「データサイエンスを学ぶのにどれくらいの時間がかかるのか？」

『データサイエンスを学ぶにはどれくらい時間が必要ですか？』

はじめに

データサイエンスは、テック市場で最も価値のあるスキルの一つとなっています。データサイエンスの進化以前では、数百万のテストケースのデータの処理には最大で11〜12年かかることもありました。しかし今では、わずか数ヶ月、時には数週間で完了することもあります！では、データサイエンスを学ぶのにどれくらいの時間がかかるのでしょうか？驚くべきことに、わずか1年でデータサイエンティストになることができます。学習のペースと一貫性によって異なります。データサイエンティストになるまでにかかる目安の時間と、なぜデータサイエンティストになるべきかについて見ていきましょう。

なぜデータサイエンスのキャリアを選ぶべきか

機械学習とAIは、絶えず進化するテクノロジーの世界のおかげで世界を席巻しています。2026年までに、データサイエンス市場の収益は3229億ドルに達すると推定されています。ビジネスにおけるテクノロジー、ビッグデータ、MLアルゴリズムの急速な採用により、データサイエンスは急成長しています。

BLS（労働統計局）によると、データサイエンティストの平均給与は約10万ドルです。数多くのキャリアの機会があり、データアナリスト、データサイエンティストなど、スキルに応じた高い給与を得ることができます。

データサイエンティストになるにはどれくらいの時間がかかるのか

データサイエンティストになる道は、それぞれの個人によって異なることがあります。具体的なトピックに月を分ければ、12ヶ月でデータサイエンスを学ぶことができます。一貫した努力と学習意欲があれば、誰でも1年でデータサイエンスの技術を習得することができます。

• 「PDFドキュメントを使用したオブジェクト検出のためのカスタムDetectron2モデルの訓練と展開（パート1：訓練）」
• 「{dplyr}を使用したRにおけるデータ操作の入門」
• データサイエンスにおける認知バイアス：カテゴリーサイズバイアス

ただし、学習のカーブは一貫性とデータサイエンスを学ぶために費やす時間によって異なります。データサイエンスの事前知識を持つ個人は、比較的短い時間でデータサイエンスを修得することがあります。

12ヶ月以内にデータサイエンスの基本的な概念と複雑な概念を学んでいきましょう。毎月のコンテンツのブループリントを使用して、データサイエンスを学ぶのにどれくらいの時間がかかるか見てみましょう。

1ヶ月目：データサイエンスツールキット

基本的なデータサイエンスツールを使って、データサイエンティストになるための旅を始めましょう。PythonやNumPy、Panda、Matplotlib、Seabornなどのライブラリを学ぶことで、データサイエンスの基礎を築くことができます。

2ヶ月目：データの可視化

強固な基盤を築いた後、データサイエンティストになるための次のステージに進み、データの可視化の技術を習得していきます。Tableauなどのデータ可視化ツールや、グラフや分布マップのプロット技術に慣れることができます。また、SQLの学習も新たなスタートを切ることになります。

3ヶ月目：データの探索

3ヶ月目は、隠れたデータを活用したデータの探索に焦点を当てています。データの探索とは、重要な洞察を持つ形で情報データを示すことを指します。この月には、探索的データ分析（EDA）を用いてデータの探索方法を学ぶことができます。また、データサイエンティストに必要な統計の基礎も学ぶことができます。

4ヶ月目：機械学習の基礎とストーリーテリングの技法

この月は、機械学習の魅力的な世界への冒険が始まります。機械学習の基礎を学び、技術用語や技法に慣れることができます。また、構造化思考の助けを借りてストーリーテリングの技法を習得することができます。

5ヶ月目：高度な機械学習

5ヶ月目からは、スキルを高めるための高度な機械学習アルゴリズムを学ぶことになります。この月には、特徴エンジニアリングやテキストや画像との作業方法について学ぶことができるでしょう。

月6：非監督学習

この月では、非構造化および未ラベル化データを扱う方法を学びます。PCA、クラスタリング、K-Means、異常検知などの非監督学習アルゴリズムを使用して、非構造化データを処理する方法を学びます。最終的に、プロジェクトの世界に足を踏み入れることができます。

月7：レコメンデーションエンジン

レコメンデーションシステムは、Netflix、YouTube、Zomatoなどによる正確なレコメンデーションの基盤です。第7月では、さまざまなレコメンデーション手法の基礎とレコメンデーションエンジンの構築方法について学びます。また、刺激的なプロジェクトをさらに展開します。

月8：時系列データの取り扱い

世界中の多くの組織は、データセットの反復測定値を時間の経過にわたって観察するために時系列データに依存しています。この月では、時系列データの取り扱い方と、時系列データに対する問題の解決に効果的な手法を学びます。

月9：ディープラーニングとコンピュータビジョンの基礎

自動運転車やマスク検出カメラの仕組みについて考えたことはありますか？ディープラーニングとコンピュータビジョンは、AIにおけるこのような革新的なイノベーションの先駆者です。この月は、ディープラーニングアルゴリズムの基本的な技術を学ぶための旅を開始します。さまざまなコンピュータビジョンプロジェクトを解決することで、この知識を実践に役立てます。

月10：自然言語処理の基礎

ChatGPTを使用したことがあればわかるように、それはNLPアルゴリズムに基づいてテキストを処理します。この月では、自然言語処理に注意を払います。この月では、ディープラーニングアーキテクチャに深く入り込み、NLPに基づくプロジェクトを解決します。

月11：モデルの展開

さあ、ついに自分自身のデータサイエンスモデルを展開し、知識を実際の利用に活かすステップに来ました。さまざまなモデルの展開方法に焦点を当てます。展開プロセスを効率化する方法、Flaskを使用したデータサイエンスモデルの展開、そしてAWSを利用する方法などを学びます。

月12：プロジェクトと就職活動

やったね！この月から、機会の海に完全に入る準備ができました。さまざまなプロジェクトで強力なポートフォリオを構築し、夢の会社でインターンシップや仕事に応募し始めましょう。

データサイエンスを学ぶのにかかる時間がどれくらいか分かったら、次の大きな問題はデータサイエンスとAIのマスターになるための適切なリソースをどこで見つけるかということです。

Analytics Vidhyaの包括的なAIとML Blackbelt+プログラムがあなたをサポートします。これは、Analytics Vidhyaが提供する包括的なコースのコンパイルで、AIの旅に詳細な道筋を示します。

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