データ サイエンス: 知っておくべきことすべて

データ サイエンスは、価値ある洞察を得るために、物事に関する情報を収集、保存、分析する分野です。

企業は長い間データ サイエンス活動に取り組んできましたが、最近のインターネット ユーザー データの急増と安価なクラウド インフラストラクチャが業界にブームを巻き起こしています。

同様の分野と比較すると、データ サイエンスは比較的新しく、まだ発展途上にあります。 そのため、将来のキャリアパスとしても多くの希望を与えてくれます。

この投稿では、データ サイエンスについて知っておく必要があるすべてのことと、データ サイエンスがあなたやあなたの会社にどのように役立つかを示します。

データ サイエンスを選ぶ理由

データ サイエンティストの需要は常に増加しているため、この分野に参入する正当な理由の 1 つです。 もう 1 つの正当な理由は、データ サイエンスの収入が比較的高いため、収入についてあまり気にする必要がないことです。

さらに、データ サイエンティストとしてさまざまな分野で働くことができるため、1 つの業界に限定されることはありません。 分析スキルを応用してパターンを見つけ、金融サービスからロジスティクス、製造、電気通信、ヘルスケアなどのパフォーマンスを調べるだけです。

データサイエンスの応用

データ サイエンスは多くの業界に適用される広大な分野であるため、その潜在的なアプリケーションは膨大です。

以下は、これらのデータ サイエンス アプリケーションの中で最も一般的なものです。

• 不正行為とリスクの検出– これは、データ サイエンスの最も初期のアプリケーションの 1 つです。 さまざまなデータセットの収集と分析により、金融会社は不良債権と損失をより適切に回避および管理できるようになりました。 また、不正の可能性が高い取引を簡単に見抜くことができるようになりました。
  
• ヘルスケア– データ サイエンスは、遺伝学、特定の疾患、およびそれらの薬物反応の間の関連性を導き出すために、医学研究にも採用されています。 また、モデル シミュレーションを使用して将来の医薬品の転帰を予測することにより、医薬品の開発にも使用されます。
  
• 画像認識– これは、データ サイエンスのもう 1 つの非常に一般的なアプリケーションです。 画像認識とは、写真や動画などの画像データセットのパターンを識別することであり、将来有望なアプリケーションが数多くあります。
  
• 検索エンジン– データ サイエンスは、Google や Bing などの検索エンジンから得られる結果を表示する際にも大きな役割を果たします。 ここで使用されているアルゴリズムは、何十億ものページを比較して、各検索語に最適な結果を見つけます。 また、ユーザーのクリックを追跡して、時間の経過とともに結果をより適切にパーソナライズすることもできます.
  
• ロジスティクス– データ サイエンスを使用したルートの最適化は、企業が多額の費用を節約し、運用コストを削減するのに役立ちます。
  
• レコメンデーション システム– これは、過去のすべてのアクティビティからのデータに基づいて構築され、あなたに関連する可能性のある次善のものを試して予測します。 レコメンデーション システムは、Netflix から Spotify、Amazon、Twitter など、どこにでもあります。
  
• 音声認識– 画像認識システムと同様に、音声認識はデータ サイエンスを使用して、マシンが人間の音声を理解できるようにします。
  
• 広告– ターゲットを絞った広告は、大量のユーザー人口統計およびサイコグラフィック データに基づいているため、データ サイエンスによってのみ可能になります。

データサイエンスと統計

データ サイエンスと統計には多くの共通点がありますが、2 つの分野にはかなりの違いがあります。

まず第一に、統計は主に数学的分野であり、定量的なデータを収集して解釈することを目的としています。 一方、データ サイエンスは、数学からコンピューター サイエンス、データ バンキングなど、幅広い分野に依存しています。

データ サイエンスは、統計よりもはるかに大きなデータ セットも扱います。 ほとんどの統計モデリングは比較的少量のデータで行われますが、データ サイエンティストは多くの場合、複数のコンピューターに収まる大量のデータを処理する必要があります。

最後に、統計は主に手元のデータから世界について結論を出すことに重点を置いていますが、データ サイエンスは主に、利用可能なデータから予測的な意味と最適化を導き出すことに重点を置いています。

データサイエンス対人工知能

データ サイエンスと人工知能は、しばしば重複する 2 つの用語です。 しかし、それらは関連していますが、同じではありません。

データサイエンスは、洞察を引き出すためのデータ収集、準備、分析に対する包括的なアプローチであり、人工知能は洞察を引き出すための予測アルゴリズムの実装です。

人工知能はデータ サイエンスの一部であり、ビッグ データを扱う関連するすべての方法とモデルの総称です。

データサイエンティストの仕組み

データ サイエンティストの仕事は、次の 4 つの主要なセクションに分けることができます。

• データの収集と保管
• データの分析と解釈
• データから予測を行うためのツールとモデルの構築
• データの視覚化とレポート

データサイエンスに必要なスキル

• 数学– 自明の分野。
  
• 機械学習– 多くの場合 Python 言語で実行される、パターンの検索における大規模なデータセットへの学習モードでのアルゴリズムの適用。
  
• データ モデリング– 大量のデータを整理および管理して、そこから洞察を収集する方法。
  
• ソフトウェア エンジニアリング– 膨大な量のデータを処理して洞察を生み出すアルゴリズムを作成するプロセス。 人気のあるツールには、Python と R が含まれます。
  
