データサイエンスで成功するキャリアを築く方法に関する専門家のアドバイス
今日のデータ主導の世界では、データ サイエンスは最も急成長し、最も人気のある分野の 1 つとなっています。データ サイエンスには、貴重な洞察を開発するためのデータの抽出、分析、解釈が含まれます。データ サイエンスの分野に飛び込むには、多大な労力と献身が必要です。
ここでは、データ サイエンスで成功するキャリアを築くために必要なヒントと前提条件をいくつか紹介します。
1.教育
データ サイエンスには多くの計算が含まれるため、数学が重要です。
データ サイエンスのキャリアは、次のような強力な数学的基盤に基づいて構築されます。線形代数、行列理論、計算、統計、確率。
多くのデータ サイエンティストは独学ですが、コンピューター サイエンス、統計、エンジニアリングなどの分野で優れた IT の背景が必要な場合もありますが、必須ではありません。
多くの人が、Google、IBM、freecodecamp.org、W3 スクールなどで提供されるコースなど、ほとんど無料のオンライン リソースを利用しています。
2.スキル
データサイエンスの分野では、技術スキル、分析スキル、ソフトスキルの組み合わせが必要です。
これらのスキルには以下が含まれます:
1.データの視覚化: Tableau、PowerBi などのツール、および (Matplotlib &seaborn) などの Python ライブラリを使用して、データと調査結果を理解しやすく視覚的に魅力的な形式に変換します
2.プログラミング:
これはデータ サイエンスにおいて交渉の余地のないスキルです。データ操作、統計分析、機械学習に不可欠な Python および R 言語に習熟している必要があります。
3.機械学習と AI:
これには、Scikit-learn、Tensor flow、keras などの機械学習の理解と実装が含まれます。
4.データラングリング:
これは、欠損値、外れ値、分析に必要な形式のデータセットの結合を処理する機能です。
ソフトスキルには、優れたコミュニケーション、ビジネス洞察力、好奇心、学習意欲が含まれます。
これらは、データ サイエンスの分野で必要なスキルのほんの一部にすぎません。
3.仕事探し
これは、データ サイエンスのキャリアを構築する最後の 2 番目のステップであり、おそらく、運やネットワークなどに応じて、より長い時間がかかるステップの 1 つです。
ネットワーキング は、求職活動を大幅に改善し、仕事に就くチャンスを増やすことができます。これには、あなた自身と同じように専門家やデータ サイエンティストとつながることも含まれます。Linkedin などのツールは、仕事を見つけるためのネットワーキング ツールとして非常に成功していることが証明されています。接続してください。
各用途に応じて履歴書とカバーレターをカスタマイズし、キーワードも使用しながら関連するスキルを強調します。
最後に、しかし最も重要なことは、プロジェクトを作成して文書化することです。これは、潜在的な雇用主にあなたのスキルをアピールするのに役立ちます。求人応募にリンクを追加するか、サンプルを添付してください。
未来はデータに基づいて構築されており、データ サイエンティストの需要は日々増加し続けています。この分野は常に進化しているため、この分野が時代遅れになるのを防ぐために、新しいテクノロジーに追いつくための学習を続けてください。
データ サイエンスは新しい分野です。これからの充実した旅に備えて準備を整えてください!
以上がデータサイエンスで成功するキャリアを築く方法に関する専門家のアドバイスの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
