データアナリストからデータサイエンティストへのキャリアチェンジの方法は？

How to change careers from a data analyst to a data scientist?

人々は常にデータを扱っており、データアナリストは専門知識を身につけた後、よりチャレンジングな役割を求めています。データサイエンティストは、最も収益性の高いキャリアオプションの1つとされています。スキルセットの拡大が必要ですが、いくつかの教育プラットフォームが変化に有益な洞察を提供しています。多くのデータアナリストが成功して転身していますし、あなたも次の転身者になることができます！

以下のステップは、データサイエンティストとしてのキャリアをスタートさせる際に、企業の成長に貢献し、専門知識を増やすのに役立ちます：

スキルギャップの評価

データサイエンティストの役割に必要な基本的なスキルと知識

データサイエンティストはデータを実験する必要があるため、新しいアイデアや研究を開発するマインドセットが重要です。過去の実験のミスを分析する能力も同様に重要です。これに加えて、以下のような技術スキルと知識が求められます：

技術スキル：

• PythonやRなどのプログラミング言語やデータ言語
• 線形回帰やロジスティック回帰、ランダムフォレスト、決定木、SVM、KNNなどの機械学習アルゴリズム
• SAP HANA、MySQL、Microsoft SQL Server、Oracle Databaseなどのリレーショナルデータベース
• Natural Language Processing（NLP）、Optical Character Recognition（OCR）、Neural networks、computer vision、deep learningなどの特殊なスキル
• RShiny、ggplot、Plotly、Matplotlitなどのデータ可視化能力
• Hadoop、MapReduce、Sparkなどの分散コンピューティング

分析スキル：

• IBM Watson、OAuth、Microsoft AzureなどのAPIツール
• 実験とA/Bテスト
• 回帰、分類、時系列分析などの予測モデリングと統計的な概念

ドメイン知識：

• コンピュータサイエンス、ソフトウェアエンジニアリング、統計学の修士号または博士号などの大学院の資格
• 専門知識

ソフトスキル：

• コミュニケーション能力
• 問題解決能力
• 好奇心と継続的な学習
• 協力能力

データアナリストとデータサイエンティストの重複するスキル

データアナリストとデータサイエンティストの両方には以下のような共通のスキルが必要です：

• チャートを使ったストーリーテリング
• 合成データとは何ですか？
• 人工知能についての国家安全保障リーダーの教育

• データの操作、処理、準備：データアナリストは生データを使える形式に変換するためのアクションを実行しますが、サイエンティストはモデルのトレーニングに関わります。
• 自動化：アナリストはデータを自動化して処理やレポート生成などの繰り返しのタスクを効率化します。サイエンティストは特徴量エンジニアリングやモデル展開を自動化するために取り組みます。
• 分析：アナリストは研究を通じて洞察を見つけ出しますが、サイエンティストは統計的な分析を使用してより深い理解と解釈を行います。
• 可視化：アナリストは複雑なデータの興味深い可視化をステークホルダーに提供しますが、サイエンティストは特徴量の分布やモデルのパフォーマンス、出力をステークホルダーや協力者に伝えます。
• データクエリ：アナリストは特定のサブセットの抽出、フィルタリング、およびレポート生成のためにデータクエリを使用します。サイエンティストはモデルのトレーニングと評価のためにデータを抽出します。
• プログラミング：アナリストは科学者ほどコードに精通していません。アナリストはコードの断片やスクリプトを書くことができますが、科学者は機械学習アルゴリズムの実装と実行のために完全なプログラムを書きます。
• 統計分析：データアナリストは統計的な分析によって仮説を検証し、関係性を理解しますが、サイエンティストはモデルのパフォーマンスを評価し、重要性と信頼性をチェックし、結果を解釈します。

転身に必要な追加のスキルと知識の必要な領域

実践的なスキル：

• 実験とA/Bテストの設計能力やその原則と方法論を理解し、有効で信頼性のある実験を実施する能力
• 大規模データセットの取り扱い
• データパイプラインの実装
• データのストレージ最適化と検索

