データ分析への移行のためのロードマップ
美容とファッション分野のデータ分析への移行ロードマップ
他の分野で働いている場合、どのようにデータ分析に移行できますか？
あなたは関連のない分野で大学の学位を持っているか、完全に異なる領域で働いているかもしれません。しばらくの間、データ分析の役割に移行したいと思っているかもしれませんが、どこから始めればいいかわかりません。そんなあなたにおすすめの情報をお伝えします！😉
データ分析の方法は2つあります
基本的にデータ分析には2つの方法があります：
- (1) 完全に独学で：自身の早期の学習や仕事から得た知識とデータ分析のスキルを巧みに組み合わせて競争力を得る方法です。
- (2) データ分析の学位やブートキャンプを受ける方法です。
このブログ記事では、主にデータアナリストを目指すための独学の方法に焦点を当てます。データアナリストは他の多くのデータサイエンスの役割への良いスタートポイントです。私が6年前に始めた方法でもあり、それは当時、医療データ分析に興味を持っていたので、その領域から始めました。
この記事では、以下の点について学び、準備する必要があることについて話し合います:
- 必要なスキル
- ポートフォリオプロジェクト
- 採用担当者へのアプローチ方法
AIの潜在的な仕事への影響や、データ分析を追求する際にそれがどのようにあなたに影響するかについての懸念が多くあり、事態は急速に変化しています。この記事の最後でもそれについてのいくつかの洞察を共有します。
このブログ記事のビデオバージョンも以下でご覧いただけます👇
では、実際にデータアナリストは何をするのでしょうか？
実際には、データを扱い、洞察を生み出すさまざまな仕事が存在します。以前は、このような仕事をする人は、保険業界で働く場合は統計学者またはアクチュアリーと呼ばれていました。
We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!
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