• 統計– データセットから有意義な洞察を生み出す能力。
  
• データバンキング– Excel スプレッドシートなどの単純なシステムからより複雑な SQL データベースまで、データを保存および取得する機能。

データサイエンティストになる方法

データ サイエンティストになるための最も簡単な方法は、まずデータ サイエンス、コンピューター サイエンス、数学、統計学などの関連分野で学士号を取得し、学士号を取得していない人向けのステップバイステップ ガイドに従うことです。次の段落。

学位なしでデータサイエンスの仕事を得る方法

学位なしでデータサイエンスの仕事に就くことも同様に可能です。 重要なことは、自分が何をしているのかを理解し、採用されたときに良い仕事を提供できることです。

以下は、学位を取得せずにデータ サイエンスの仕事に就くために必要な手順です。

1. 基本的なスキルをマスターする – これには、数学、統計、確率、データ分析、IT、および Git などのプログラミングの基礎などの科目が含まれます。
   
2. マスター データ サイエンスの基礎– 次に、R および Python 言語、Excel、SQL、Spark、Hadoop などのデータ サイエンス固有のスキルを習得する必要があります。
   
3. ブートキャンプまたはコースに登録する– データ サイエンス業界で専門的な認定資格を取得すると、潜在的な雇用主への献身を証明できます。 そのため、IBM、DASCA、Open CDS、または Microsoft Azure 認定の取得を検討してください。
   
4. ポートフォリオを構築する– 証明書はあなたの能力を 100% 証明するものではありませんが、前職のポートフォリオはそれを証明します。 したがって、できればオンラインで GitHub のようなプラットフォームでポートフォリオを構築することで、自分の能力を示す必要があります。 これには、個人的なプロジェクトから無料の仕事、インターンシップ、関連する仕事まで、あらゆるものが含まれます。
   
5. 面接スキルを向上させる– これは、履歴書が印象的になり、面接を勝ち取った後に必要な最後のスキルです。
   
6. Hunt For Jobs – パズルの最後の部分。 積極的に外に出て、物事を実現する必要があります。

データサイエンスの求人一覧

データ サイエンティストはさまざまな業界でさまざまな目的で働いています。 ただし、職務記述書には、データサイエンティストに期待される職務が詳細に記載されていることがよくあります。

最も人気のあるもののいくつかを次に示します。

• データアナリスト
• データ アーキテクト
• データ エンジニア
• データサイエンティスト
• データベース管理者
• ビジネスアナリスト
• クオンツアナリスト
• データおよび分析マネージャー
• 機械学習エンジニア
• 統計学者

データ サイエンス ツールの一覧

世の中にはたくさんのデータ サイエンス ツールがありますが、ここでは最も人気のあるツールを紹介します。

• Tensorflow – 人気の機械学習プラットフォーム。
• Jupyter – 40 以上の言語に対応した Web ベースの統合開発環境。
• R – 統計計算およびグラフィックス プログラミング言語。
• Posit R Studio – R の統合開発環境。
• Python – 一般的なデータ分析および自動化プログラミング言語。
• RapidMiner – 企業向けのデータ サイエンス プラットフォーム。
• BigML – シンプルな機械学習プラットフォーム。
• scikit-learn – 機械学習および予測データ分析ツール。
• Informatica – データ統合ツール。
• AWS Redshift – クラウド向けのスケーラブルなデータ ウェアハウジング
• Cognos – IBM の分析レポート作成ツール。
• Matplotlib – Python プログラミング言語の視覚化ライブラリ。
• Apache Spark – 分析と機械学習のための大規模なデータ バンキング エンジン。
• Apache Hadoop – 大規模なデータ セットを分散処理するためのフレームワーク。
• Mahout – Apache の機械学習プラットフォーム
• Azure ML Studio – データ サイエンティスト向けの Web ベースの IDE
• Tableau – データ分析および視覚化ツール。
• Excel – Microsoft のスプレッドシート ソフトウェア。
• Plotly – Python 用の無料でオープンソースのグラフ作成ライブラリ
• Google Charts – 無料で強力なデータ視覚化ツール。
• Infogram – 直感的な視覚化およびレポート作成ツール。

よくある質問 (FAQ)

結論

データ サイエンスと、それがあなたとあなたのビジネスにとって何を意味するかについてのこの記事を最後まで読み進めると、有益な洞察が 1 つか 2 つ得られたはずです。

データ サイエンスは今後も成長を続け、これにはアプリケーション、雇用機会、経済的影響が含まれます。 したがって、まだ適応していない場合は、今すぐ適応することをお勧めします。