データサイエンスを学ぶ方法：
数ヶ月前、私はインターネットを閲覧して探していました 。データサイエンスを学びたいと思っていたのですが、インターネットにはコンテンツが豊富にあることに気づきましたが、データサイエンスを学ぶ方法、どこから始めればよいか、どのツールを習得する必要があるかなど、何百万もの質問がありました。頭とそれで私はそれについて書くことにしました。
データサイエンスに対する私の好奇心は、Targetのデータサイエンティストが女性顧客の買い物パターンを調査して妊娠しているかどうかを予測する方法についての記事を見つけたときに始まりました。データサイエンスがそのようなことを予測できるとは知らなかったので、これは私を魅了しました。私は困惑し、もっと学ぶ必要があることを知っていました。このようにして私の旅が始まりました。
データサイエンティストスキル–データサイエンスの学習方法– Edureka
先に進んで理論に飽きる前に、データサイエンスに関する面白い事実のリストを次に示します。
- 2015年には、データサイエンティストの約65％が仕事に満足していましたが、この数は2018年末までに88％に増加しました。
- ハーバードビジネスレビューは、データサイエンスを21世紀の最もホットな仕事と呼んでいます。データサイエンスがビジネスを成長させるために有用な洞察をどのように引き出しているかについては、賞賛しか聞こえません。
- データサイエンスの仕事の数は2020年までに364,000に増えると推定されています。
- 2018年末までに19万人の熟練したデータサイエンティストが不足するでしょう。
- データサイエンスを実践している企業は、データ分析を実装していない企業と比較して、4,300億ドルの生産性のメリットが見られます。
おもしろい事実を十分に理解した上で、データサイエンティストになるために必要なスキルについて話し合いましょう。データサイエンティストのスキルセットについて調査するために座ったとき、GlassdoorやIndeedなどのプラットフォームでいくつかの職務記述書を調べて、データサイエンティストに一流の企業が何を求めているかを確認しました。
デルのデータサイエンティストの職務記述書を見てみましょう。
職務内容–データサイエンスの学習方法– Edureka
上記の職務記述書は、企業がデータサイエンティストに何を期待しているのかを深く理解しています。わかりやすくするために、以下のセクションの職務記述書から重要なポイントをリストアップしました。
データサイエンティスト–必要なスキル
私にとって、データサイエンティストは、シャーロックホームズによく似ています。シャーロックホームズが殺人ミステリーを解決するのと同じように、データサイエンティストは、ビジネスを成長させるために、有用な洞察の検出、重要なデータの抽出などのデータミステリーを解決します。
データサイエンスの定義は次のとおりです。
データサイエンスは、さまざまなツール、アルゴリズム、機械学習の基礎を使用して、データから有用な洞察を抽出するプロセスです。データサイエンス–データサイエンスの学習方法– Edureka
データサイエンスについて詳しく知りたい場合は、次のブログ投稿をご覧ください。
先に進んで、データサイエンティストのスキルセットについて話し合いましょう。ほとんどの業界がデータサイエンティストに求めるスキルのリストは次のとおりです。
- 統計学
- 少なくとも1つのプログラミング言語– R / Python
- データの抽出、変換、および読み込み
- データラングリングとデータ探索
- 機械学習アルゴリズム
- 高度な機械学習（ディープラーニング）
- ビッグデータ処理フレームワーク
- データの視覚化
データサイエンティストのスキルについて詳しく知りたい場合は、 ブログ。
Edurekaには、さまざまなブログもいくつかあります。 、必ず読んでください：
それでは、ディスカッションのトピックであるデータサイエンスの学習方法に焦点を当てましょう。
データサイエンティストになる方法は？
私がデータサイエンスの研究を始めたとき、私が読んだ無料のコンテンツのほとんどは、データサイエンスの理論的側面にのみ焦点を当てていることに気づきました。データサイエンスを正しく理解するには、データサイエンスが機械学習アルゴリズムを使用してデータから洞察を引き出す方法を実際に理解する必要があります。
したがって、実際の問題に基づいたプロジェクト、データセット、および割り当てとともに、概念を深く理解できる、適切に構成されたデータサイエンスコースを常に選択する必要があります。
ザ・ Edurekaで設計されたものは、コースの期間中、各モジュールの最後に一連の課題とプロジェクトを提供してスキルをテストすることにより、実践的なアプローチに従います。
