神話の崩壊：データサイエンスはコーディングを必要としない

データサイエンスのキャリアの世界市場は急速に成長しており、2019年から2024年にかけて30％のCAGRで成長すると予想されています。データサイエンスは、コンピュータサイエンス業界で最も重要な分野の1つになりつつあります。 これは、データ収集、パフォーマンス分析、傾向予測、および収益の最大化に高度なデータサイエンステクノロジーを採用する企業が増えているためです。

データサイエンスのキャリアパスに関する一般的な誤解は、コーディングとコンピュータアルゴリズムに習熟している必要があるというものです。 ただし、データサイエンスは、統計、数学、データの視覚化、回帰、エラー解決など、さらに多くの主題で構成されています。データサイエンスはデータに基づいており、必ずしもどのように行うかではなく、データを使用して行うことと多くの関係があります。

データサイエンスは何で構成されていますか？

データサイエンスのキャリアでは、専門家は大量のデータや情報に取り組み、消費者の好みやマーケティングの傾向などのパターンを見つけて、企業の戦略を立てます。 このようなデータ主導の意思決定機能は、マーケティング、製品設計、収益創出、ブランド認知度などに必要です。

データサイエンティストとして習得する必要がある主な3つのスキルセットは次のとおりです。

1. 現実世界の問題をできるだけ早く解決するための数学的推論。
2. あなたの観察と結論を説明するためのコミュニケーションスキル。
3. ビッグデータとその構造を処理し、ビジネスポリシーを形成するための分析ツールとソフトウェア。

データサイエンスに必要なスキル

Python、R、Javaなどのプログラミング言語を使用してコーディングを理解することは良いことですが、コーディングの専門家でなくても、データサイエンスで成功するための扉を開くことはできません。 あなたが学ぶことができるいくつかの本質的な技術的およびソフトスキルがあります。

1.統計

データを操作するときは、組織の要求に応じて生データから重要な情報を抽出する方法を知る必要があります。 次に、統計分析、グラフ表示、および回帰手法を使用して、統合データから有用なパターンを推測する必要があります。

データサイエンスのキャリアで習得する必要のある基本的な概念は、確率、サンプリング、データ分布、仮説検定、相関、分散、および回帰の手法です。 また、さらに使用するためにデータを改良するために、データモデリングおよびエラー削減プロセスのさまざまな統計手法を学ぶ必要があります。

2.データELT

データ抽出、データロード、およびデータ変換（Data ELT）のプロセスは、データサイエンスと分析における重要なスキルです。 データサイエンティストは、これらの部門に関連する機能を管理します。

最初のステップであるデータ抽出には、データ抽出ツールを使用して、ファイル、データベース管理システム、NoSQLデータベース、ユーザー追跡Webサイトなどのさまざまなソースからデータを収集することが含まれます。 次に、この収集されたデータは、ビジネスロジックに従って変換され、価値を提供する演習になります。 データがクレンジングされ、冗長性が排除され、操作されると、データ統合が行われ、データウェアハウジングに送信されます。 最後に、データサイエンティストは、レポートと分析のためにデータウェアハウスにデータをロードします。

3.探索的データ分析

データのラングリングと探索を一緒に行うことは、探索的データ分析として知られています。 それらは、データサイエンティストにとって不可欠なスキルを形成します。 これには、データをクリーンアップしてすべてのエラーを取り除き、ビジネスで使用するためにデータを検証し、さらに処理するためにデータを構造化し、標準化することが含まれます。

コーディングに自信がない場合は、次の探索的データ分析ツールを試すことができます。

• マイクロソフトエクセル
• ラピッドマイナー
• トリファクタ
• ウェカ
• Tableau Public
• データサイエンススタジオ
• タナグラプロジェクト
• KNIME

これらのツールは、データの視覚化、クラスタリング、回帰、デプロイなどの高度な機械学習モデルを操作するのに役立ちます。

4.機械学習

機械学習の手法、ツール、アルゴリズムを使用した予測モデリングは、データサイエンスのキャリアにとって非常に重要です。 しっかりと把握しておく必要のある概念は、ツリーモデル、回帰アルゴリズム、クラスタリング、分類手法、および異常検出です。 インターネット上には、Pythonコードを記述せずにデータセットで作業するのに役立つソフトウェアが多数あります。

機械学習は、データとそのパターンを視覚化してビジネス上の意思決定を行うための優れた方法です。 グラフィックユーザーインターフェイス（GUI）ツールを使用して、クライアントエンドの会議で役立つチャート、グラフ、ヒストグラム、およびその他のグラフィックを設計できます。

5.ビッグデータ処理フレームワーク

ビッグデータ処理フレームワークは、データの前処理、モデリング、変換、および計算効率を処理します。 データサイエンティストが今日知っておく必要のある主要なフレームワークは次のとおりです。

• Hadoop
• スパーク
• Apache Flink
• Apache Storm
• Apache Samza

データサイエンティストが最大限の注意を払う必要があるスキルは、特定のデータセットから価値の高い推論を行う能力です。 これらのビジネス洞察は、会社のマーケティングおよび販売セクションの改善に役立ちます。 上記のビッグデータ処理フレームワークは、まさにその点で役立ちます。

データサイエンティストのキャリアパス

データサイエンスでのキャリアを開始するには、上記のスキルで理論的な知識と実践的な経験を積むことができます。 upGradに関連してIIITバンガロールが提供するデータサイエンスのエグゼクティブプログラムのようなオンラインコースに目を向けることができます。

これは、400時間以上のビデオコンテンツ、60以上の産業プロジェクト、およびプロのメンターによる40以上のライブセッションを通じて、必要なすべてのデータサイエンストピックを教える12か月のオンライン認定プログラムです。 働く専門家向けに設計されており、次のトピックをカバーしています。

• Pythonプログラミング入門（基本を知っているでしょう）
• 推論統計
• 仮説検定
• 線形回帰
• ツリーモデル
• クラスタリング
• Tableauの視覚化
• ストーリーテリングのケーススタディ
• 自然言語処理
• ニューラルネットワークの紹介

Uberの需給調査、Telecomチャーンのケーススタディ、IMDbの映画評価調査などの業界プロジェクトを備えたこのコースは、学生に高度なデータサイエンススキルを身に付けることを目的としています。 さらに、配置支援とプロファイル作成ワークショップを提供して、このドメインに簡単に就職できるようにします。

概念をよく学んだら、データサイエンティストのキャリアパスで生き残るためにソフトスキルに集中する必要があります。 プログラマー以外の人にとっては、データ分析のための機械学習手法の操作をスムーズにするためのGUIツールをサポートするのが最善です。 さらに、捕虜のストーリーテラーになります。 マシンアルゴリズムがデータを処理しますが、利害関係者がほぼ即座にアイデアを把握できるように、推論を伝えることができるはずです。

結論

データサイエンスのキャリアを開始したら、業界で強力なビジネス洞察力を身に付け、任意の1つのドメイン（金融、テクノロジー、ヘルスケア、小売など）で熟練した専門家になります。 今後10年間で、このキャリアラインには高い範囲があります。