になる データサイエンティスト 必ずしも修士号を必要としません。 データサイエンティストは大幅に不足しており、一部の雇用主は、学位が不足しているものの、必要な経験を持っている人を安心して採用できます。
雇用されているデータサイエンティストの大多数は修士号を取得していますが、25％以上は修士号を取得していません。 経験があれば、データサイエンティストとして採用されるために学位は絶対に必要というわけではありません。 （あなたが本当に統計が得意なら、これはあなたの仕事かもしれません。あなたが本質的に統計が得意でないなら、これはおそらくあなたの仕事ではありません。）
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データサイエンティスト 多くの場合、企業の利益を増やすことを目的として、大量のデータを処理します。 理想的には、データサイエンティストは、統計と統計的推論、コンピューター言語、およびビジネスについて深い理解を持っています。 彼らは大量のデータを処理および分析して、雇用主に有用で意味のある情報を提供します。
これらの解釈は、意思決定に使用されます。 この情報を提供するために、データサイエンティストは、電子メール、ソーシャルメディア、およびスマートデバイスからの乱雑で構造化されていないデータを扱うことがよくあります。 主に、彼らは ビッグデータ、大量の非構造化データと構造化データを収集して分析します。
統計
データは生の情報と見なすことができ、データサイエンティストは、コンピューターアルゴリズムと統計式の組み合わせを使用して、データ内の傾向とパターンを見つけます。 次に、それらのパターンを解釈し、実際の状況に適用します。
利用可能な統計手法は非常に多く、データサイエンティストは、最も多くの統計手法を調査して見つける必要があります。 適切な統計式 状況のために。 以下にリストされているのは、データサイエンティストが理解する必要があり、他の統計手法の理解の基礎を提供する、いくつかの非常に基本的な統計手法です。
- 基本的な統計： 最も 基本概念 データサイエンスの統計には、確率、変動性、中心傾向、および確率分布が含まれます。
- 確率分布： この 確率を与える 考えられる結果の範囲から発生するXNUMXつの結果の。 天気予報は、確率分布の良い例を提供します。たとえば、次のXNUMX日間に雨が降る可能性の計算などです。
- 次元削減： それができる 量を減らす 「特徴選択」と「特徴抽出」による確率変数の分析。 このプロセスにより、データモデルが簡素化され、アルゴリズムの操作プロセスが合理化されます。
- オーバーサンプリングとアンダーサンプリング： サンプリング手法 分類目的で使用されているデータが多すぎる場合に使用されます。 データマイニングアルゴリズムには、分析できるデータの量に制限があることがよくあります。
- ベイジアン統計： 割り当てるテクニック 統計モデルに対する「信念の程度」（ベイズ確率とも呼ばれます）。 確率は、状況や人々の行動に影響を与えるイベントの「合理的な期待」を含めることによって計算されます。 たとえば、今後150か月間、毎週日曜日に少なくともXNUMX人の顧客がレストランを訪れるかどうかの予測は、数週間後に始まる近くの日曜日のアートショーの影響を受けます。 この情報を過去の平均に含めることは、ベイズ統計の形式になります。
プログラミング言語
データサイエンスに役立つプログラミング言語は多種多様です。 プログラミング言語は、コンピューターからさまざまな種類の出力を生成する命令で構成される形式言語です。 それらは、アルゴリズムを実行するためにコンピュータプログラムで使用されます。 データサイエンティストは、少なくともXNUMXつのプログラミング言語を学習して習得している必要があります。XNUMXつまたはXNUMXつを習得する方がさらに良いでしょう。
Python
考慮されます 今日使用されている最も人気のあるデータサイエンスプログラミング言語であることが多くの人に知られています。 Pythonは汎用言語です オブジェクト指向 使いやすいです。 これはオープンソース言語であり、1991年に使用され始めました。
Pythonは、構造化プログラミングから手続き型プログラミング、関数型プログラミングに至るまで、複数のパラダイムをサポートしています。 多くの言語よりもスケーラブルで、さまざまな言語があります データサイエンスライブラリ 使用可能です。
Pythonはオープンソースであるため、愛好家からかなりの量のサポートが提供され、進化を続けています。 習得は簡単で、Pythonの経験が強く求められています。 （（Python イギリス人にちなんで名付けられましたモンティ·パイソン」お笑いグループ。）
Pythonは、機械学習、人工知能、金融サービスなど、さまざまなアプリケーションに使用できます。 Google、Instagram、Pinterest、NetflixなどのさまざまなWebサイトがPythonを使用しています。 （Pythonは、モバイルアプリケーションの開発には適していません。）
JavaScriptを
