データ サイエンス
科学的手法、プロセス、アルゴリズム、さまざまなシステムを使用して、構造化データと非構造化データから知識と洞察を抽出する分野を指します。プロセス全体には、さまざまな目的で使用するための洞察を得るためにデータを抽出、処理、分析することが含まれます。
データ サイエンスのライフサイクル
これは、データ サイエンス プロジェクトが通常、最初の開始から、結果と洞察を伝えるためにデータの収集、分析、解釈まで経るさまざまな段階を指します。
データ サイエンス プロジェクトは、業界が異なるという点で独特であるにもかかわらず、通常、同様のライフサイクルに従います。
プロセスには以下が含まれます:

1. データ収集
2. データの準備
3. 探索と視覚化
4. 実験と予測
5. データのストーリーテリングとコミュニケーション。

この記事では、データ サイエンスで成功するキャリアを築く方法について説明します。
教育に関するヒント
データ サイエンスには、主に統計、情報技術、数学、データ サイエンスなどのさまざまな専攻があります。プログラミング言語、データベース アーキテクチャを引き続き学習し、SQL/MySQL を「データ サイエンスのやるべきことリスト」に追加します。今こそ、大学コミュニティ内でのつながりを探し、キャリアをスタートさせるインターンシップの機会を探して、専門的なネットワークを構築し始める時期です。
スキル
データ サイエンスでは、スキルは次のように分類されます:
1.技術スキル: 最も一般的なデータ サイエンスの技術スキルには、統計、データ視覚化、機械学習、統計分析とコンピューティング、数学、プログラミングが含まれます。
2.ノンテクニカルスキル
これらは個人および対人スキルを指します。それらには次のものが含まれます:

i) コミュニケーション: データ サイエンスの実務経験をうまく積むために、雇用主はあなたがデータの抽出と分析についてチーム メンバーやクライアントに伝えることを期待しています。

ii) 問題解決: 意欲的なデータ サイエンティストは、強力なビジネス洞察力を表現するためにこのスキルを必要とします。彼らは問題解決を利用して、チームや組織の成長を妨げる課題や潜在的な問題を解決します。
仕事探し
データサイエンスの分野では、最初の仕事に就くのは簡単なことではありません。データサイエンスの仕事に就くには、どこから始めればよいか分からないと混乱する可能性があります。多くの人が指導を求めます。いくつかの IT の仕事では、個人が実務経験を積むことができる研修生のポジションを提供しています。データサイエンスの分野はその中には含まれません。複数のビジネス上の問題に同時に取り組むデータ サイエンス チームには、一般的な無駄のないアプローチがあります。データ サイエンティストの場合、多くの場合、初日から独立性が期待されます。