データ サイエンス: 知っておくべきことすべて

データサイエンスとそのすべてのビジネスの可能性についてもう少し学びたいですか? 知っておくべきことはすべてここにあります。

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 – This was one of the earliest applications of data science. The collection and analysis of varying datasets made it possible for ファイナンス companies to better avoid and manage bad debt and losses. It also became possible to easily spot transactions that had a high possibility of being fraudulent.
  • 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。

Data science is a comprehensive approach to data gathering, preparation, and analysis to derive insight while 人工知能 is the implementation of predictive algorithms to derive insights.

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。

  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、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。
  4. ポートフォリオを構築する – While certificates are not 100% proof of your ability to deliver, a portfolio of previous jobs is. So, you will need to show what you are capable of by building a portfolio, preferably online and on a platform like GitHub. This can include everything from personal projects to pro-bono work, internships, and related jobs.
  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、面接を受けるために必要な最後のスキルです。
  6. 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
  • 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。

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 sites apply data science for optimizations and profit.

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。

ンナムディ・オケケ

ンナムディ・オケケ

Nnamdi Okekeは、さまざまな本を読むのが大好きなコンピューター愛好家です。 彼はWindows/MacよりもLinuxを好み、使用しています。
当初からのUbuntu。 ツイッターで彼を捕まえることができます ボンゴトラックス

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