ジュニア データ サイエンティストの課題: 道に沿ってあなたを助けるための最良のヒント

今日、企業の業務改善を可能にしている最も魅力的な分野の 1 つは、データ サイエンスです。

データベース、ネットワーク サーバー、公式ソーシャル メディア ページ。

関連記事：データサイエンスのライフサイクル

ビジネス ログは、処理する必要があり、無視できない膨大な量のデータを生成します。

これらのデータ セットは、データ サイエンティストによって収集されます。データ サイエンティストは、分析する前に無関係な情報を除外します。

この記事は、会社の現在の状況と将来の改善の機会を特定するのに役立ちます。

しかし、データの理解は必ずしも単純ではありません。 データ サイエンティストとデータ アナリストは、データの蓄積、セキュリティ上の懸念、適切なテクノロジの欠如などの課題に直面しています。

ジュニア データ サイエンスの課題

最初にデータの問題を見つける

問題または問題の特定は、データ サイエンスにおける最も難しいタスクの 1 つです。

通常、データ サイエンティストは、大規模で構造化されていないことが多いデータ セットを出発点とします。 彼らは、この情報で何をすべきかを認識している必要があります。

たとえば、特定の消費者ベースの喪失などのビジネス上の問題に対処するには、このデータを分析する必要がある場合があります。

あるいは、ビジネス データを分析して、過去数年間にどこで損失を被ったかを確認する必要がある場合もあります。

最も簡単な解決策は次のとおりです。

データセットを分析する前に、解決しなければならない問題を理解することが最善です。

ビジネス要件を理解すると、ワークフローの作成に役立ちます。 データを調べる際にチェックリストを作成することもできます。

最も関連性の高いデータの選択

ビジネスでは毎秒膨大な量のデータが生成されるため、分析に適したデータを取得することは困難です。

これは、最適なデータ モデルを作成するには、最も細かいデータ セットを選択することが重要だからです。

適切なデータを適切な形式でクリーニングして分析するのにかかる時間が短縮されます。

企業の業績を調べる。

たとえば、今年または過去数年間の財務データを含むデータ セットが必要だとします。

データの量も非常に重要です。 データ不足もデータ過剰も有害です。

顧客レコードや人事データベースなど、さまざまなソースからデータにアクセスする必要がある場合がありますが、これは困難な場合があります。

解決策は思ったより簡単なので、怖がらないでください。

ジュニア データ サイエンティストは、会社の担当者とやり取りしてデータを取得する必要があります。

これにより、問題に対処するために必要なすべてのデータ セットが揃っていることが保証されます。 データ管理システムとデータ統合技術の管理も必要です。

Adobe Analyticsなどのデータ ソリューションは、多くのソースからのデータの収集、集計、フィルタリングを支援します。

Capturly などのデータ視覚化ツールを使用する場合のもう 1 つの強力なソリューションです。 このようなツールの助けを借りて、セットに関する定性的なデータを取得し、より簡単な方法で目標に集中することができます.

これらの種類のツールは、すべてのデータ ソースを結び付けてワークフローを設定するのに役立ちます。

データ消去

データのクレンジング、つまりデータ セットから不要な情報を削除することは、データ サイエンスにおける最も重要な課題の 1 つです。

組織は、誤ったデータを消去するための高額なコストの結果として、収益の最大 25% を失うと推定されています。

多くの不規則性と望ましくない情報を含むデータ セットを扱うことは、データ サイエンティストにとって非常にストレスになる可能性があります。

これらの専門家は数テラバイトのデータを処理しなければならないため、矛盾するデータを解決するには多くの工数がかかる可能性があります。

さらに、これらのデータ セットは、意図しない不正確な結果をもたらす可能性があります。

データ ガバナンスは、この問題に対する理想的な解決策です。 これは、企業がデータ資産を管理するために使用する一連のプラクティスを暗示しています。

データ プロフェッショナルは、処理するデータ セットの消去、フォーマット、および正確性を維持するために、最新のデータ ガバナンス ソリューションを採用する必要があります。

最適なデータ ガバナンス手段は次のとおりです。

• IBM
• コリブラ
• Truedat
• オルテックス

企業が実行しなければならない重要なアクションは、データ品質を監視する専門家を雇うことです。

これは企業全体の問題であるため、データセットの品質と正確性を確保するために、データ品質マネージャーがすべての部門に存在する必要があります。

集めておきたいスキル

ジュニア データ サイエンティストは、次のタスクを実行できる必要があります。

• データセットの作成
• データのクリーニングと操作
• ユーザーがデータにアクセスできるようにする
• 高度な分析の実行
• モデリングをしています
• データ統計の視覚化

ジュニア データ サイエンティストに必要な能力を磨くための最優先事項は何ですか?

データ サイエンスの作業を開始する前に必要な基本的なスキルについて説明しましょう。

また読む：謙虚なトレーダーのレビュー| これはデイトレーディングの優れた教育リソースですか?

