データサイエンティストになるために必要なスキル

教育

注目すべき例外はありますが、データ サイエンティストは通常​​、高度な教育を受けており、88% が少なくとも修士号を取得しており、46% が博士号を取得しています。 注目すべき例外はありますが、通常、データ サイエンティストになるために必要な深い知識を身に付けるには、強力な学歴が必要です。

データ サイエンティストとして働くには、コンピューター サイエンス、社会科学、物理科学、または統計学の学士号が必要です。 数学と統計学 (32%) が最も人気のある研究分野であり、コンピューター サイエンス (19%) と工学 (1​​6%) がそれに続きます。 これらの学位のいずれかを取得すると、大量のデータを処理および評価するために必要な能力が身に付きます。

あなたはまだ学位プログラムを終えていません。 実際のところ、ほとんどのデータ サイエンティストは修士号または博士号を取得しています。 また、オンライン トレーニングに参加して、Hadoop やビッグ データ クエリなどの特定の専門知識を学習します。 その結果、データ サイエンス、数学、天文学、またはその他の関連分野の修士号プログラムを取得できます。 学位プログラムで得た能力を使用して、データ サイエンスに簡単に移行できます。

教室での学習とは別に、アプリを作成したり、ブログを書いたり、データ分析を調べたりして、クラスで学んだことを実践することができます。

R プログラミング

これらの分析ツールの少なくとも 1 つについての深い理解。R はデータ サイエンスに適しています。 R は、データ サイエンスを念頭に置いて作成されたプログラミング言語です。 R を使用して、遭遇したデータ サイエンスの問題を解決できます。 実際、データ サイエンティストの 43% が R を使用して統計上の課題を処理しています。 一方、R の学習曲線は急勾配です。

特にコンピューター言語を既に知っている場合、学習は困難です。 それにもかかわらず、Simplilearn など、R を使い始めるのに役立つオンライン ツールがたくさんあります。 の R プログラミング言語によるデータ サイエンス トレーニング。 これは、新進のデータ サイエンティストにとって優れたツールです。

技術スキル: コンピュータ サイエンス

Python コーディング

Python は、Java、Perl、C/C++ と並んで、データ サイエンスの役割で最も普及しているコーディング言語です。 データ サイエンティストにとって、Python は優れたプログラミング言語です。 これが、O'Reilly の調査によると、回答者の 40% が Python を主要なプログラミング言語として使用している理由です。

Python は、その汎用性により、データ サイエンスの運用に必要なほぼすべてのフェーズに使用できます。 さまざまなデータ型を受け入れ、SQL テーブルを簡単にコードにインポートできます。 それを使用してデータセットを構築でき、Google で必要なほぼすべての形式のデータセットを見つけることができます。

Hadoop プラットフォーム

常に必要というわけではありませんが、多くの状況で強く推奨されます。 これは、以前に Hive または Pig を使用したことがある場合にも役立ちます。 Amazon S3 などのクラウド ソリューションの使用方法を知っていることも役に立ちます。 クラウドフラワーによると 3490 人の LinkedIn データ サイエンス ポジションの調査、Apache Hadoop データ サイエンティストにとって 2 番目に重要な専門知識は 49% です。

データ サイエンティストは、所有しているデータの量がシステムのメモリを超えたり、他のサーバーにデータを送信する必要があるというシナリオに直面することがあります。 ここで Hadoop の出番です。Hadoop を使用して、システムのさまざまな部分にデータを迅速に送信できます。 それだけではありません。

それだけではありません。 Hadoop では、データの探索、データのフィルタリング、データのサンプリング、およびデータの要約がすべて可能です。

SQL データベース/コーディング

NoSQL と Hadoop がデータ サイエンスの重要な部分になっているという事実にもかかわらず、受験者は複雑な SQL クエリを開発して実行できることが依然として期待されています。 SQL (構造化照会言語) は、データの追加、削除、抽出などのデータベース操作を実行するために使用できるプログラミング言語です。 また、分析操作の実行やデータベース構造の変換にも役立ちます。

データ サイエンティストとして、SQL に精通している必要があります。 これは、データへのアクセス、通信、および操作を支援するために SQL が作成されたためです。 これを使用してデータベースを照会すると、情報が提供されます。

時間を節約し、複雑な検索を実行するために必要なコードの量を減らすことができる短いコマンドがあります。 SQL を学習すると、リレーショナル データベースの理解が深まり、データ サイエンティストとしてのキャリアを前進させるのに役立ちます。

