2022 年に必要なデータ サイエンティスト スキル トップ 10

データサイエンスの分野は急速に進化しています。データ サイエンスの基礎を習得することによってのみ、ディープ ラーニングや人工知能などのより高度な概念に進むことができます。データ サイエンスは、データの準備と探索、データの表現と分析など、幅広い分野をカバーしています。 変身、データの視覚化と表現、予測分析、機械学習。これを聞くと、初心者は当然のことながら、どのようなスキルが必要なのか疑問に思うでしょう。 データサイエンティスト?そのために、この記事では 10 の重要なことを探ります。 データサイエンティストのスキル.

トップ 10 データ サイエンティスト スキル – 1. 数学と統計

1. 統計と確率: 統計と確率は主に、特徴の視覚化、データの前処理、特徴の変換、データの再構成、データの次元削減、特徴エンジニアリング、モデル評価の分野で使用されます。開始する前に、次の概念を理解しておく必要があります。

a) 平均

b) 中央値

c) モード

d) 標準偏差

e) 相関係数と共分散行列

f) 確率分布（二項分布、ポアソン分布、正規分布）

g) P値

h) 平均二乗誤差

i) 決定係数 R2

j) ベイズの定理 (精度、再現率、正の的中率、負の的中率、混同行列、ROC 曲線)

k) A/B テスト

l) モンテカルロシミュレーション

2. 多変量解析: ほとんどの機械学習モデルはデータセットに基づいて作成され、多くの場合、複数の特徴値または予測変数が含まれています。したがって、機械学習モデルを作成する前に、多変量解析について十分に理解しておく必要があります。したがって、次の概念について理解しておく必要があります。

a) 多変量関数

b) 導関数と傾き

c) ステップ関数、シグモイド関数、効用関数、線形整流関数

d) 費用関数

e) 関数プロット

f) 関数の最大値と最小値

3. 線形代数: 線形代数は、機械学習の分野で最も重要な数学的スキルです。データセットは行列で表すことができます。線形代数は、データの前処理、データ変換、およびモデル評価で使用されます。したがって、理解すべき概念は次のとおりです。

a) ベクトル

b) マトリックス

c) 行列の転置

d) 逆行列

e) 行列式

f) 内積

g) 固有値

h) 固有ベクトル

4. 最適化方法: ほとんどの機械学習アルゴリズムは、処理目的関数を最小化し、その重みを取得することによって予測モデルを実行します。 テスト データを使用して予測ラベルを取得します。これを行うには、次の概念に精通している必要があります。

a) 費用関数/目的関数

b) 尤度関数

c) 誤差関数

d) 勾配降下アルゴリズムとその変形 (確率的勾配降下アルゴリズム)

トップ 10 データ サイエンティスト スキル – 2. プログラミング

データサイエンスの分野では、プログラミングは非常に重要なスキルです。その中で最もよく使われているプログラミング言語はPython言語とR言語の2つであり、それらを理解しておく必要があります。ただし、一部の組織では、Python と R の両方をマスターする必要はなく、どちらかだけに習熟していればよい場合があります。

1. Python プログラミング言語: 基本的な Python プログラミング スキルに習熟している必要があります。この目的のために、以下にいくつかの最も重要な Python インストール パッケージをリストします。これらを理解し、熟達して使用する必要があります。

a) ナンピー

b) パンダ

c) Matplotlib

d) シーボーン

e) scikit-learn

f) パイトーチ

2. R プログラミング言語:

a) タイディバース

b) Dplyr

c) Ggplot2

d) キャレット

e) ストリンガー

3. その他のプログラミング言語: 今日の社会では、一部の業界組織は、次のような他のプログラミング言語も必要とする場合があります。

a) エクセル

b) タブロー

c) ハドゥープ

d) SQL

e) 火花

トップ 10 データ サイエンティスト スキル – 3. データ統合と前処理

データ サイエンスの分野では、推論分析、予測分析、処方分析のいずれであっても、分析プロセスにはデータの関与が必要です。予測モデルが正確な予測を行えるかどうかは、主に データの品質 モデリングプロセスで使用されます。データには、テキスト、表、画像、音声、ビデオなど、さまざまな形式があります。多くの場合、分析用のデータをマイニングして処理し、その後の分析に適した形式に変換する必要があります。

1. データ統合: データ統合は、すべてのデータ サイエンティストにとって非常に重要なステップです。データ サイエンス プロジェクトでは、ほとんどのデータは通常、ファイル、データベース、または Web ページ、ツイート、PDF ドキュメントなどのさまざまなドキュメントに存在するため、分析に直接使用することはできません。したがって、データから優れた洞察を引き出すには、データを統合してクリーンアップする方法を学ぶことが不可欠です。