技術スキル：

• 高度な機械学習アルゴリズムの深い理解と実践能力
• ニューラルネットワーク、ハイパーパラメータの調整、モデルの最適化の知識

ドメイン知識：

• 業界固有の知識と業界の内部機能の理解
• 業界の中核領域に対するデータに基づく解決策の策定
• ビジネス原則、市場のダイナミクス、経済の知識

ソフトスキル：

• ストーリーテリングとコミュニケーション
• 複雑なプロジェクトと複数の利害関係者を扱うためのプロジェクト管理能力
• 新しいテクノロジーに常に学び、適応する能力
• 競争力と革新性を保つ能力

ギャップの埋め合わせ：スキル開発

必要なスキルを習得するための教育リソースと学習経路の探索

オフラインおよびオンラインのプラットフォームは、PDF形式の書籍、練習用のワークシート、ツールやプログラミング言語への無料アクセスなど、多数の質の高いリソースを提供しています。学習の道は、学習経路に参加し、実践的な知識を伝える優れた教育者からの認定オンラインコースを受講することで比較的簡単になります。

PythonやRなどのプログラミング言語の知識の重要性

Pythonは、NumPyやSciPyなどのライブラリを通じてデータの操作と解析の機能を提供し、データの前処理、整理、クリーニング、分析、探索的データ分析に役立ちます。データモデルの構築に適したPyTorchやTensorFlowなどのサポートライブラリを通じて、機械学習のタスクにも適しています。また、データの可視化のオプションも提供し、ユニークで広範なライブラリセットを通じてウェブスクレイピングやデータの収集にも適しています。

統計、機械学習、データの可視化スキルの重要性

データアナリストからデータサイエンティストへの移行には、特定のスキルの理解が必要です。統計は、実験の設計や仮説の立案に関する情報を通じて、仮説検定や実験設計をベースにします。統計は、アイデアを評価し、重要性と仮定の妥当性を見つけることによってアイデアを評価します。回帰、生存解析、時系列分析などの統計モデリング技術は、予測モデルの構築に不可欠です。これらは特定の結果に影響を与える要素を理解するために重要です。

機械学習は、プログラミングなしで意思決定と予測性のためのアルゴリズムとモデルを作成するためのデータサイエンティストの役に立ちます。これらのアルゴリズムは、複雑なパターンやデータの関係を分析するために使用される歴史的データの予測に不可欠です。また、画像認識、推薦システム、顧客セグメンテーション、詐欺検出、定義された基準に基づく新しいデータの分類なども可能です。

データの可視化スキルは、情報をインタラクティブでストーリーテリング形式で伝えるために役立ち、データに基づいた意思決定やアクションを推進するのに役立ちます。データの可視化スキルには、異常値、トレンド、分布の特定などが含まれており、データサイエンティストに深い洞察、仮説の生成、パターンや異常の検出を導きます。

オンラインコース、ブートキャンプ、自己学習の役割

1. オンラインコース：録画された講義やクイズ、課題、プロジェクトを提供しています。多数のクラスの包括的なコレクションは、学習者のペースに基づいてスキルを開発するのに役立ちます。専門家の指導と実践的な経験は、スキル向上と現実世界のトレンドに精通するために適しています。
2. ブートキャンプ：集中的で没入型のプログラムであり、学生がデータサイエンスの役割に移行し、システマティックな方法で仕事に就くことを奨励しています。会社のトレーニングと同様に、ジョブに基づいたスキルを身につけることが求められ、特定の分野のリーダーとのライブインタラクションセッションを含める必要があります。直接の対話、メンターシップ、キャリアサポートは、ブートキャンプにおいてよく見られ、より良いスキルとネットワーキングの機会に貢献します。
3. 自己学習：自己学習は、自己決定を必要とする実践的なアプローチです。数多くの利用可能なノートを自己組織化することを含みます。ただし、これにはカスタマイズされた学習アプローチが必要で、候補者は自身の強みと弱点に基づいてスケジュールを立て、作業する必要があります。