この プログラミング言語 インタラクティブなウェブサイトを構築するために非常に人気があります。 これは、データサイエンティストに人気のあるオブジェクト指向プログラミング言語であり、モバイルアプリケーションの開発にも使用されます。
現在数百件あります JavaScriptライブラリ プログラマーが遭遇する可能性のあるあらゆる種類の問題をカバーしています。 JavaScript は一度に複数のタスクを処理でき、埋め込みに便利です。 大規模なアプリケーションに合わせて簡単に拡張できます
。
JavaScriptは遠い関係にあります Java。 どちらもオブジェクト指向プログラミング言語であり、プログラミング構造の多くは類似しています。 JavaScriptは小さくて単純なコマンドを使用し、習得が容易です。
R
オープンソースです プログラミング言語 統計家によって開発されました。 Rは通常、グラフィックスと統計計算に使用されますが、複数のデータサイエンスアプリケーションと複数のアプリケーションも付属しています 便利なライブラリ。 Rは、必要に応じて、データの調査とデータ分析の実施に使用できます。 ただし、この言語はPythonよりも複雑で、習得が困難です。
Rは、統計分析や機械学習に多用されています。 この言語は多くのオペレーティングシステムで動作し、 拡張可能。 多くの大企業は、大量のデータセットを分析するためにRを採用しています。 Rを知っているプログラマーは大きな需要があります。
スカラ
この プログラミング言語 2003年に開発され、元々はJavaの問題を解決するために設計されました。 機械学習からWebプログラミングに至るまでのアプリケーションがあり、スケーラブルであるという理由もあり、ビッグデータの研究に適しています。 Scalaは、オブジェクト指向プログラミングと関数型プログラミングの両方をサポートしています。
SQL
構造化照会言語 はデータを管理するための非常に人気のあるプログラミング言語であり、さまざまな企業で一般的に使用されています。 SQLテーブルとクエリは、データサイエンティストがデータベース管理システムを操作するときに役立ちます。 この言語は、リレーショナルデータベースのデータを保存、取得、および操作するときに非常に役立ちます。
ビジネスとデータサイエンス
将来の市場動向: 収集と分析 膨大な量のデータは、新興市場のトレンドを特定するのに役立ちます。 検索エンジンのクエリを調査し、有名人やインフルエンサーをフォローし、購入データを追跡することで、人々が興味を持つ製品を明らかにすることができます。
たとえば、衣料品のトレンド アップサイクリング 環境に配慮した衣服を交換する方法として台頭しています。 1993年から再生プラスチックを使用している衣料品小売業者のパタゴニアは、この新しいトレンドに気づき、顧客が使用済みのパタゴニア製品をアップサイクルできるように特別に設計されたWebサイトであるWornWearを立ち上げました。
カスタマーインサイト： に関するデータ 会社の顧客 彼らの好み、習慣、人口統計学的特徴、および願望についての情報を明らかにすることができます。 たとえば、顧客のデータは、顧客が会社のWebサイト（または実店舗）にアクセスするたびに収集できます。
顧客が購入を完了したり、ショッピングカートにアイテムを追加したり、会社からの電子メールを開いたりするたびに、そのデータを記録して将来の評価（またはリアルタイム評価）に使用できます。 データが正確であることを確認した後、データラングリングと呼ばれるプロセスでデータを組み合わせることができます。 データを組み合わせることにより、（うまくいけば）顧客の行動の傾向を特定するという結論を導き出すことができます。
内部財務： ビジネス' 財務チーム データサイエンスを使用して、レポートの作成、財務傾向の分析、および予測の生成を行うことができます。 ビジネスの資産、キャッシュフロー、および負債に関するデータは常に収集されるため、金融アナリストは、金融の成長または衰退に関する傾向をアルゴリズム的に（または手動で）見つけることができます。 さらに、リスク管理分析により、特定のビジネス上の意思決定が良いアイデアであるか、または潜在的に損害を与える可能性があるかどうかを判断できます。
製造の合理化: データサイエンス 製造プロセスの競合や速度低下を特定して特定するために使用できます。 製造装置のセンサーは、製造プロセスからデータを収集できます。
収集されたデータが非常に大量であり、人間が手動で分析することを期待できない状況では、アルゴリズムを作成してデータを迅速かつ効率的にクリーンアップおよびソートし、製造プロセスの合理化に関する洞察を提供できます。
セキュリティの強化： データサイエンスを使用して、 ビジネスのセキュリティ 機密情報を保護します。 たとえば、多くの銀行は、ユーザーの通常の行動から逸脱しているため、不正を検出するために複雑な機械学習アルゴリズムを使用しています。 これらのアルゴリズムは、人間ができるよりもはるかに速く、より正確に不正をキャッチします。
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