認定付きデータ分析コース

世界のビッグデータ市場が驚異的な速度で成長するにつれ、高度な分析ツールの需要も急増しています。 最近のStatistaの予測によると、世界のビッグデータ市場は2027年までに1,030億米ドルに成長する予定であり、2018年に予想された数値の2倍以上になります。クラウドコンピューティングとモバイルデータトラフィックの急増に加えて、驚異的な進歩を考慮するとIoTやAIのようなテクノロジーでは、ビッグデータの優位性はそれほど驚くべきことではありません。

ここでデータサイエンスとデータ分析のコースがどのように関連しているか疑問に思っていますか？

さて、企業は、信じられないほどのデータ量を理解し、戦略的な決定を下し、競争力を獲得するために、ビッグデータ分析の力に目を向けています。 ますます多くの企業がデータの可能性とそれがビジネスの成長と進歩に与える影響を認識するにつれて、データ分析への依存度が高まります。

それでは、データサイエンスと分析の重要性と、それらがビジネス環境をどのように変革しているかを詳しく見ていきましょう。 また、オンラインで最高のデータサイエンスコースの1つを紹介します。

データサイエンスとは何ですか？

データサイエンスには、隠れたパターンを発見し、生データから意味のある情報を引き出すためのさまざまなアルゴリズムとツールが含まれます。 これは、統計、数学、コンピューターサイエンス、人工知能、機械学習、ビジネスの洞察力が融合した学際的な分野です。

データサイエンティストは、構造化データと非構造化データの両方を扱います。 データマイニング、予測モデリング、機械学習アルゴリズムなどの概念を使用して、複雑なデータセットからパターンや異常を抽出し、実用的なビジネスインサイトに変換します。

さらに、データサイエンスの範囲は、探索的分析に限定されません。 アルゴリズムには予測分析が含まれるため、データサイエンスは、将来のイベントを予測するために一歩前進します。 一言で言えば、データサイエンスは、履歴データを使用して、現在の意思決定に使用できるパターンを発見します。また、モデル化して、将来どのように展開するかを確認することもできます。

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データ分析とは何ですか？

データ分析の概念は、データサイエンスとは少し異なります。 データサイエンスとは異なり、データ分析は抽出された洞察のより細かい点を発見することに焦点を当てています。 データ分析は、データサイエンスの幅広い分野での研究の一分野であり、データサイエンスが解明するより具体的な質問を扱います。 したがって、データ分析には主に数学、統計、および統計分析が含まれます。

一方では、データサイエンスは、ビジネスの成長と革新を推進するために極めて重要な新しい質問を発見します。 一方、データ分析は、これらの質問に対するソリューションを精査して、ビジネスの意思決定を改善し、データ主導のイノベーションを促進します。

データサイエンスは大規模なデータセットで意味のある相関関係を見つけ、将来を予測するための質問を形成しようとしますが、データ分析はコンテキスト内の履歴データを表示し、仮説をチェックします。 したがって、データ分析はデータサイエンスよりも集中的で具体的です。

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データサイエンティストとデータアナリスト–職務

ここで、データサイエンティストとデータアナリストの職務の違いの概要を次に示します。

データサイエンティストの職務

• データのクリーニング、処理、およびその整合性の検証。
• 探索的データ分析の実行
• データマイニングと統計分析の実行
• 自動化のためのコードを記述し、機知に富んだ機械学習ライブラリを構築します。
• 将来の予測を行うためのデータの新しいパターンの特定。
• 機械学習ツールとアルゴリズムを採用して、実用的なビジネス洞察を提供します。

データアナリストの職務

• データの収集と解釈
• 探索的データ分析
• 統計ツールを使用して、データ内の新しいパターンを発見します。
• 記述的、規範的分析、予測分析、診断分析などのさまざまな分析ツールを試してみてください。
• SQLを使用したデータクエリの実行
• ビジュアライゼーションとKPIの開発。

データサイエンティストとデータアナリスト–スキル

無料のデータサイエンスコースに登録する場合でも、オンラインでデータ分析コースの1つを選択する場合でも、業界が要求する基本的なスキルセットを知っておく必要があります。 だから、ここにあなたにアイデアを与えるための簡単な実行があります：

データサイエンティストになるために必要なスキル

• 数学
• 高度な統計
• R、Java、Python、Scalaなどのプログラミング言語。
• MongoDBやCassandraなどのSQLおよびNoSQLデータベース。
• Tableau、D3.js、QlikViewなどのデータ視覚化ツール。
• 回帰、クラスタリング、時系列分析などの機械学習アルゴリズム。
• データラングリングとデータ探索。
• 高度な機械学習に関する理解–ディープラーニング、ニューラルネットワーク、NLP

データアナリストになるために必要なスキル

• マイクロソフトエクセル
• 中間統計
• SQLデータベース
• Python、R、およびSASプログラミング言語。
• TableauやPowerBIなどのデータ視覚化ツール。
• 機械学習
• 問題解決と批判的思考。
• プレゼンテーション

データ分析のための最高のコースから何を期待すべきですか？

スキルセットの長いリストは、それらすべてを取得することが可能かどうか疑問に思うかもしれません。 ここで、オンラインデータサイエンスとデータ分析のコースが登場します。

しかし、オンラインコースの海では、どのようにして最良のものを選択しますか？

あなたを助けるために、ここにオンラインデータサイエンスまたはデータ分析コースが理想的に提供すべきものに関するいくつかの指針があります：

1. 技術的なスキル

• Microsoft Excel、Python、MySQL
• 統計分析
• マーケットバスケット分析
• AIと機械学習
• 高度な機械学習
• データの視覚化（Tableau）

2. ソフトスキル/対人スキル

• 批判的思考
• コミュニケーションスキル
• プレゼンテーション能力
• ビジネスの理解

3. 業界関連プロジェクトの実務経験
4. 業界ネットワーキング

データサイエンスとデータ分析の学習：データ分析オンラインのベストコース

データサイエンスとビジネス分析の包括的なコースを探しているなら、検索はここで終わります。

upGradは、メリーランド大学と連携して、9か月の魅力的でありながら厳格なコースを通じて、データサイエンスとビジネス分析のプロフェッショナル証明書プログラムを提供しています。 このプログラムは、マネージャーや働く専門家向けに特別に設計されており、候補者が専門的なネットワークを確立するのを支援しながら、コアデータサイエンスとビジネス分析のスキルに焦点を当てています。 さらに、このプログラムでは、学生が専門家のメンターやメリ​​ーランド州の教員と交流できるようにしながら、実際の業界プロジェクトを通じて実践的な学習を提供しています。

プログラムのハイライト：

• メリーランド大学のロバートH.スミスビジネススクールからの専門資格
• 100時間以上のライブセッションで400時間以上の学習
• 20以上のケーススタディと課題
• 選択したドメインからの1つの絶頂プロジェクト
• 360度の学習サポート
• 業界およびピアネットワーキング

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結論

ビッグデータが世界を席巻する中、生データを処理して洞察を引き出すことができる分析ツールの必要性が最も重要になっています。 その結果、データサイエンティストとデータアナリストの需要は、ほぼすべての業界とセクターで急増しています。 この傾向はAIとして継続する可能性が高く、機械学習は私たちの日常生活と複雑に関連するようになります。

ビッグデータとデータサイエンスの仕事には、有望な見通しがあります。 世界中の企業や企業がデータを最大限に活用しようと努力しているため、これらは世界で最も人気のある仕事になっています。 要約すると、データサイエンスまたはデータ分析コースにサインアップして、その分野の専門的で需要の高いスキルを習得するのにこれ以上の時間はありません。