実践的な経験を積む

データサイエンスのプロジェクトにおける実践的な経験の重要性

実践的な経験は、特定の分野での機能性、現在のトレンドへの更新、他の人との協力能力を実現するために重要です。経験は、候補者に実世界の問題を理解させ、データの複雑さを理解させ、さまざまな技術を探求するための時間と機会を提供します。

実践的な経験を得る方法

1. インターンシップ：給与に関わらず、インターンシップは候補者をその分野と仕事に慣れさせる素晴らしい手段です。学びながら洞察を得るのに役立ちます。Analytics Vidhyaでは、データサイエンスのインターンを募集しています。
2. 学術研究プロジェクト：教授や研究者の指導の下で働くことで、概念を明確にすることができます。これにより、候補者は知識の理論的な側面と実践的な側面の両方に触れることができます。
3. フリーランス：経験豊富で自立した個人はフリーランスに取り組むことができます。そこではコミュニケーションスキルを学び、分析の専門知識を活かし、収入を得て自身の仕事を展示することができます。Analytics Vidhyaでは、この方向に進むためのガイドを提供しています。
4. データサイエンスのコンペティション：これにより、候補者の競争力が引き出され、プレッシャーの下での作業能力が示されます。また、創造的な思考を活かしてデータサイエンスのコンペティションに参加することも必要です。
5. ハッカソン：Analytics VidhyaのData Hackでは、さまざまなデータサイエンスのコンペティションを開催しており、自身の能力を証明する準備をしましょう。参加できるコンペティションが数多くあり、データサイエンスのリーダーとのネットワーキングの機会もあります。

給与に関係なく、インターンシップに参加することは経験を積むために最も適切な方法です。この分野に入るためには、面接を突破し、自分自身を証明する必要があります。学術研究プロジェクト、フリーランス、またはコンサルティング業務も現実のトレンドやデータサイエンスの要件に慣れるために取り組むべきです。コラボレーション、データサイエンスのコンペティション、ハッカソンは実践的な経験を得るための適切なプラットフォームを提供します。

共同プロジェクト、インターンシップ、および業界認証の重要性

データサイエンスの共同プロジェクトは、異なる視点とチームでの仕事の技術を備えることが重要です。これにより、知識の基盤が拡大し、他の分野の専門家との協力が可能になります。また、代替のアプローチや創造的な解決策に触れることができ、求人に関連するさまざまな分野や産業のスキルも獲得できます。ネットワーキングの機会が最も重要な利点です。

インターンシップは、証明書の授与やパフォーマンスの評価により、企業世界や現場での経験を完全に証明するものです。専門家や上司との交流を通じて、候補者には可能なキャリアパスや機会についての理解が深まります。

業界認証は、スキルと知識の妥当性を確認する最良の方法です。スキルのギャップを埋めるのに役立ち、雇用主からの認識を得ることができます。また、業界の学習や更新プログラムを通じてネットワーキングと知識を増やすこともできます。

転職可能なスキルの活用

データアナリストからデータサイエンティストへの転職における転職可能なスキルの特定

データサイエンティストの役割には、データの操作、前処理、変換、クリーニングといった重なるスキルが求められます。データの分析、可視化、解釈能力も転職可能です。

データクリーニング、データ探索、問題解決のスキルの重要性

1. データクリーニング：不完全なデータやエラーを除去することで高品質なデータを確保する必要があります。これは分析やモデリングの基盤となります。データクリーニングはデータの深い洞察を得るためにも重要であり、情報の信頼性と表現にも責任を持っています。誤った意思決定や不正確な結論のリスクを最小限に抑えるのに役立ちます。
2. データ探索：明確なデータ理解、パターンの識別、洞察の獲得、関係の導出にはデータ探索が必要です。これにより、データセットの構造と変数に慣れることができます。データ探索は、目標変数に影響を与える特徴の抽出や、データと変数の関係の分析にも役立ちます。また、データの異常、外れ値、トレンドを明らかにすることでデータの可視化にも貢献します。
3. 問題解決：データサイエンティストは、結果の不一致をもたらす問題を分析する必要があります。解決策に導くための重要なスキルは、分析的なアプローチと問題解決スキルです。これは業界の課題に対処する際にも役立ちます。

