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データサイエンスは、膨大な量の構造化データと非構造化データから得られる重要な情報を識別する複雑な分野です。 おそらく、この知識分野の最も難しい部分は、このすべてのデータの意味を理解する方法を学び、この膨大な量の散在する情報を意味のある実用的な洞察に変換することです。 有能なデータアナリストは、組織が効果的な戦略を考案し、新しい機会を見つけ、マーケティング活動を強化できるようにするパターンを見つける方法を知っています。
データサイエンスの仕事は利用可能な最も有給の仕事の1つであり、データサイエンティストは大企業でも常に求められています。 自分でデータサイエンスを学ぶことは本当に可能ですか？ 基本的なITスキルからマスターアナリストになることはできますか？ 適切なコースを選択し、デューデリジェンスで受講するのであれば、答えはイエスです。 ここでは、独学のデータサイエンティストになるために学ぶ必要がある最も重要なデータサイエンスの概念をまとめて紹介します。これらはすべて、自宅の快適さから学ぶことができます。 これらのコースはすべて、Courseraで100ドル未満で受講できます。 （データサイエンティストの機能の詳細については、「職務：データサイエンティスト」を参照してください。）
データサイエンスについて
プレーンでシンプルな、最初の最初のもの。 データサイエンスが実際に何であるかを理解しない限り、データサイエンティストになることはできません。この分野の概要を説明する入門コースは、最初のステップです。 コア概念には、ビジネスにとってデータサイエンスが非常に重要である理由と方法、およびその適用方法が含まれます。 回帰分析とは何か、データセットのマイニングプロセスがどのように機能するか、そしてこの分野を習得するために日常的に使用するツールとアルゴリズムを理解できる必要があります。
