今日のデータ主導の世界では、データ サイエンスは最も急成長し、最も人気のある分野の 1 つとなっています。データ サイエンスには、貴重な洞察を開発するためのデータの抽出、分析、解釈が含まれます。データ サイエンスの分野に飛び込むには、多大な労力と献身が必要です。
ここでは、データ サイエンスで成功するキャリアを築くために必要なヒントと前提条件をいくつか紹介します。

1.教育
データ サイエンスには多くの計算が含まれるため、数学が重要です。
データ サイエンスのキャリアは、次のような強力な数学的基盤に基づいて構築されます。線形代数、行列理論、計算、統計、確率。
多くのデータ サイエンティストは独学ですが、コンピューター サイエンス、統計、エンジニアリングなどの分野で優れた IT の背景が必要な場合もありますが、必須ではありません。
多くの人が、Google、IBM、freecodecamp.org、W3 スクールなどで提供されるコースなど、ほとんど無料のオンライン リソースを利用しています。

2.スキル
データ サイエンスの分野では、技術、分析、ソフト スキルの組み合わせが必要です。
これらのスキルには、
が含まれます。 1.データ視覚化: Tableau、PowerBi などのツール、および (Matplotlib &seaborn) などの Python ライブラリを使用して、データと調査結果を理解しやすく視覚的に魅力的な形式に変換します。
2.プログラミング:
これは、データ サイエンスにおいて交渉の余地のないスキルです。データ操作、統計分析、機械学習に不可欠な Python および R 言語に習熟している必要があります。
3.機械学習と AI:
これには、Scikit-learn、Tensor flow、keras などの機械学習の理解と実装が含まれます。
4.データ ラングリング:
これは、欠損値、外れ値、分析に必要な形式のデータセットの結合を処理する機能です。
ソフトスキルには、優れたコミュニケーション、ビジネス洞察力、好奇心、学習意欲が含まれます。
これらは、データ サイエンスの分野で必要なスキルのほんの一部にすぎません。

3.仕事探し
これは、データ サイエンスのキャリアを構築する最後の 2 番目のステップであり、おそらく運やネットワークなどに応じて、より長い時間がかかるステップの 1 つです。
ネットワーキングは、求職活動を大幅に改善し、仕事に就くチャンスを増やすことができます。これには、あなた自身と同じように専門家やデータ サイエンティストとつながることも含まれます。Linkedin などのツールは、仕事を見つけるためのネットワーキング ツールとして非常に成功していることが証明されています。
各アプリケーションに応じて履歴書とカバーレターをカスタマイズし、キーワードも使用しながら関連スキルを強調します。 最後に、しかし最も重要なことは、
プロジェクトを作成して文書化することです。これは、潜在的なエモロイヤーにあなたのスキルをアピールするのに役立ちます。あなたが行う求人応募にはリンクを追加するか、サンプルを添付してください。