データサイエンスにおける効果的なコミュニケーションとストーリーテリングの重要性

データサイエンティストの非技術的なスキルは、ステークホルダーとのつながりを築くために不可欠です。データサイエンティストはまた、ジュニアチームを指導する役割も担っており、洞察や解釈に加えて、意思決定を伴う情報を伝える必要があります。プロセスとリーダーに対する理解と信頼を築くために、どのように、なぜ、いつ、どこで行われるのかを明確に伝えることが重要です。

アナログを使ったストーリーテリングは理解力を高め、関係する人々にとっての会話をエキサイティングで実りのあるものにします。また、パターン、トレンド、外れ値などのデータを強調するデータ可視化スキルを効果的に使用することも含まれます。データサイエンティストのコミュニケーションとストーリーテリングは、制限、利点、倫理的な考慮事項に対する透明性を通じてコミュニケーション相手に対する影響力を発揮し、仕事に対する責任と正義を示します。

プロフェッショナルネットワークの構築

データサイエンスコミュニティにおけるネットワーキングの利点

データサイエンティストはネットワーキングに重点を置く必要があります。以下の点で利点があります:

1. 継続的な学習: 業界のさまざまな人々は、自分たちのプロジェクトに取り組みながら異なる専門知識を持っています。彼らとのコミュニケーションは、現在のトレンドや技術についての洞察を与えます。
2. イノベーション: 異なる分野の作業知識は、先端的な研究に革新的なアイデアをもたらします。異なる分野の人々が協力して既存の問題を解決し、自分たちの専門知識を拡大することができます。
3. リソース: 異なるドメインに精通することは、機会を増やします。コミュニケーションを通じて他のソフトウェアやデータベースを創造的に機能させながら、リソースを取得することもできます。これにより、個人の業務能力が効果的に向上し、時間を節約することができます。
4. ガイダンス: 専門家、メンター、プロフェッショナルとのつながりは、キャリア選択、仕事、技術的な課題における方向性を示すための最良の方法の一つです。また、さまざまな経験、課題、機会にさらされることで、専門的な成長のための道を開きます。
5. 視点の拡大: 異なるプロジェクトに取り組むための作業、方法論、手法を学ぶことで、視点が広がり、革新が生まれます。

業界のイベント、カンファレンス、オンラインコミュニティを通じてネットワーキングの機会を探る

データサイエンスにおけるネットワーキングの数多くの利点により、接続を増やすための複数の方法が存在します。業界のイベントやカンファレンスでは、専門家、研究者、産業界の人々、実践者、教育者など、さまざまな分野の人々が招待されます。

データサイエンスやAIに焦点を当てたテックカンファレンス、ミートアップ、ユーザーグループ、世界カンファレンスは、オンラインまたはオフラインのモードに関係なく、良い情報源です。

オンラインコミュニティは、自宅からグローバルにつながることができます。時差を埋めることで、このようなコミュニティはフィールドの専門家との協力の良い情報源となります。

さらに、オンラインコミュニティには、ハッカソン、オープンソースプロジェクト、オンラインコース、ウェビナーなどが含まれており、コミュニティへの積極的な参加や知識とスキルの共有に役立ちます。

スキルの展示

堅実なデータサイエンスポートフォリオの作成の重要性

堅実なデータサイエンスポートフォリオは、インターンシップ、雇用、研究、プロジェクトなどのさまざまな機会を通じて獲得した技術スキルと専門知識を展示する優れた方法です。コース、学歴、知識の実践的な応用、参照などを展示することで、個人のアイデンティティと代弁者となります。一般の人々から際立つ機会を提供し、候補者にはタスクからの貴重な学びを説明する機会を与えます。

