの方は歓迎します。同様に、経営管理における証明書や卒業証書も有利になります。
少なくとも 1 つのデータ処理言語を学習する必要があります。パイソンそしてR私が見た広告では常に需要があります。 R はの一部ですハドゥープ、したがって、Hadoop の証明書を持っていれば、採用される可能性が高まります。
データ サイエンスに追加される要素が増えるにつれて、データ サイエンティストになるための要件は変化し続けます。たとえば、誰もが AI に注目しているため、少しの機械学習の経験は、優れた仕事に就くのに大いに役立ちます。
データ サイエンティストの仕事内容は企業によって異なります。ある場所では分析が必要ですが、別の場所では人工知能に取り組むデータサイエンティストが必要です。データ サイエンスを説明するために私が書いたリストをご覧ください。カバーできるポイントが多ければ多いほど、より良いものになります。
データ サイエンスやデータ サイエンティストになるための要件などの質問がまだある場合は、コメントを残してください。お答えできるよう努めます。
データサイエンスは有望なキャリアですか?
データ分析は常に需要があり、分析が得意であれば、それは適切な通信事業者になる可能性があります。データ分析は、企業の成長に役立つ場合に状況がどのように変化するかをビジネスが予測するのに役立ちます。ただし、選択するための最良の方法は、すでにこの分野に携わっている人と話し、アイデアを得ることです。
