2023 年に必要となるデータ サイエンスのトレンド スキル

「ファクトテクノロジー」という包括的な用語には、ファクト分析、ファクトマイニング、合成知能、機械による知識の獲得、詳細な研究、および関連分野など、多数の分野が含まれます。 データ サイエンスは、収入能力と職業上の可能性が最も急速に増加している業界の 1 つであることを誇りに思っています。 情報科学者に求められる人材には、この分野に関連する学習曲線が急峻であるため、予想外に大量の記録を取得することが含まれることがよくあります。 さらに、記録科学者は、強力な対人的および口頭での交換能力、およびプログラミング言語と統計計算の熟練度を必要とします。

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情報に基づいた選択決定に熟練した人材の需要が高まっています。 予測によると、統計テクノロジー関連のキャリアは 15% ブームとなり、2020 年までに統計主導の選考担当者向けに 110,000 件の新たなポジションが追加されることが見込まれています。当社の世界的な人材評価に基づくと、情報テクノロジーの知識において最も求められている能力は、 - 算術、統計、ファクト管理に関する知識を得るデバイス、統計プログラミング、ファクトの視覚化をどのように網羅するか。

組織は、製品の改善を強化し、常連客の維持を強化し、新たなビジネスの見通しを明らかにするために、現代の企業環境における事実と科学的知識に目を向けています。 このように情報技術のノウハウへの依存が高まっていることは、政府機関がそれぞれの業界の競争力を維持、強化、維持するために非常に重要です。

Python の習熟度を向上させたいと考えている場合でも、統計科学の研究を始めたばかりである場合でも、私たちはあなたの旅を支援する包括的なソースを用意しています。

データ サイエンス コースは、ヒットする職業に不可欠なスキルを育成するための構造化された経路です。 データ サイエンスの出版物は通常、この分野で使用される基本的な概念、ツール、テクニックをカバーするカリキュラムを提供します。 この形状により、経験の浅い人でも安定した基礎を築くことができます。

データサイエンティストとは誰ですか?

データ サイエンティストは、データ サイエンスの力を活用し、そのノウハウに従ってパターンを見つけ、記録に効果的に対処する分析の専門家です。 彼らは、業界の知識、文脈の理解、そして固定観念に近い健全な懐疑心を活用して、複雑なビジネス課題を解決することに熟達しています。

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データ サイエンティストに必須のトップ スキル:

データ サイエンティストには、現実的な能力と企業に不可欠な能力の組み合わせが必要です。 以下に、2023 年の情報科学分野での成果に不可欠な頂点 30 の能力のリストを示します。データ サイエンティストになるために必要な能力は、基礎的なデータ サイエンス スキル、技術的なデータ サイエンス スキル、データのプログラミング スキルのカテゴリに分類できます。科学、ビジネスまたは分野のスキル。

線形代数:線形代数というと、複雑な数学の主題のように聞こえるかもしれません。 しかし、これは事実、技術的ノウハウ、機械学習の世界における実際のゲームチェンジャーです。 それはちょうど算術のスーパーヒーローがシステムを理解するようなものです。 あの派手な機械のほとんどがファッションを知るようになったのでしょうか？ それらは行列の言語を話していると考えることができます。 データセットでさえも定期的に行列として偽装するため、線形代数は基本的な才能となります。

統計:統計は、シャーロック ホームズの記録テクノロジーのように、威圧的なものとして見られることがよくあります。 彼らは、データに隠されたスタイルを見つけて実用的な洞察に変えるのを支援する探偵です。 データ サイエンティストは、記録を利用して事実を取得、確認、分析し、事実から重要な結論を導き出します。 これは、複雑な変数を明確にする、定量化可能な数学的手法の背後にあるゲームソースの名前です。

Microsoft Excel:それでは、Microsoft Excel について話しましょう。 それはまさに、情報科学の旅における信頼できる相棒のようなものです。 Excel は、乱雑で構造化されていない事実を、きちんとしたわかりやすいレイアウトに変換します。 これはファクト操作の頼りになるツールであり、ファクト結果の調整、フィルタリング、入力、マージなどを迅速に行うことができます。 ピボット テーブルやグラフを作成することもでき、Visual Basic for Applications (VBA) として知られるいくつかの優れた機能を備えています。

意思決定:統計テクノロジーの世界では、選択が結果に与える影響を知ることが重要です。 自分の方向を示すコンパスがあると考えてください。 データサイエンティストは、自分たちの能力とマシンマスターを組み合わせて、この複雑な地形をナビゲートし、その知識を利用して、スポーツを交換できる情報に基づいた選択を行います。

データ サイエンスの基礎:基本を覚えておいてください。 それらはあなたの記録や技術的なノウハウの旅の基礎となるかもしれません。 記録の科学、デバイスの理解、人工知能の基礎に精通している必要があります。 そして、ディープ ラーニングと機械学習の違いを理解することが重要です。これらは、統計技術のノウハウ ファミリーの近い親戚のようなものです。

