今日のデータ主導の世界では、データ サイエンスは最も急成長し、最も人気のある分野の 1 つとなっています。データ サイエンスには、貴重な洞察を開発するためのデータの抽出、分析、解釈が含まれます。データ サイエンスの分野に飛び込むには、多大な労力と献身が必要です。
ここでは、データ サイエンスで成功するキャリアを築くために必要なヒントと前提条件をいくつか紹介します。
1.教育
データ サイエンスには多くの計算が含まれるため、数学が重要です。
データ サイエンスのキャリアは、次のような強力な数学的基盤に基づいて構築されます。線形代数、行列理論、計算、統計、確率。
多くのデータ サイエンティストは独学ですが、コンピューター サイエンス、統計、エンジニアリングなどの分野で優れた IT の背景が必要な場合もありますが、必須ではありません。
多くの人が、Google、IBM、freecodecamp.org、W3 スクールなどで提供されるコースなど、ほとんど無料のオンライン リソースを利用しています。
2.スキル
データサイエンスの分野では、技術スキル、分析スキル、ソフトスキルの組み合わせが必要です。
これらのスキルには以下が含まれます:
1.データの視覚化: Tableau、PowerBi などのツール、および (Matplotlib &seaborn) などの Python ライブラリを使用して、データと調査結果を理解しやすく視覚的に魅力的な形式に変換します
2.プログラミング:
これはデータ サイエンスにおいて交渉の余地のないスキルです。データ操作、統計分析、機械学習に不可欠な Python および R 言語に習熟している必要があります。
3.機械学習と AI:
これには、Scikit-learn、Tensor flow、keras などの機械学習の理解と実装が含まれます。
4.データラングリング:
これは、欠損値、外れ値、分析に必要な形式のデータセットの結合を処理する機能です。
ソフトスキルには、優れたコミュニケーション、ビジネス洞察力、好奇心、学習意欲が含まれます。
これらは、データ サイエンスの分野で必要なスキルのほんの一部にすぎません。
3.仕事探し
これは、データ サイエンスのキャリアを構築する最後の 2 番目のステップであり、おそらく、運やネットワークなどに応じて、より長い時間がかかるステップの 1 つです。
ネットワーキング は、求職活動を大幅に改善し、仕事に就くチャンスを増やすことができます。これには、あなた自身と同じように専門家やデータ サイエンティストとつながることも含まれます。Linkedin などのツールは、仕事を見つけるためのネットワーキング ツールとして非常に成功していることが証明されています。接続してください。
各用途に応じて履歴書とカバーレターをカスタマイズし、キーワードも使用しながら関連するスキルを強調します。
最後に、しかし最も重要なことは、プロジェクトを作成して文書化することです。これは、潜在的な雇用主にあなたのスキルをアピールするのに役立ちます。求人応募にリンクを追加するか、サンプルを添付してください。
未来はデータに基づいて構築されており、データ サイエンティストの需要は日々増加し続けています。この分野は常に進化しているため、この分野が時代遅れになるのを防ぐために、新しいテクノロジーに追いつくための学習を続けてください。
データ サイエンスは新しい分野です。これからの充実した旅に備えて準備を整えてください!
以上がデータサイエンスで成功するキャリアを築く方法に関する専門家のアドバイスの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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