2. データの前処理:データの前処理を理解することも重要であり、それに関連する主な概念は次のとおりです。

a) 欠損データの処理

b) データ再構築

c) カテゴリデータの処理

d) 分類問題を扱う際のクラスラベルのエンコード

e) 主成分分析 (PCA)、線形判別分析 (LDA) などのさまざまな特徴変換手法と次元削減手法

データ サイエンティストのスキル トップ 10 – 4. データの視覚化

認定されたデータ ビジュアライゼーションには、次のものが必要です。

a) データ型: データを視覚化する方法を決定するときは、 データの種類、カテゴリ データ、離散データ、連続データ、時系列データ、その他の種類のいずれであるかなど。

b) 幾何グラフ: 散布図、曲線グラフ、棒グラフ、ヒストグラム、QQplot、密度マップ、ボックス グラフ、ペアプロット多変量グラフ、ヒート マップなど、データの種類に応じて適切な視覚化方法を選択する必要があります。

c) マッピング: X 軸と Y 軸の変数をそれぞれ選択する必要があります。この手順は、分析するデータが複数の固有値を持つキューブである場合に特に重要です。

d) スケール: 線形スケールまたは対数スケールなど、使用するスケールを選択する必要があります。

e) ラベル: この時点で使用されるラベルには、主に座標軸、タイトル、凡例、サイズなどが含まれます。

f) 倫理: 視覚化方法が事実を説明できることを確認する必要があります。データのクリーニングと要約、そして最終的な視覚化のプロセスでは、操作のすべてのステップに注意を払い、最終結果が真実で信頼性が高く、読者を誤解させないようにする必要があります。

トップ 10 データ サイエンティスト スキル – 5. 基本的な機械学習スキル

機械学習はデータ サイエンスの重要な分野であるため、問題のフレーミング、データ分析、モデリング、評価、モデル アプリケーションなどの機械学習フレームワークを理解することも重要です。以下は、検討すべき重要な機械学習アルゴリズムのリストです。

1. 教師あり学習 (連続変数予測)

a) 基本的な回帰分析

b) 多次元回帰分析

c) 正規化された回帰

2. 教師あり学習 (離散変数予測)

a) ロジスティック回帰分類器

b) サポート ベクター マシン分類器

c) K 最近傍アルゴリズム分類器

d) 決定木分類子

e) ランダムフォレスト分類器

3.教師なし学習

a) K-means クラスタリング アルゴリズム

トップ 10 データ サイエンティスト スキル – 6. データ サイエンス プロジェクトの実践的スキル

データサイエンティストになりたいなら、本からの知識だけでは十分ではありません。資格のあるデータ サイエンティストは、現実の世界で実行し、データ サイエンス プロジェクトを成功裏に完了することができなければなりません。このプロセスには、問題のフレーミング、データの収集と分析、モデルの構築、評価、インストールなど、データ サイエンスと機械学習のさまざまな段階が含まれます。データ サイエンス実践プロジェクトを取得する場合は、次の方法で実行できます。

A) 実際の Kaggle プロジェクト

B) 企業インターンシップ

C) 企業面接

トップ 10 データ サイエンティスト スキル – 7. コミュニケーション スキル

資格のあるデータ サイエンティストは、自分の考えをチーム メンバーや組織のリーダーと伝達できる必要があります。したがって、データ サイエンティストが優れたコミュニケーション スキルを持っている場合、データ サイエンスのバックグラウンドを持たない素人であっても、あらゆる種類の非常に専門的な情報を他の人に明確に伝えることができます。さらに、優れたコミュニケーション スキルは、データ サイエンティストと他のチーム メンバー (たとえば、 データアナリスト, データエンジニア、フィールド エンジニアなど）。

トップ 10 データ サイエンティスト スキル – 8. 生涯学習

データ サイエンスの分野は常に変化し、発展しているため、新しいテクノロジを受け入れて学ぶ準備も必要です。データ サイエンス分野の発展についていく方法の 1 つは、他のデータ サイエンティストと協力することです。したがって、ソーシャル サークルを拡大するために、LinkedIn、GitHub リポジトリ、Medium Web サイト (Towards Data Science および Towards AI のコラムがある) など、多くのプラットフォームから選択できます。これらのプラットフォームは非常に便利で、データ サイエンスの分野における最新の開発に関する情報を提供します。

トップ 10 データ サイエンティスト スキル – 9. チームワーク

実際の作業プロセスでは、データ サイエンティストは、データ アナリスト、エンジニア、さまざまなマネージャーを含む他のメンバーとチームを組んで作業します。したがって、データ サイエンティストは優れたコミュニケーション スキルを備えている必要があるだけでなく、特にプロジェクト開発の初期段階では、他のメンバーのアイデアに注意深く耳を傾ける必要があります。この段階では、データ サイエンティストはエンジニアや他の専門家に頼って、質の高いデータ サイエンス プロジェクトを設計する必要があるためです。さらに、優れたチームワーク スキルは、人々が職場で輝き、他のチーム メンバー、マネージャー、または組織のリーダーと良好な対人関係を築くのに役立ちます。

トップ 10 データ サイエンティスト スキル – 10. データ サイエンスの倫理

プロジェクトの社会的影響の可能性を理解する必要があります。現実的であること。データを操作したり、バイアスがかかりやすい方法を使用したりしないでください。データの収集からデータの分析、モデルの構築からモデルの分析と評価まで、すべての段階で基本的な倫理が守られなければなりません。結果を偽って読者を誤解させたり操作したりしようとしないでください。研究結果を発表する際には、倫理的なラインを維持することが重要です。

結論

要するに、この記事では 10 の必須アイテムについて説明します。 データサイエンティストのスキル.データサイエンスの分野の発展は急速に変化しています。この分野の基礎知識を習得することによってのみ、ディープラーニングや人工知能などのより高度な理論を探求し続けることができます。

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