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技術的なデータサイエンスのスキル:

機械学習:データ テクノロジーは、ランダム フォレスト、K 最近傍法、単純ベイズ、回帰モデルなどのアルゴリズムを使用してデータをモデル化し、洞察を引き出すための知識を獲得するガジェットに大きく基づいています。

ニューラル ネットワーク:脳の機能にヒントを得たニューラル ネットワークは、時間の経過とともに全体的なパフォーマンスを常に向上させながら、情報内の隠れたパターンを分析して発見できます。

Hadoop:オープンソース フレームワークである Apache Hadoop を使用すると、ワークロードを複数のコンピューターに分散することで、大きなデータセットの効率的な保存と処理が可能になります。

クラウド コンピューティング:データ サイエンティストは、Google Cloud、AWS、Azure などのプラットフォームの強みを活用し、さまざまな機器、言語、データベース構造を使用して大規模な記録操作を処理します。

ソフトウェア ツール: OpenCV のような特殊なアプリケーションがリアルタイム PC ビジョンを支援する場合でも、Python の Pandas や NumPy などの汎用ツールはレコード操作に不可欠です。

ディープ ラーニング:ファクト サイエンスの一部であるディープ スタディは、記録の分析と解釈を含む義務をスピードアップし、大量の記録に対処するデータ サイエンティストに恩恵をもたらします。

データベース管理:ナレッジ管理システムは、事実を効率的に保存および取得するのに役立ち、統計企業とチームのコラボレーションを支援します。

データ ラングリング:データ サイエンティストは、非構造化情報を再加工して使用可能なレイアウトにマッピングし、分析システムを合理化することでデータの問題に対処します。

数学:数学的情報は、ガジェットがアルゴリズム、記録分析、知覚発見に関する知識を得るのを支え、記録科学者にとって重要なスキルとなっています。

統計分析:データ サイエンティストは、機械学習の手法を深く掘り下げる前に、記述データ、確率分布、サンプリング、母集団、仮説検定などの記録に精通している必要があります。

ビッグ データ:通常「ビッグ データ」と呼ばれる、大規模な確立されたデータセット、または非構造化データセットを扱うには、レコードを正しく制御および処理するために Spark や Hadoop などの機器が必要です。

データ視覚化:データ視覚化は、メッセージを伝え、評価結果を強調表示するためにレコードを視覚的に表示するように設定されています。 知識と有名な能力の洞察を強化します。 統計技術のノウハウにおける標準的な事実の視覚化には、棒グラフ、ヒストグラム、円グラフなどがあります。

ビジネス インテリジェンス:データ サイエンティストであることは、必ずしも技術的な才能を持っているわけではありません。 それはまた、営利企業の文脈におけるほぼノウハウでもあります。 企業は、技術を強化し、収益性を高め、拡張するために情報に依存しています。 したがって、情報サイエンティストにとってビジネス知識を持っていることは不可欠です。

探索的データ分析 (EDA): EDA は、目に見える機器を使用してトレンド、スタイル、洞察を発見する記録評価方法です。 統計の概要とグラフ表現を使用して仮定を確認し、事実をより深く理解します。

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データサイエンスのためのプログラミングスキル:

Python: Python は柔軟で、テクノロジーの世界、特にデータ技術のノウハウにおいて非常に人気のあるプログラミング言語です。 これは、デバイスの作成、ファッションの研究、データの処理、DAG レポートの導入などのタスクの合理化のための汎用言語です。 Python は、その誠実な構文により、統計学者が堅牢な情報分析を行えるようにします。

Flask: Python ベースのインターネット フレームワークである Flask は、ネット パッケージとバックエンド パッケージの改善を簡素化します。 これにより、開発者は統計へのアクセスを完全に管理でき、Werkzeug や Jinja などの機器を活用して柔軟性と効率を高めることができます。

SQL とデータ ウェアハウジング:データ サイエンティストには SQL の才能が必要です。SQL は事実の操作、パイプラインの出現、データベースからの統計の抽出に不可欠だからです。 SQL は、レコードの命令とモデリングの範囲内で極めて重要な位置を占めています。

Apache Spark:オープンサプライの分散処理エンジンである Apache Spark は、大量のファクト ワークロードを処理するための頼りになるツールです。 Spark は、回想キャッシュと最適化された質問の実行により、優れたデータセットをクエリしながら迅速な結果を保証するため、重要な統計処理タスクに最適です。

結論：

この時代の急速な成長により、進化し続けるテクノロジー企業に大きな仕事の機会が与えられる道が開かれました。 このペースの速い世界では、統計に対処することが困難になっています。 データ サイエンティストは、効果的な計画と戦略を立てるために、多くの場合数十億の統計要素である実質的な統計資産を活用することで、組織やビジネスにおいて重要な役割を果たしています。 ファクト サイエンスの専門職を築きたい場合は、競争の激しいプロセス市場で生き残るために必要なノウハウとスキルを蓄積するのに役立つデータ サイエンス コースに忘れずに登録してください。