アパッチスパーク

Apache Spark は、地球上で最も広く使用されているビッグデータ ツールになりつつあります。 これは、Hadoop に似た大規模データ コンピューティング フレームワークです。 スパークの唯一の違い とHadoop Sparkの方が速いということです。 これは、Hadoop がディスクの読み取りと書き込みを行うため速度が低下するのに対し、Spark はその計算をメモリにキャッシュするためです。

Apache Spark は、主にデータ サイエンスで複雑なアルゴリズムの実行を高速化するために作成されました。 大量のデータを処理する場合、データ処理の分散に役立ち、時間を節約できます。 また、データ サイエンティストが大量の非構造化データを処理する際にも役立ちます。 単一のマシンまたはマシンのグループで使用できます。

Apache Spark を使用すると、データ サイエンティストはデータ サイエンスにおけるデータ損失を回避できます。 Apache Spark の強みはその速度とプラットフォームであり、データ サイエンス プロジェクトを簡単に完了することができます。 Apache Spark を使用して、データの収集から分散の計算まですべてを実行できます。

機械学習と AI

膨大な数のデータ サイエンティストが、機械学習の手法やトピックに関する専門知識を欠いています。 ニューラル ネットワーク、強化学習、敵対的学習、およびその他の手法がこの例です。 他のデータ サイエンティストとは一線を画すには、教師あり機械学習、決定木、ロジスティック回帰などの機械学習手法に精通している必要があります。 これらの能力は、重要な組織の成果予測に基づいて、さまざまなデータ サイエンスの課題を解決するのに役立ちます。

また読む: 人工知能: 最新のアプローチ.

データ サイエンスでは、さまざまな分野で機械学習技術を適用する必要があります。 Kaggle の調査の 1 つで、教師ありおよび教師なし機械学習、時系列、自然言語処理、外れ値検出、コンピューター ビジョン、レコメンデーション エンジン、生存分析などの高度な機械学習スキルに習熟しているデータ プロフェッショナルはごくわずかであることが判明しました。 、強化学習、敵対的学習。

膨大な量のデータ セットを操作することは、データ サイエンスの要件です。 機械学習は知っておくべきことです。

データの可視化

企業の世界では、定期的に大量のデータが生成されます。 この情報は、簡単に解釈できる方法に変換する必要があります。 生データは、チャートやグラフの形式の画像よりも理解しにくいものです。 「百聞は一見に如かず」というイディオムがあります。

データ サイエンティストは、ggplot、d3.js、Matplotlib、Tableau などのツールを使用してデータを視覚化できる必要があります。 これらのツールは、複雑なプロジェクトの成果を理解しやすい形式に変換するのに役立ちます。 問題は、多くの人が系列相関または p 値に慣れていないことです。 結果に含まれるこれらの用語の意味をグラフィカルに示す必要があります。

データの視覚化により、組織はデータを直接操作できます。 彼らは、新しいビジネスの可能性を活用し、競争に勝ち抜くための情報を素早く吸収することができます。

非構造化データ

非構造化データを扱うデータ サイエンティストの能力は非常に重要です。 非構造化データは、データベース テーブルに適合しない非構造化情報です。 ビデオ、ブログ記事、カスタマー レビュー、ソーシャル ネットワークの投稿、ビデオ フィード、オーディオはすべて例です。 長文のまとめです。 これらは合理化されていないため、この種のデータの並べ替えは困難です。

その複雑さから、ほとんどの人は非構造化データを「ブラック アナリティクス」と呼んでいました。 非構造化データを扱うことで、より良い意思決定を行うのに役立つ洞察を発見できます。 データ サイエンティストとして、多くのプラットフォームからの非構造化データを分析および操作できる必要があります。

非技術的スキル

知的好奇心

「私には特別な能力はありません。 私はそれに情熱を注いでいるので、興味をそそられているだけです。」 アルバート・アインシュタインはかつて、「良いアイデアなどというものはない」と言いました。

最近、特にデータ サイエンティストに関連して、このフレーズをよく耳にします。 数か月前に書いたゲスト ブログで、Frank Lo はそれが何を意味するのかを説明し、他の重要な「ソフト タレント」について議論しています。

好奇心は、何かについてもっと知りたいという欲求として説明されます。 データ サイエンティストは時間の約 80% をデータの取得と準備に費やしているため、データ サイエンティストとしてデータについて質問できる必要があります。 これは、データ サイエンスの主題が急速に進化しているという事実によるものであり、追いつくためにはさらに学習する必要があります。