プロジェクト、GitHubリポジトリ、オンラインプラットフォームを通じてスキルを展示する方法を探る

これらの3つは、スキルを展示し作品を共有するための素晴らしい情報源となります。データサイエンスプロジェクトを通じてスキルを共有するためには、キャリア目標に合った関連するタスクを選択し、獲得した専門知識を強調する必要があります。明確な問題の定義を行い、課題に対処するために使用されたアプローチを論理的に選択することが重要です。これには、方法論、アルゴリズム、技術、さまざまなツールの使用が含まれます。プロジェクトのドキュメントは、必要に応じてフローチャート、グラフ、図を組み込んで明確にする必要があります。より簡単なナビゲーションのための適切な索引を持ち、必要なものと意図したものを正確に伝えます。影響と結果を効率的に示し、偽の結果やエラーに基づく結果を避けるようにしましょう。

データサイエンスのプロジェクトを整理して表示するために、GitHubリポジトリを作成します。各リポジトリにreadmeファイルを追加し、目的、方法論、主要な結果、可視化、結果、およびその他の関連する詳細（存在する場合）をまとめます。変更を見つけたり、フィールドの他の人々との協力を行うためにバージョン管理機能を使用します。共同作業者へのクレジットの追加も忘れずに行います。Jupyter Notebooksで作成したプロジェクトへのリンクも、GitHubのReadmeファイルに追加して作業の相互作用と可視性を向上させることができます。

また、ブログ、ポートフォリオ、コミュニティ、Kaggleなどのオンラインプラットフォームでも作品を展示することができます。VoAGIのようなプラットフォームでは、データサイエンスのブログや他の関連するオンラインポートフォリオを見つけることができます。RedditやDataCampコミュニティ、Data Science Centralなどのデータサイエンスコミュニティを活用して、他の人々からの共有、ディスカッション、フィードバックを得ることもできます。作品を展示するためにLinkedInを使用したり、Kaggleのコンテストに参加したりすることもできます。

ケーススタディとデータストーリーテリングによる作業の影響を示す重要性を強調する

ケーススタディとストーリーテリングを通じたデモンストレーションは、技術的な知識に関係なく、データサイエンスの価値と関連性を広い観客に伝えるのに役立ちます。これにより、トピックに対する理解が深まり、さまざまな観客における問題の影響を理解し、人類に利益をもたらす革新的な解決策を開発することができます。データサイエンスのスキルを活用しながら、ポートフォリオとプロフィールに付加価値と影響をもたらすことで、専門的にも役立ちます。

データストーリーテリングは、複雑な問題を簡素化し、相互につながりのあるものにすることで、コミュニケーションスキルを向上させます。これにより、関与度が高まり、問題解決がさらに容易になります。聴衆とのつながりや共感性を助け、成功したセッションをもたらします。

求人市場のナビゲーション

データサイエンスの求人市場とその要件の洞察

データサイエンスの求人は急速に増加しており、市場規模は2020年から2027年までのCAGRで26.9％成長すると予想されています。2023年には市場規模は約70.376億米ドルになると推定されています。需要の増加に加えて、異なる産業でのフィールドの応用の拡大も考慮する必要があります。これにより、候補者の興味と専門知識に基づいた求人を見つけることができます。技術スキルは、プログラミング、統計分析、PyTorch、scikit-learn、TensorFlowなどのツールの熟達が求められます。ドメイン知識、数学と統計の理解、コミュニケーションと可視化、高度な学位または専門知識、実践経験は、データサイエンス市場で確固たる地位を築くための前提条件です。

