データサイエンスの求人探し：就職への道を導いてくれた5冊の本
'Data Science Job Search 5 Books That Led the Way to Employment'
成功した就職面接への道を予約する
前書き
辛い時期だとわかっています！困難な時期に直面しており、私たちは大きな困難に直面していることは否定できません。CNNの2023年の解雇トラッカーによると、多くの企業が仕事の削減を発表しており、現在の求人市場の状況を鮮明に示しています。CNBSによると、今年の解雇はほぼ5倍に急増し、テクノロジー業界に大きな影響を与えています。私も新卒だったので、よくわかっています。この時代では、新卒者は就職活動でさらに多くの課題に直面しています。そこで、この記事を書くことにしました。少しでも助けになればと思っています。
私自身の苦労をよく理解しており、雇用を求める人々にサポートを提供したかったのです。この記事では、私自身の旅に影響を与えた本のリストを慎重に選び、私にデータサイエンスの求人市場を成功裏に航海するための必須の知識とスキルを提供します。一緒にこの旅に出発し、障害を乗り越え、成功を手に入れましょう。
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概要
この記事は「求職」についてです。もし私のデータの旅についてもっと読みたいと思うなら、ぜひ私の出版物『データ科学の大学院生として』をチェックしてください！最近の卒業生で求人機会を探している人、インターンシップを探している学生、最近解雇された人など、この記事はあなたをサポートするためにここにあります。私があなたの味方です！
この記事では、私自身の求職活動において重要な役割を果たした5冊の本を共有します。各本は異なるトピックをカバーし、貴重な知見とガイダンスを提供します。時間はお金と言います！個人的には、準備に時間を節約してくれる本を重視しています。スキルを向上させたり、新しい知識を得たり、インスピレーションを見つけたりするために、この記事は競争力のある求人市場を航海するための信頼できるリソースを提供することを目指しています。私の日々のストーリーや投稿をもっと見たい場合は、私のInstagramをフォローすることを検討してください！さあ、準備ができたら、始めましょう！
- ML: 機械学習面接の解説
- Stats: RとPythonを使用したデータサイエンティストのための実践的な統計学：50以上の重要な概念
- Metrics: リーンアナリティクス：データを使ってスタートアップをより速くより良くする
- Prod: PM面接の解説：テクノロジー業界のプロダクトマネージャーの仕事を手に入れる方法
- DL: ディープラーニング面接：AIのさまざまな主要なトピックに関する完全に解決された面接問題数百問
機械学習面接の解説
機械学習の面接の準備をしているか、一般的な機械学習の知識を復習したい場合は、この本でカバーされている質問を調べて、自分の準備状況を評価することを強くおすすめします。事実確認！あなたの理解と準備の事実確認を提供します。この本では、過学習の特定、分類器のさまざまな評価指標、さまざまな機械学習アルゴリズムの比較など、さまざまなクラシックな質問が取り上げられています。
「マシンラーニングの面接を突破する」は、監督学習と非監督学習、自然言語処理、モデル評価など、多岐にわたるトピックをカバーしています。ただし、各カテゴリや質問についてさらに深く掘り下げることをおすすめします。例えば、本に「バギング」と「ブースティング」の違いについての質問がある場合、他のアンサンブル学習手法やそれぞれの手法に関連する具体的な機械学習アルゴリズムも探求するべきです。さらに、それらのアルゴリズムの疑似コードを書くこともできます。表面を超えて概念をより徹底的に理解することに恐れを抱かず、それによって面接でより良いパフォーマンスを発揮できるようにしましょう。
もしマシンラーニングに初めて取り組むか、強固な基礎がない場合は、「 統計的学習の要素：データマイニング、推論、予測、第2版」 から始めることをおすすめします。これにより、基礎をしっかりと身につけることができます。
他にも役立つ書籍:
- 統計的学習の要素：データマイニング、推論、予測、第2版
-
- Pythonを使った統計的学習の導入
- 2023年新刊!!