プログラミング

意欲的な若いデータ サイエンティストにとって、プログラミングは不可欠な能力です。

データ サイエンティストの間で最も使用されているプログラミング言語はPython と、リレーショナル データベースの管理とデータ クエリに使用される SQLです。

プログラミングを使用して、膨大で構造化されていないことが多い一連のデータを整理すること。 分析を促進することは、ジュニア データ サイエンティストの職務記述書の通常の構成要素です。

プログラミング言語を学ぶには、学位を取得するための勉強とオンラインの短期集中コースへの登録の 2 つの方法があります。

プログラミングは一度マスターすれば、データ サイエンスだけでなく、さまざまな仕事に役立つ才能です。

統計手順

データ サイエンスの重要な要素は統計です。

統計的手法は、応用データ科学者になるように学生を訓練する効果的なコースで簡単に説明されるトピックです。

線形回帰、ロジスティック回帰、判別分析、ブートストラップ、交差検証は、データ サイエンティストが熟知している必要がある統計手法です。

データの視覚化

データ サイエンスの優れた点の 1 つは、調査結果をグラフィカルに表示することです。

あらかじめ決められた設定、ビジュアライゼーションというよりもアートです。 これは、「万能」なアプローチがないことを意味します。

代わりに、視覚の達人は説得力のあるストーリーを語ることに長けています。

ヒートマップやウォーターフォール図などのより複雑なグラフに進む前に、棒グラフやヒストグラムなどの基本的なグラフに慣れることから始めてください。

研究データを評価または表示する場合、これらのプレゼンテーションは役に立ちます。 ただし、グラフィック アートを適用すると、1 変量および 2 変量解析が理解しやすくなります。

すべてではありませんが、多くのデータ サイエンス チームが、Tableau を取引の一般的なツールとして使用しています。

ドラッグ アンド ドロップを使用して、ビジュアル分析プラットフォームはユーザー フレンドリーなインターフェイスを提供します。

また読む: Dynamics 365 Project Operations が企業のプロセスの合理化に役立つ 5 つの方法

データの操作

生データのクリーニング、外れ値の除去、null 値の変更、データのより使いやすい形式への変換を伴うデータ操作は、初心者のデータ サイエンティストにとってもう 1 つの重要な能力です。

経験の浅いデータ サイエンティストは、データを巧みに操作することで、より迅速に結論を導き出すことができます。

データの操作と分析には時間がかかる場合がありますが、最終的には、優れたデータ駆動型の意思決定の開発に役立ちます。

頻繁に使用されるデータの変更および分析手法には、欠損値の復元、外れ値の修正、データの種類の変更などがあります。

機械学習

機械学習は、データ サイエンティストが理解しなければならない方法です。

予測モデリングは、機械学習を使用して行われます。

たとえば、機械学習システムを使用して翌月のユーザー数を予測し、前月の統計を表示することができます。

特にマーケティングにおけるビジネス分析の重要な要素は、結果予測です。

単純な線形モデルとロジスティック回帰は、ランダム フォレストなどのより複雑なモデルに進む前に開始するのに適しています。

これらのアルゴリズムのルールを知るには数行しか必要ありませんが、それでもなお、それらがどのように動作するかを理解することは重要です。

その結果、ハイパーパラメータの調整がより簡単になり、最終的にエラー率の低いモデルが生成されます。

問題を説明する練習は、機械学習を習得するための最良の方法です。

コミュニティのリーダーシップに焦点を当てたコミュニティハッカソンである HackLive などのアクティビティに参加できます。 ここでは、課題に取り組み、貢献しながら専門家から学ぶことができます。

強いコミュニケーション

コミュニケーションは、データサイエンティストのトップスキルのリストの次の才能です。

データ サイエンティストは、データの抽出、理解、分析に長けています。

ただし、自分の立場で成功し、組織を支援したい場合は、さまざまな専門的背景を持つチーム メンバーに結果を効果的に説明できなければなりません。

ビジネス感覚が強い

技術的な専門知識は、健全なビジネス上の判断と組み合わせると、最も効果的に適用できます。

それがなければ、新進のデータ サイエンティストは、企業が前進するために克服しなければならない問題や困難を特定できない可能性があります。

これは、あなたが働いている会社が新しいビジネスの可能性を追求するのを支援する上で非常に重要です。

また読む: オンラインベッティングのための Linebet アプリの機能

結論

膨大なデータ セットを管理し、データ サイエンスの問題に取り組むことは困難です。

データ サイエンスの専門家は、今や大企業の重要な構成要素となっています。 企業は、データ サイエンティストの才能と知識を活用するだけでなく、専門家の助言を求めることができます。

データ サイエンスの専門家は、組織のデータを管理する方法について洞察に満ちたアドバイスを提供することで、問題を解決することができます。

Udemyには、データ サイエンスに関する優れたコースがいくつかあります。

多くのことを学び、専門家になりましょう。