2024年11月18日 06:26
これまで説明してきたように、データ サイエンスは単なる芸術や科学をはるかに超えています。両方のユニークな組み合わせです。最も有能なデータ サイエンティストは、厳密な科学的手法と創造的なストーリーテリングや問題解決をシームレスに統合し、洞察を正確にするだけでなく、説得力があり、実用的なものにします。
仕事によっては、より独立して集中して働くことが求められる場合があり、その場合は内向的な性格の方が適している可能性があります。結論として、外向的であることは一部の職場環境では有益ですが、成功の必須条件ではありません。
米国労働統計局によると、ほとんどの初級レベルの仕事には学士号が必要です。 [1] 学位がなくてもデータ分析スキルを磨き、仕事に就くことは可能です。ただし、認定資格を取得すると、体系的にスキルを構築し、専門分野の専門家とのネットワークを築くことができます。
SQLはPythonより難しいですか? SQL は、リレーショナル データベースと通信するための基本的な構文を備えているため、Python よりも学習がはるかに簡単な言語です。
Python、R、SQL などのプログラミング言語や、Microsoft Excel や Google Sheets などのツールを頻繁に使用します。 # SQL (構造化照会言語): リレーショナル データベースの管理と操作に使用される標準言語であるため、これは必須のスキルです。
データ アナリストは数値に精通している必要があり、数学と統計の基本を理解しておくと役立ちますが、データ分析の多くは単に一連の論理的な手順に従うだけです。この分野で優れた能力を発揮するために、多くの数学的専門知識は必要ありません。
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SQL (Structured Query Language) は、リレーショナル データベースに格納されているデータをクエリおよび操作するためのデータ分析で使用される強力なツールです。データ アナリストは次のことができます。 データへのアクセスと抽出: SQL を使用すると、アナリストはデータベース内のさまざまなテーブルからデータを取得し、分析のためにアクセスできます。
1. データサイエンスにはコーディングが必要ですか?はい、データ サイエンスでは、Python や R などの言語を使用して機械学習モデルを作成し、大規模なデータセットを処理するため、コーディングが必要です。
データベース アーキテクトは、組織の特定のニーズを満たすデータベースを設計します。データベース アナリストは、データベースのパフォーマンスを向上させるためにデータを収集および分析します。また、レポートの作成やデータベース管理者への推奨事項の提供も担当する場合があります。香港各行業薪酬
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