データ サイエンスのトレンドに関する関連書籍を読んだり、オンライン コンテンツを確認したりして、専門知識を最新の状態に保つ必要があります。 インターネット上で出回っている膨大な量の情報に怯えてはいけません。 あなたはそれをすべて理解できなければなりません。 データ サイエンティストとして成功するために必要な能力の 1 つは好奇心です。 たとえば、最初に収集したデータからは何の洞察も得られない場合があります。 好奇心は、答えや新しい情報を求めてデータをくまなく調べることを可能にします。

ビジネス感覚

データ サイエンティストになるには、自分が活動している業界を十分に認識し、組織が解決しようとしているビジネス上の問題を認識している必要があります。 データ サイエンスの観点から言えば、組織にとって解決が不可欠な問題を検出する能力と、企業がデータを活用する新しい方法を特定する能力が重要です。

そのためには、まず、解決しようとしている問題が組織にどのように影響するかを理解する必要があります。 これが、適切な方法で努力を集中させるために、ビジネスがどのように機能するかを理解する必要がある理由です。

コミュニケーションスキル

有能なデータ サイエンティストを探している企業は、技術的な調査結果をマーケティングや営業部門などの非技術チームに明確かつ流暢な方法で伝えることができる人を求めています。 データを効果的に管理するために、データ サイエンティストは、技術者以外の同僚の要求を知るだけでなく、定量的な洞察を提供することで、企業が意思決定を行えるようにする必要があります。 クオンツ専門家のコミュニケーション能力に関する詳細は、最新のフラッシュ調査で確認できます。

組織と同じ言語でコミュニケーションするだけでなく、データ ストーリーテリングも使用する必要があります。
データ サイエンティストは、データを簡単に理解できるように、データの周りに物語を織り込む方法を知っている必要があります。 たとえば、統計の表を表示することは、データの洞察を物語形式で伝えることほど効果的ではありません。 ストーリーテリングは、調査結果を上司に効果的に伝えるのに役立ちます。

コミュニケーションの際に分析したデータに埋め込まれた結果と値に注意を払います。 ほとんどのビジネス オーナーは、あなたが発見したことを学ぶことに関心がありません。 代わりに、彼らはそれが会社にどのように役立つかを知りたがっています。 価値を提供し、長期的な関係を築くことに重点を置いた方法でコミュニケーションする方法を学びます。

チームワーク

データサイエンティストは一人では仕事ができません。 企業幹部と協力して戦略を構築し、製品マネージャーとデザイナーと協力してより良い製品を作成し、マーケティング担当者と協力してより良いコンバージョンキャンペーンを開始し、クライアントとサーバーソフトウェア開発者と協力してデータパイプラインを作成し、ワークフローを最適化する必要があります. 消費者を含め、社内の全員と協力する必要があります。

基本的に、課題に対処するために必要なビジネス目標とデータを理解できるように、チームメイトと協力してユース ケースを作成します。 ユースケースに正しくアプローチする方法、問題を解決するために必要なデータ、そして誰もが理解できる方法で結果を翻訳して提示する方法を知る必要があります。

資力

高度な学位– 現在のニーズを満たすために、より多くのデータ サイエンスの学位が開発されていますが、利用可能な数学、統計学、コンピューター サイエンスのプログラムも多数あります。

MOOC – Coursera、Udacity、および Codeacademy はすべて、開始するのに最適な場所です。

認定– KDnuggets は包括的なリストを公開しています。

ブートキャンプ– Datascope Analytics のデータ サイエンティストによるこのゲスト ブログをチェックして、この戦略が学位プログラムや MOOC とどのように比較されるかについての追加情報を確認してください。

Kaggle – Kaggle は、乱雑な実世界のデータを使って練習し、実世界のビジネス上の問題を解決できるデータ サイエンスの課題を整理します。 Kaggle のランキングは、関連性のある実践的なプロジェクト作業と見なされるため、雇用主によって真剣に受け止められています。

LinkedIn グループ– データ サイエンス コミュニティの他のメンバーと通信するには、関連するグループに参加します。

Data Science Central と KDnuggets – Data Science Central と KDnuggets は、データ サイエンス業界のトレンドを把握するための優れたリソースです。

The Burtch Works Study: Salaries of Data Scientists – 現在のデータ サイエンティストの賃金と人口統計について詳しく知りたい場合は、データ サイエンティストの給与調査をダウンロードしてください。

何かを見逃していると思います。データ サイエンスを希望する人にとって有益な重要なスキルやリソースを知っている場合は、下のコメント欄に投稿してください。