Q：
優れたデータサイエンティストになるための4つの基盤は何ですか？
A：多くの専門家が指摘しているように、優れたデータサイエンティストになるには、複雑な分野の専用の学習と分析を通じて構築されるスキルと経験の組み合わせが必要です。 貴重なデータ資産の管理者およびキュレーターとしてのデータサイエンティストは、今日非常に需要があります。 これらの基本的なスキルのいくつかが何を伴うか見てみましょう。
データサイエンティストの作業の4つの基本的なコンポーネントの最初は、数学と統計です。 優秀なデータサイエンティストは、決定木、ランダムフォレスト、ロジスティック回帰、クラスタリング、機械学習（ML）での次元の使用などのアルゴリズムタイプを含む、教師ありおよび教師なし機械学習に関連するさまざまな数学的概念に精通していることを学ぶ必要があります。 一般に、統計分析リソースを使用して、数学の方程式や統計を扱う上で適切なハンドルを持っている必要があります。
データサイエンス作業の2番目の主要な基本コンポーネントには、プログラミングとデータベース管理が含まれます。 個人は、データベースやSQLのセマンティクスと運用技術に関する経験とスキルに加えて、Pythonなどのスクリプト言語やRなどの統計言語に精通している必要があります。 Hadoop、MapReduce、Hive、Pigなどのソフトウェアコンポーネントに関する知識も、雇用主にとって魅力的です。
優れたデータ科学者になるための3番目の基本的な要素は、データサイエンスと機械学習を理解するための理論的および哲学的な要素です。 これらの個人は、好奇心のある自発的な問題解決者である必要があります。結局、生の定量分析と機械学習およびデータサイエンスプロセスの創造的な理解を組み合わせています。 単に技術的な数字の人々であるだけでなく、機械学習プロジェクトを作成し、最終目標と最終結果の観点からデータサイエンスイニシアチブに取り組むことの意味を深く理解する必要があります。
優れたデータサイエンティストになるための学習の第4の柱は、人々と協力し、他の人々にとって意味のある方法でデータを使用できるようにすることです。
優れたデータサイエンティストはストーリーテラーになることができます-彼らは定量的なデータを物語や洞察に変換することができます。 このように、彼らは自分の仕事をテーブルに持ち込み、それを複数の利害関係者または特定の聴衆に効果的に広めることができる優れたコミュニケーションスキルを持っている必要があります。 これらは、今日のペースの速い、急速に進歩するIT業界に参加する準備ができている優れたデータサイエンティストを育成する主要なスキルの一部です。
