データサイエンスを学ぶには？

公開: 2023-01-12

データ サイエンティストになることはやりがいのあるキャリアですが、この分野を学ぶには一生の献身と努力が必要です。 1年や半年でデータサイエンティストになることはできません。 データ サイエンス ロードマップの助けを借りて、データ サイエンティストになるために最初に学ばなければならない能力を以下に示します。

データサイエンスの学び方

Intellipaat が提供するデータ サイエンティスト コース コースは、データ サイエンスの学習に本当に興味がある場合に大きなメリットとなります。

以下に示す次のトピックは、このブログでまとめられます。

  • データサイエンスとは？
  • データサイエンスを学ぶさまざまな方法
    • プログラミング言語の選択
    • 統計学
    • SQLを学ぶ
    • データクリーニング
    • 探索的データ分析
    • 機械学習アルゴリズムを学ぶ
    • 分析の練習 Vidhya と Kaggle
  • 結論

データサイエンスとは？

データ サイエンスは、科学技術のスキルを組み合わせて、現在の問題に対するデータ駆動型のソリューションを開発および分析する分野です。 これは、統計、コンピューター サイエンス、数学、およびその他の関連分野の原則を含む学際的な分野です。

データ サイエンスの専門家は、最先端の統計、ディープ ラーニング、マシン インテリジェンスを使用して、分析を提示し、困難な問題に対するソリューションを提供します。 企業がライバルを凌駕するためにデータを使用しようとするにつれて、データ サイエンスは多くの組織にとって重要な要素に成長しました。

データ サイエンスは、顧客の要件をよりよく理解し、可能性を見出し、より効果的な戦略を策定するために、組織でより頻繁に使用されています。

その後、データ サイエンスは現代のビジネス環境に組み込まれています。 データ サイエンスとは、本質的に、かなりの量のデータセットから重要な洞察を抽出する研究です。 これには、高度な分析手法を使用してデータをフィルター処理し、相関関係、相関関係、およびその他の洞察を探すことが含まれます。

データ サイエンティストは、ディープ ラーニング、機械学習、データ マイニングなど、多数のツールと方法を使用してデータを分析および解釈します。 データ サイエンティストは、これらの方法を使用するために、データに関する詳細を発見し、隠された情報を発見する可能性があります。

データサイエンスを学ぶさまざまな方法

データ サイエンスを学ぶ最も一般的な方法の 1 つは、オンライン コースです。 入門コースから、機械学習や深層学習などの特定のトピックをカバーするより高度なコースまで、さまざまなオンライン コースを利用できます。 これらのコースのほとんどは自分のペースで進められるため、都合のよいときに取り組むことができます。 これらのコースの多くは、Coursera、edX、Udemy などのプラットフォームで見つけることができます。

データ サイエンスを学ぶもう 1 つの方法は、ブート キャンプに参加することです。 ブート キャンプは、データ サイエンスに関連するさまざまなトピックをわずか数日でカバーする集中コースです。

さらに、近くのカレッジや大学のコースに登録して、データ サイエンスを学ぶこともできます。 多くの大学がデータ サイエンスのコースを提供しています。これは、この分野の基礎を習得するための素晴らしい方法かもしれません。 直接クラスに登録することで、インストラクターや他の学生とネットワークを築くことができる場合があります。

独学でもっと学べば、データ サイエンスを学ぶこともできます。 チュートリアル、書籍、Web サイトなど、多くのインターネット リソースを介してデータ サイエンスを学ぶことができます。 Stack Overflow や Reddit などのオンライン フォーラムに参加して、熟練したデータ サイエンティストに質問することもできます。

ほとんどのブートキャンプは対面で開催されますが、オンライン オプションも利用できます。 ブート キャンプは、短期間でデータ サイエンスを集中的かつ包括的に紹介する優れた方法です。 さらに、インドで有名なブートキャンプの 1 つは、インドで最高のデータ サイエンス コースを提供する Intellipaat です。

データ サイエンスを学び、この急速に進化する技術分野を理解したい人向けのヒントを次に示します。

STEP 1: プログラミング言語の選択 (Python / R)

プログラミング言語を学ぶことは、データ サイエンスの旅を始める最初のステップです。 Python は 2 つの中で最も人気のあるプログラミング言語であり、ほとんどのデータ サイエンティストによって採用されています。

Numpy、Pandas、MatplotLib、Scipy などの多数の組み込みライブラリをサポートし、操作が簡単で用途が広いです。

STEP2：統計

統計と確率の知識は、データ サイエンティストになるために食事の塩と同じくらい必要です。 それらを理解することは、データ サイエンティストが大量のデータ セットをより適切に解釈し、そこから洞察を得て、分析するのに役立ちます。

STEP3：SQLを学ぶ

大規模なデータベースからデータを抽出して対話するために、SQL が使用されます。 さまざまな種類の正規化の理解、ネストされたクエリの作成、相互に関連する問い合わせの利用、データに対する結合操作の実行など、生の形式での抽出はすべて優先事項です。 その後、データは Python ライブラリまたは Microsoft Excel を使用してさらにクレンジングされます。

STEP 4. データクリーニング

データ サイエンティストがプロジェクトに費やす時間の大半は、データ セットのクリーニング、欠損値への対処、不要な情報の削除に費やされます。

Pandas や Numpy などのいくつかの組み込み Python ライブラリを利用することで、これを実現できます。 さらに、Microsoft Excel でのデータの操作に熟達している必要があります。

STEP 5: 探索的データ分析

データ サイエンスは、探索的データ分析が行われて初めて可能になります。 データ パターンの発見、データの評価、データの適切な傾向の特定は、データ サイエンティストが完了しなければならない数多くの仕事のほんの一部です。

さまざまなグラフィカルおよび統計手法を使用して、それらから有用な洞察などを抽出します。

  1. A) Pandas と Numpy ベースのデータ分析
  2. B) データの操作
  3. C) データの視覚化。

STEP 6: 機械学習アルゴリズムを学ぶ

Google は、「機械学習は、分析モデルの構築を自動化するデータ分析手法です。 に基づいた人工知能の一部門です。

データサイエンティストの雇用の最も重要な段階は、機械学習アルゴリズムを使用してさまざまなバージョンを構築し、あらゆる状況に対して最も効果的な答えを予測して考え出さなければならないときです。

この段階は、システムがデータから学習し、パターンを識別し、人間の介入をほとんどまたはまったく必要とせずに意思決定を行うことができるという考えに基づいています。

STEP 7: Analytics Vidhya と Kaggle の練習

主題の基礎を学んだ後、データ サイエンスの実践的な経験を積む時が来ました。 Kaggle や Analytics Vidhya など、実践的な経験を提供してくれるオンライン リソースがいくつかあります。

基本レベルとエキスパートレベルの両方でデータセットを扱う専門知識。 さまざまな機械学習アルゴリズムや分析方法などを理解するのに役立ちます。

結論

どのようにデータ サイエンスを学ぶかを決めるにせよ、データ サイエンスは多くのコミットメントと努力を必要とする複雑なテーマであることを念頭に置いておくことが重要です。 ただし、データサイエンスは、仕事に取り掛かる準備ができていれば、新しい可能性につながる収益性の高い分野になる可能性があります.