方法を理解しましょう Edurekaで、成功するデータサイエンティストになる道を歩むことができます。
Edurekaでのデータサイエンティストマスタープログラム
Edurekaのデータサイエンスマスタープログラムは、世界のトップIT企業が要求するすべてのツールとスキルをカバーするように設計されています。 Edurekaは、オンラインデータサイエンストレーニングのマーケットリーダーです。 Edurekaは、データサイエンスの分野で、世界中で30,000人を超える学生をトレーニングしてきました。
私がオンラインで見つけたデータサイエンスコースのほとんどは、まったくの初心者を対象としていませんでした。各コースでは、いずれかの分野の専門知識が必要でした。これは、初心者がどこから始めればよいかわからないため、難しいものです。 Edurekaでは、 データサイエンティストになるために必要なすべての前提条件、ツール、概念、アルゴリズム、言語などを網羅しています。
データサイエンスを学ぶ方法– Edureka
最高品質の教育を保証するために、Edurekaは、業界で10年以上の経験を持つ業界レベルの専門家によるインストラクター主導のライブセッションを提供しています。 IT業界で働く経験豊富な専門家であろうと、データサイエンスの世界への参入を計画している意欲的な人であろうと、修士プログラムはさまざまな専門的背景に対応するように設計および開発されています。
私たちが提供するプログラムをよりよく理解するには、コースカリキュラムをご覧ください。
データサイエンティストマスターコースカリキュラム– Edureka
Edurekaのデータサイエンス修士課程は、世界中の5000以上の職務記述書に関する広範な調査の後に設計されています。スタックには12個のモジュールが含まれており、完了するまでに約30週間かかります。すべてのモジュールについて、プロジェクトがあり、最後にあります。
すべてのモジュール、割り当て、プロジェクトを完了すると、キャップストーンプロジェクトが提供されます。キャップストーンプロジェクトは、ビジネスケースを提供します。修士課程の期間中に学んだすべてのスキルを適用して、これを解決する必要があります。このプロジェクトはあなたの履歴書への優れたアドオンになります！
Pythonのクラスとオブジェクトの例
コースが提供するものに焦点を当てましょう！
データサイエンス修士プログラムには、前提条件をカバーするために、5つのライブコースと7つのセルフペースコースが含まれます。自習型コースには次のものがあります。
- Python統計
- R統計
- SQLEssentialsのトレーニングと証明書
- Rプログラミング認定トレーニング
- Pythonプログラミング認定トレーニング
- Essentialsスケール
- MongoDBトレーニングと認定
データサイエンティストマスターコース無料選択科目
- ライブコースには、RとPythonの2つの別々のコースが含まれています。これらのコースは、データ抽出、ラングリング、探索、機械学習などのスキルをカバーします。
- 次のライブコースでは、ビッグデータをほぼリアルタイムで処理するために使用されるApache Spark＆Scalaを使用したビッグデータ分析の概念について説明します。
- これを投稿すると、Tensorflowを使用したAIとディープラーニングが紹介されます。このモジュールは、ディープニューラルネットワークの概念を理解するのに役立ちます。ここでは、Tensorflowを使用してディープラーニングモデルを作成するための実践的なプロジェクトを構築します。
- 最後のモジュールは、Tableauを使用したデータの視覚化、ダッシュボーディング、データ検出などのスキルを習得するのに役立ちます。
コースの最後に、ボタンをクリックするだけでLinkedInプロフィールにアップロードできる修了証明書が授与されます。
データサイエンティスト修士号証明書–データサイエンスの学習方法– Edureka
データサイエンティストになるのは簡単ではありません。継続的な努力と献身が必要です。 Edurekaのインストラクターは、あなたが理解し、学ぶことができるようにすることに途方もなく取り組んでいます。このコースでは、250時間以上のインタラクティブな学習と12のコースを提供し、データサイエンティストとして成功するための道を歩みます。さらに、インストラクター主導のライブセッション、クラスレコーディング、コース全体への生涯アクセス、技術的な問題の解決を支援する24時間年中無休のサポートチームを提供します。業界レベルのプロジェクトに触れることができ、 Edurekaからの検証済み証明書。
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