- データサイエンスの面接で成功する方法
実践的なデータ科学者のための統計学：RとPythonを使った50以上の重要なコンセプト
統計学はデータ科学の面接において重要な要素です。私はよく「統計的有意性とは何ですか？」や「p値を説明できますか？」などの一般的な質問に遭遇します。ただし、統計学の面接質問は様々なトピックをカバーしています。この本では、探索的データ分析（EDA）、ランダムサンプリング、実験設計、回帰分析など、さまざまな概念について取り上げており、それぞれの概念の重要性とデータサイエンスへの適用方法を読者に理解させることを目指しています。
特に、本書の図表と「キーポイント」セクションが好評です。1版はRに焦点を当てていましたが、2版ではPythonも考慮されています。Pythonユーザーとして、これは大きな利点だと思います。さらに、本書では実際のコード例も提供されており、持ち帰りプロジェクトに役立つ実装手法を明確に理解することができます。
他にも役立つ書籍:
- 統計的データの考え方：探索的データ分析
リーンアナリティクス：データを活用してスタートアップをより速く成功させる
メトゥやアマゾンなどのテック企業の運営において、メトリクスは重要な役割を果たしています。そのため、面接時にも重要です。 「リーンアナリティクス」は、進捗を促進し、よく考えられた意思決定をするために、一つの重要なメトリクスに焦点を当てることの重要性を強調しています。 この本を読むことで、メトリクスの設定とビジネス目標との調整の真の力について深く理解することができます。
仕事の面接では、大企業への応募であっても、スタートアップの起業家と同じようなマインドセットを持つことが重要です。この本では、スタートアップが初期アイデアの段階から製品/市場適合を達成し、さらに先に進むための実践的な手順が提供されています。 この本が特に魅力的な点の一つは、ケーススタディの収集です。 これらの実世界の例は、リーンスタートアップの原則の実践的な適用を強調し、概念をより具体的で関連性のあるものにします。
他にも役立つ書籍:
- 信頼性のあるオンライン制御実験
PMの面接をクラックする：テクノロジー業界でプロダクトマネージャーの仕事を手に入れる方法
あなたはおそらく疑問に思っているでしょう、「製品管理のことを話しているの？それは何と関係があるの？」 実は、それはすべて製品の感覚についてのことです！ 面接では、次のような質問によく出会います：
「どのように_____を設計しますか？」
この本は、このような質問にアプローチし、答えを見つけるためのフレームワークを提供します。
この本の特徴は、豊富な事例研究と業界のプロフェッショナルとのインタビューです。実世界の例や視点を提供しています。データサイエンスの仕事で製品のマインドセットを取り入れることは価値があり、この本は製品オーナーの視点からの洞察を提供します。あなたの理解を広げ、問題を製品管理の視点で見ることができるようにするのに役立ちます。
私が強くお勧めするもう一冊の本は、「デザインする機械学習システム」です。 機械学習システムの構築に関与している場合、この本では考慮すべき重要な要素について説明しています。 モデルの開発、評価、展開、更新のプロセスの自動化について探求します。さらに、製品の運用中に発生する問題に対処するための堅牢なモニタリングシステムを構築するための設計上の選択肢についても詳しく説明しています。この本では、MLプラットフォームの構築に関するアーキテクチャについても議論しています。ぜひ一読してみてください！
他にも役立つかもしれない本：
- デザインする機械学習システム：本番向けアプリケーションの反復プロセス
- ビジネスのためのデータサイエンス：データマイニングとデータ分析思考について知る必要があること
- インスパイアード：顧客が愛するテック製品の作り方
Deep Learning インタビュー：AIのさまざまな重要なトピックからの数百の完全な解答付きの仕事の面接の質問
最後に、チャットボットやChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）が支配的な時代において、深層学習は研究に重点を置いた機械学習の役割でますます重要になってきています。 これらの領域に焦点を当てた面接に参加する場合、バックプロパゲーションやオートグラードなどのキーワードに精通していることが重要です。
この本は、微積分、ロジスティック回帰、エントロピー、深層学習理論の基本的な関連性から始まるガイドとして機能します。読者が基礎的な理解から大学レベルの深層学習の理解に進むことができる包括的な内容を提供します。さらに、本は明確な図やイラスト、ステップバイステップの解決策を提供し、学習プロセスを向上させ、複雑な概念を理解しやすくします。 知識と準備をより確かにするために、本に付属の模擬試験を受けることを忘れないでください。
エピローグ
まとめると、私はこの記事があなたのデータサイエンスの求職活動においていくつかの指針を提供できたことを願っています。ここで紹介された本の選択は、私自身の雇用への道に個人的に影響を与え、必要な知識とスキルを備えています。不確定な時代における求職活動の課題を理解しており、支援を必要とする人々にサポートを提供したかったのです。
幸運を祈り、求職活動を楽しんでください！
データサイエンスの求職活動に乗り出す際には、プロセスを楽しむことを忘れないでください。人生には山あり谷ありであり、各経験は成長と発展に寄与します。 挑戦を受け入れ、好奇心を持ち、学び続けてください。
この旅に参加してくれてありがとう、そしてデータサイエンスの仕事探しにおいて、いい結果を祈っています。質問がある場合や議論を続けたい場合は、LinkedIn、Instagram、またはTwitterでお気軽にご連絡ください。また、今後の記事をお楽しみいただくために、VoAGIで私をフォローしてください！
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以前のブログ（5つとして保持しておきます）
- [CMU MISM-BIDA] CMUで大学院に進学
- Podmanでコンテナ化されたMLを確実にする
- CMUのEsports Industry Nightで回答された6つの質問
- Pandas!!! 1回目のオンサイトテクニカルインタビュー後に学んだこと
- 新人のみなさん！データサイエンスの仕事をのぞいてみましょう
データの修士課程学生として
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