データサイエンスの役割に合わせた履歴書とカバーレターの自己訴求戦略

履歴書とカバーレターはあなたを代表し、役割に適しているかどうかを判断するための主要な要素です。

1. 求人要件を調査する：まず最初に、求人の詳細を徹底的に理解し、役割に必要なスキル、責任、資格、プログラミング言語、ツール、業界知識、アルゴリズムのタイプを特定します。自分がそのポジションに適しており、必要な資格を持っているかどうかを見つけます。
2. 関連する技術スキルを強調する：履歴書に関連する技術スキルを示します。教育、プログラミング言語やコースの追加の認証、および求人のキーワードを追加することで、企業が履歴書を選ぶのを助けます。
3. データサイエンスプロジェクトを紹介する：独自のプロジェクトセクションを追加し、作業の詳細や自分の貢献について詳しく説明します。収益の増加、節約、精度の向上など、企業への結果の量や影響を明記してください。
4. 分析と問題解決のスキルを示す：スキルを示すセクションを示します。分析と問題解決のスキルなどのソフトスキルをリストアップします。具体的な例を簡潔に紹介します。
5. カバーレターをカスタマイズする：カバーレターに焦点を当て、執筆を始める前に会社の詳細な調査を行います。その役割に必要な技術スキルを強調し、リクルーターを感 impressedさせるための独自の特性や能力をリストアップします。
6. 成果と影響の数量化：履歴書に成果を記載します。達成したことの数量的効果と会社への影響を述べます。同じくらい直接的な効果を示すために、数字や評価を使用します。
7. 校正と編集：履歴書とカバーレターを校正してください。会社や人名の文法的な間違いやつづりの間違いを探します。求人の役割と会社と一致するような特性や特徴を確認します。必要に応じて編集を行います。

データサイエンスの求人機会を探すための求人検索プラットフォーム、プロフェッショナルネットワーク、採用エージェンシーの探索

多数のオンラインプラットフォームがあるため、求人を見つけることは比較的簡単です。LinkedIn、Indeed、Glassdoor、Diceなどの優れた求人検索プラットフォームがあります。これらのプラットフォームは、複数の企業の中でさまざまな求人役割の定期的な更新情報を提供します。プラットフォームは、直接の更新に対する個人の好みに基づいた求人アラートも提供します。

プロフェッショナルネットワークやコミュニティは、メンターやコネクションを提供し、適切な役割を見つけるための適切な機会とガイダンスを提供します。LinkedInグループやKaggleなどのプロフェッショナルネットワークには、コミュニティがあります。つながりや個人のネットワーキングは、ミートアップやカンファレンスでも可能です。採用エージェンシーも適切な求人役割を見つけるのに役立ちます。このようなエージェンシーの一般的な例には、AlmaBetter、Hirist、Harnham、Korn Ferryがあります。

なぜ企業はますますデータサイエンティストを雇っているのか？

データサイエンティストの需要が増加している理由は複数あります。それには過剰なデータ生成と、企業の成長に重要な機密情報の保持が含まれています。これらのデータの処理と解釈は、データサイエンティストによってのみ可能です。これらは企業をデータに基づいた意思決定へと導き、より情報に基づいた意思決定を行い、効率を向上させるのに役立ちます。

さらに、データサイエンティストはデータを活用して顧客の行動をより良く理解し、彼らの好み、行動、経験を把握することができます。また、データはリスク管理や不正検知にも役立ち、業務効率とコスト削減を高めます。

スキルアップと継続的学習

データサイエンスの分野における継続的学習とスキルアップの重要性

継続的な学習とスキルアップは、候補者の最新の要件に対する知識とクライアントの新しい要求に適応できる能力を示します。また、ソフトウェアやプログラミング言語が定期的に更新される技術の進歩にも追いつく必要があります。データサイエンスの基礎の他にも、業界固有の状況は常に変化し、新しい分析的アプローチが求められます。また、最近の不正行為や倫理に反する行動に対応するために、データの倫理とプライバシーのガイドラインも更新される必要があります。これらはデータの取り扱いに関わるすべての個人によって遵守されるべきです。

最新のツール、技術、業界のトレンドについて最新情報を把握することの重要性

上記の方法を通じて最新情報を把握することは、効果的な問題解決スキルを身につけ、革新性と創造性を発展させるのに役立ちます。新機能が利用可能になることで、業界のニーズに適応し、パフォーマンスを向上させることができます。

