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すべてのMicrosoftとODSCの提携オファリング

みなさんは、データサイエンスやAIのリーダーになる前から、ソフトウェアとテクノロジーの分野でリーダーであったマイクロソフトをご存じですよねそれは今も変わりません数年の間に、ODSCは彼らと密接な関係を築いてきました一緒にウェビナーを開催したり、ブログを執筆したり、セッションで協力したりしています...

VoAGIニュース、12月6日：機械学習をマスターするためのGitHubリポジトリ•データエンジニアリングをマスターするための5つの無料コース

今週のVoAGIでは、機械学習コース、ブートキャンプ、書籍、ツール、インタビューの質問、チートシート、MLOpsプラットフォームなどから、MLをマスターし夢の仕事を得るためのGitHubのリポジトリを発見しますデータエンジニアは、データ駆動の全体的なデータワークフローのために必要なインフラストラクチャとツールを準備・管理する必要があります...

土木技術者からデータサイエンティストへのキャリア転換

はじめに 土木技術者からデータサイエンティストへの転身は、個人的および職業的成長の可能性が非常に高い、刺激的で挑戦的な旅です。土木技術者は、問題解決の才覚と分析能力を持っており、データサイエンスのダイナミックな世界にシームレスに溶け込む強固な基盤を持っています。土木工学からデータサイエンスへの転身の旅を探求し、両分野の関連性を明らかにし、移行可能なスキルを特定し、必要なデータサイエンスのスキルを習得するためのガイダンスを提供しましょう。 土木工学はデータサイエンスと関連していますか？ 土木工学とデータサイエンスは、異なる分野のように見えるかもしれませんが、関連性や重なりがあります。土木工学のスキルはデータサイエンスに応用されます。両分野のキーポイントは以下のとおりです： 問題解決のアプローチ：両者は共に体系的で分析的な問題解決を必要とし、土木技術者の複雑さを分解する能力はデータサイエンスのタスクに補完されます。 データ収集と分析：土木プロジェクトは膨大なデータセットを生成しますが、これはデータサイエンスがデータの収集と分析に頼っていることと類似しています。 統計分析：土木技術者は構造の安全性に統計を使用しますが、これはデータサイエンスがパターン認識と予測のために使用していることと並行しています。 数理モデリング：モデルの作成は土木工学とデータサイエンスの両方で一般的であり、振る舞いの予測とアルゴリズムの構築に使用されます。 地理空間分析：土木技術者は地理空間データを使用しますが、データサイエンスはそれを空間的な洞察と予測に活用しています。 データの可視化：両者は可視化技術を使用して結果を提示し、洞察を効果的に伝えます。 リスク評価と意思決定：土木技術者はプロジェクトのリスクを評価しますが、データサイエンスはデータに基づいた意思決定と予測モデリングを提供します。 持続可能なインフラストラクチャ：データサイエンスは、リソースの最適化や保守ニーズの予測により、持続可能なインフラストラクチャに貢献することができます。 関連記事：2023年にデータサイエンティストになるためのステップバイステップガイド 類似点と移行可能なスキル 土木工学とデータサイエンスの類似点を認識することで、プロフェッショナルはギャップを埋め、スムーズなキャリアの転換を実現することができます。以下に、両分野で共通のスキルを探求してみましょう： 技術スキル 土木技術者は、複雑なデータセットの解釈や統計分析、数理モデリング、データ操作の技術がデータサイエンスで重要です。 彼らはMATLAB、Python、またはRなどの言語を使用してシミュレーションやデータ分析を行い、データサイエンスでの前処理、機械学習、データ可視化にも容易に転用できるスキルを持っています。 彼らは大規模なデータセットの管理と処理に優れており、有意義な洞察を抽出する能力があります。これはデータサイエンスでのデータのクリーニング、変換、分析において重要なスキルセットです。 領域知識 土木技術者の建物、橋、交通ネットワークなどの物理システムに関する専門知識は、データサイエンスのインフラストラクチャのパフォーマンス、最適化、資産管理の分野と関連しています。 環境に関する考慮事項の専門知識は、データサイエンスの環境データの分析、トレンド予測、リソース最適化において価値があります。 ソフトスキル 土木技術者の協力とプレゼンテーションのスキルは、非専門家向けに洞察を効果的に伝えるためにデータサイエンスで重要です。…

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