データ サイエンスは、データ マイニングと同様に、構造化または非構造化のさまざまな形式のデータから知識や洞察を抽出するための科学的方法処理アルゴリズムとシステムの学際的な分野です。ビッグ データ アナリティクスまたはデータ サイエンスは、IT 業界で非常に一般的な用語です。これは、これが、私たちが最近生成している膨大な量のデータを処理するのに役立つ派手な用語であることを誰もが知っているからです。必要なスキルを見てみましょう。
データ サイエンスは、統計コンピューター サイエンスと専門分野の専門知識を組み合わせて、データから洞察と知識を抽出する学際的な分野です。データサイエンスに必要なスキルは、テクニカルスキル領域の専門知識とソフトスキルに大別できます。
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- 技術的スキル:
データ サイエンスでは、Python などのプログラミング言語や Tableau などの R データ視覚化ツール、SQL や機械学習アルゴリズムなどの Power BI データベースの熟練度が必要です。データ サイエンティストは、データ クリーニング変換や特徴エンジニアリングなどのデータ操作および分析手法をしっかりと理解している必要があります。 - ドメインの専門知識:
データ サイエンティストは、自分が取り組んでいるビジネス ドメインを理解している必要があります。たとえば、医療分野のデータ サイエンティストは、医療用語と医療ワークフローに関する知識を持っている必要があります。同様に、金融分野のデータサイエンティストは、金融商品と市場について理解している必要があります。 - ソフトスキル:
コミュニケーション コラボレーションや問題解決などのソフト スキルは、データ サイエンティストとして成功するために不可欠です。データ サイエンティストは、複雑な技術概念を技術以外の関係者に明確かつ簡潔に伝えることができなければなりません。また、チーム環境で協力して作業でき、複雑な問題を特定して解決するための強力な問題解決スキルも必要です。
要約すると、データ サイエンスには、プログラミング言語の技術的熟練度、データ分析と機械学習アルゴリズム、関連分野の専門知識、およびコミュニケーション コラボレーションや問題解決などの強力なソフト スキルが必要です。これらの分野の専門知識を持つ多才なデータ サイエンティストは、データから洞察と知識を抽出し、ビジネス価値を高めることができます。
データ サイエンスは、統計および計算技術を使用してデータから洞察を抽出する学際的な分野です。データ サイエンスのキャリアに必要な主要なスキルには次のようなものがあります。
ドメイン知識: データが分析される特定の業界またはビジネスのコンテキストを理解することは、生成された洞察を解釈して適用するために重要です。
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