成功事例とアドバイス

複数の候補者がデータサイエンスへのキャリアを成功裏に転換しています。成功は適切で当然の収入に限定されるものではありません。むしろ、それはキャリアの発展、幸福、心の平穏、自分の能力を適切に活用することに広がります。

• 石油エンジニアからデータサイエンティストとして学び行動することは簡単ではありませんでした。数学への愛とデータに取り組む機会が、Jaiyesh Chaharをキャリアの方向転換に導きました。彼は自身の仕事の分野からデータサイエンスの初歩的な知識を持っており、コーディングと統計学を学ぶために行動しました。新しい領域での新卒としての仕事を見つけることは難しい課題でしたが、業界固有の知識が彼を助け、魅力的なプロジェクトを手に入れることができました。
• ソフトウェアテストエンジニアおよび品質保証の経験を持つBindhya Rajendranは、リアルタイムのデータに取り組み、装置製造の業界固有の知識を維持しています。彼女は強制的なトレーニングモジュールでアナリティクスに触れ、その分野の有望な側面が彼女の関心を引きつけました。Analytics Vidhyaの創設者から正確な状況に応じたガイダンスを受け、彼女はキャリアの選択を成功させ、現在はBOSCHでデータアナリティクスの専門家として働いています。

個々のストーリーをまとめると、データサイエンスへの転身を希望する候補者に以下のアドバイスを結論づけます：

• データアナリストからデータサイエンティストへの転身を開始するには、データサイエンスのパスを理解することが重要です。ブログ、書籍、オンラインリソースを読み、その分野に自己紹介することが必要です。
• スキルと知識、および転身に必要なスキルと知識を指定したテーブルを作成します。学ぶために関連するものを選択し、Analytics Vidhyaから希望するコースを選びます。自分のタイムラインに合ったシステムを見つけます。これにはPython、R、Apache Spark、SQL、およびデータ可視化ツール（Tableauなど）の学習が含まれます。
• 回帰モデル、決定木、サポートベクターマシン、勾配ブースティングなどの機械学習アルゴリズムにも精通してください。教授やメンター、またはインターンシップでプロジェクトに取り組むことで経験を積むことができます。それ以外の場合は、クリエイティブになり、学習のために自分自身でプロジェクトを始めます。
• ネットワークを拡大し、同じ分野の人々とのつながりを作り、連絡を取り合うことに努めます。関連するイベントへの積極的な参加の機会を積極的に求めます。オンラインのポートフォリオを構築します。
• 学習と経験に満足感を持ち、自分の能力を証明するための十分な実績を得たら、求人の探索を開始します。履歴書とカバーレターで自己を正当化することに重点を置かなければなりません。

データサイエンティストになるためのコース

データアナリストからデータサイエンスにキャリアを転換するか、常にスキルを向上させる重要性に関しては、Analytics Vidhyaはあらゆる状況に対応しています。同じテーマに関連する複数のコースを提供しています:

• データサイエンティストになるための包括的な学習パス – リソースとコース内容の整然としたリストで初心者にも適したコースです。自己向上の主な目的を果たすためのテスト課題が含まれています。
• データサイエンスキャリアコンクラーブ – データサイエンスへの転職についての適切なコースです。異なる役割や最適な役割について、パネルディスカッション、デジタルプロフィールの作成方法、採用マネージャーの要件を満たす方法など、重要なトピックをカバーしています。
• データサイエンスインテンシブブートキャンプ – 100％の配置実績を誇る就職保証付きのトレーニングプログラムです。給与の250％の増加をもたらし、柔軟な学習と面接準備のガイドも提供しています。

結論

データサイエンティストは、常に進化する才能と技術を求める魅力的で報酬のある職業です。分析力と問題解決力、実践的なアプローチを持って複雑なデータ問題に取り組む能力は、長期的に成功を収めるための鍵となります。

定期的なスキル向上は、自己の職業的発展において重要な要素です。Analytics Vidhyaは、経験レベルに関係なく、さまざまなコースを提供しています。夢を実現し、目標を達成するためのお手伝いをし、キャリアの頂点に導く支援の手です。

よくある質問

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