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。

なぜデータサイエンスなのか？

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 XNUMX つです。もう XNUMX 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、XNUMX 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応用例の 1 つです。さまざまなデータセットの収集と分析により、ファイナンス企業は不良債権や損失をより適切に回避し、管理できるようになります。また、不正行為の可能性が高い取引を容易に発見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係を導き出すために、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 XNUMX つの非常に人気のある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表示される結果を提示する上で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.
物流 – 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。
レコメンドシステム –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。
広告運用 – 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、XNUMX 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 XNUMX 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、データの収集、準備、分析に対する包括的なアプローチであり、洞察を導き出します。人工知能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 XNUMX 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 –自明の規律。
機械学習 – 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。多くの場合、Python 言語で実行されます。
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。
ソフトウエアエンジニアリング – 洞察を生成するために膨大な量のデータを処理する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、データを保管および検索する機能。

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。

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、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。
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。
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ことで、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。
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、以前のポートフォリオは jobs は。したがって、できればオンラインで GitHub などのプラットフォーム上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、個人プロジェクトから無償の仕事、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。
面接スキルを向上させる – これは、履歴書が印象的になり、面接を受けるために必要な最後のスキルです。
仕事を探す – 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
Data Engineer
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。

テンソルフロー – 人気の機械学習プラットフォーム。
ジュピター – ウェブベース統合開発環境 40 以上の言語に対応。
R – 統計コンピューティングそしてグラフィックプログラミング言語。
ポジアールスタジオ – 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。
ビッグML – シンプルな機械学習プラットフォーム。
シキット学習 – 機械学習および予測データ分析ツール。
情報 – データ統合ツール。
AWS レッドシフト – 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
コグノス – IBM の分析レポート作成ツール。
matplotlib – Python プログラミング言語用の可視化ライブラリ。
Apache Spark – 分析および機械学習用の大規模データバンキングエンジン。
Apache Hadoopの – 大規模なデータセットの分散処理のためのフレームワーク。
マハウト – Apache の機械学習プラットフォーム
アズール ML スタジオ – データサイエンティスト向けの Web ベースの IDE
タブロー – 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。
プロット – 無料かつオープンソースの Python 用のグラフ作成ライブラリ
Googleのチャート – 無料で強力なデータ視覚化ツール。
インフォグラム – 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）

データサイエンスはソーシャルメディアで使用されていますか?

はい、すべてソーシャルメディアサイトは最適化と利益のためにデータサイエンスを適用します。

データサイエンティストは誰のために働いていますか?

データサイエンティストは、企業が利益に変えることができる大量のデータにアクセスできる限り、あらゆる種類の企業で働いています。

データサイエンスは時代遅れになるのだろうか?

いいえ、すぐにはできません。

データサイエンスはAIに置き換えられますか？

AI は、コンピューターアルゴリズムを使用して問題を解決するデータサイエンスの一部です。

データサイエンスはリモートで実行できますか?

はい、データサイエンティストが必要とするのは、データとソフトウェアツールへのアクセスだけです。

データサイエンスは株式市場を予測できますか?

理論的には、株式市場の予測にデータサイエンスを適用できます。しかし、この分野は決して簡単ではなく、非常に秘密主義です。

まとめ

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 XNUMX つか XNUMX 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。