データサイエンティストになりたいですか？パート1：必要な10つのハードスキル

データサイエンティストになりたいですか？' (Do you want to become a data scientist?) 'パート1：必要な10つのハードスキル' (Part 1 10 essential hard skills)

データサイエンティストになる方法についての包括的な記事にはたくさん出会うことがあります。それらはたくさんの有益な情報を提供していますが、非常に圧倒的なものになることがあります。特に初心者の場合、知る必要があることとすぐに始める方法を知りたいだけです。

これがこのブログの目的です。私はデータサイエンティストになるために必要な10のハードスキルについて説明します。

さあ、始めましょう…

プログラミング言語

どのプログラミング言語もコーディングを知らない場合は、まずコーディングの方法を学ぶ必要があります。私のおすすめはPythonです。データサイエンスにおいて最も人気のあるプログラミング言語と言われています。

データサイエンスのために学ぶことのできる他の言語には、R、SQL、Juliaなどがあります。

数学

コーディングの世界では必要ないと言われるトピックもありますが、それは間違いです。私は数学の側面に触れなかったブートキャンプを経験しましたが、それが私の能力に大きな弱点をもたらすことに気づきました。

データサイエンスに必要な数学の分野には、線形代数、線形回帰、確率と統計があります。データサイエンスの背後にある数学を学ぶことは、あなたのデータサイエンスのキャリアに非常に有益で、雇用主にも認識されるでしょう。

数学を学ぶことは神経をすり減らすかもしれませんので、私は完全にあなたのためらいを理解します。心を落ち着かせるために、数学の恐怖を克服し、データサイエンスのために数学を学ぶ方法についての記事をお読みください。

統合開発環境（IDE）

統合開発環境（IDE）は、ソフトウェア開発に特化したツールと機能の組み合わせを備えたソフトウェアアプリケーションです。IDEはデータ分析、可視化、および機械学習のタスクの実行に役立ちます。適切なIDEを選ぶことは、あなたの好みによるものです。例えば、以下のようなものがあります。

Jupyter Notebook
Google Colab
Visual Studio Code
PyCharm
RStudio

あなたのIDEは、プログラミング言語の習熟度、数学の学習、以下のすべてを学ぶ場所です。私のお気に入りはJupyter NotebookとVisual Studio Codeです！これらは、雇用主が人気のあるIDEを知っていることを期待するため、非常に有益になります。

ライブラリ

多種多様なライブラリの存在により、コーディングは年々ますます簡単になっています。これらのライブラリは、データ分析や機械学習のプロセスを効率化するために使用できるツールです。

Pythonを学ぶことに決めた場合、以下のライブラリを学ぶことをおすすめします。

NumPy
Pandas
Matplotlib
Seaborn
Scikit-Learn
TensorFlow
PyTorch
NLTK（Natural Language Toolkit）
Beautiful Soup
Scrapy

最初にライブラリのリストを提供する理由は、データサイエンスの学習の過程でこれらのライブラリをよく目にするようになるからです。それぞれが提供する内容を学び、どこに適用できるかを見つけることができます。例えば、Matplotlibはデータの可視化に使用できます。

データ変換

文字通りデータを変換することです。データ変換は、生データを取得し、変更、調整、変換して分析やその他のタスクに使用できる形式にするための重要なフェーズです。

正規化、標準化、スケーリング、特徴エンジニアリングなどについて学ぶ必要があります。

関連記事: データ変換: 標準化 vs 正規化

データ可視化

データの可視化は、データサイエンスの重要な側面であり、コーディング以外の方法で調査結果を伝える必要があります。チーム内の全員が技術的に習熟しているわけではないため、ビジュアルで調査結果を提示することは、意思決定プロセスにも役立ちます。

次の記事をお読みください：データ可視化のベストプラクティスと効果的なコミュニケーションに役立つリソース

機械学習

次に学びたいのは機械学習です。機械学習にはさまざまな側面があり、すべての分野においてエキスパートになることはできませんが、この分野である程度の知識を持つことは重要です。学ぶべきことはたくさんありますので、覚悟してください。

まずは教師あり学習、教師なし学習、分類、回帰タスクなどの基本的な概念から始める必要があります。これらを十分に理解し、区別することができるようになったら、サポートベクターマシンやニューラルネットワークなどの異なる機械学習アルゴリズムについてさらに学ぶ必要があります。

機械学習モデルを理解したら、以下のことを学ぶ必要があります：

機械学習モデルの構築
モデルの評価
デプロイメント
モデルの解釈性
過学習と適合不足
ハイパーパラメータの調整
検証とクロスバリデーション
アンサンブルメソッド
次元削減
正則化技術
勾配降下法
ニューラルネットワークとディープラーニング
強化学習

言ったように、この分野では学ぶべきことがたくさんありますので、時間をかけて練習することをお勧めします！

次の記事が役立つでしょう：機械学習スキル向上のためのトップ15のYouTubeチャンネル

ビッグデータツール

これだけの知識を持っていることは素晴らしいことですが、いくつかのツールはデータサイエンスのキャリアをさらに進化させることができます。異なるテクノロジーの理解、使用場所、利点と欠点を知ることで、データサイエンスの旅を効率的に進めることができます。

さまざまなツールやテクノロジーがありますが、Apache Spark、TensorFlow、PyTorch、Hadoop、Tableau、Gitなどの人気のあるツールをいくつか挙げます。

クラウドコンピューティング

クラウドコンピューティングは、データサイエンスの非常に重要な要素です。プロジェクトやタスクはすべて製品になるため、クラウドコンピューティングサービスはスケーラブルなストレージや計算能力を提供し、ツールやサービスへの簡単なアクセスを可能にします。

Amazon Web Service、Microsoft Azure、Google Cloud Platformなどのクラウドプラットフォームについて学ぶ必要があります。

クラウドコンピューティングの他の重要な側面として、データの格納、データベース、データウェアハウジング、ビッグデータ処理、コンテナ化、データパイプラインなどがあります。

次の記事をお読みください：

クラウドコンピューティング入門ガイド
クラウドコンピューティングを活用したデータサイエンスプロジェクトの効率的なスケーリング方法

プロジェクト

最後に、プロジェクトを追加します。プロジェクトは上記のすべてを示すものです。ただし、履歴書を作成して仕事を見つけるために多くのプロジェクトを行う必要はありません。はい、それが最終目標ですが、プロジェクトを完全に理解することが重要です。

面接では、プロジェクトについて質問され、詳細を理解していることが求められます。自分のスキルや、自分の弱点をどのように特定し、それに取り組んだかをプロジェクトを通じて示しましょう。

次の記事をお読みください：

初心者向けのデータ分析プロジェクト5選
データサイエンスポートフォリオのための高度なプロジェクト5選

まとめ

この記事は、できるだけ簡潔にするように心がけました。あなたが圧倒されることがないように成功し、データサイエンスの旅をスタートさせるために十分な詳細とリソースを提供できたことを願っています！

データサイエンティストとして必要なソフトスキルについては、パート2をご覧ください。Nisha Aryaはデータサイエンティストであり、フリーランスのテクニカルライターであり、VoAGIのコミュニティマネージャーです。彼女は特にデータサイエンスのキャリアアドバイスやチュートリアル、データサイエンスに関する理論的な知識の提供に興味があります。また、人間の寿命の長期化に人工知能がどのように役立つかを探求したいと考えています。彼女は積極的な学習者であり、他の人々を指導する一方で、自身の技術知識と執筆スキルを広げることを目指しています。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

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