[新しいスキルを学び始める] データサイエンスの専門職

データサイエンスをマスターする: キャリアの可能性を解き放つ

導入

今日のデータ主導の世界では、データ サイエンスの分野は急速に進化しており、企業や組織にとってますます重要になっています。米国労働統計局 (BLS) によると、データ サイエンティストは米国で最も人気のある職業の 1 つであり、2022 年から 2032 年の間に 35% の成長率が予測されています。この成長は、企業がデータの力を活用して予測を行い、実用的な洞察を引き出し、効率を向上させる必要性によって推進されています。

主な特徴

の データサイエンスプロフェッショナル認定 Coursera が提供するこのプログラムは、学習者がこの分野で成功するために必要なスキルと知識を身に付けられるよう設計された包括的なプログラムです。主な特徴は次のとおりです。

• 基礎知識: このプログラムは、データの取得から公開までのデータ サイエンス パイプライン全体をカバーし、学習者が各段階をしっかりと理解できるようにします。
• 実践的な課題: 魅力的でわかりやすいビデオ講義には、学習者が理論的な知識を現実のシナリオに適用するのに役立つ実践的な課題が付随します。
• 必須ツール: 学習者は、データ分析と視覚化に不可欠な R、R-Studio、GitHub、Watson Studio などの基本的なツールの使用方法を習得します。
• 機械学習技術プログラムには、回帰分析や最小二乗推論などの実用的な機械学習手法が含まれており、学習者が正確な予測モデルを構築するのに役立ちます。
• データの視覚化: 学習者は、Lattice システムなどの高度なグラフ作成システムを使用して視覚化を作成し、結果を効果的に伝える方法を学びます。

ユースケース

このプログラムで習得したスキルは、さまざまな実際のシナリオに応用できます。

• データのクリーニングと可視化: 一般的なデータ ストレージ システムを理解し、データ クリーニングの基本を適用してデータを「整理」することは、あらゆるデータ サイエンス プロジェクトにとって不可欠です。
• 探索的データ分析分析グラフを操作し、クラスター分析手法を適用する方法を学ぶと、データ内のパターンを見つけるのに役立ち、情報に基づいた意思決定を行うために重要になります。
• 再現可能な研究データ分析を整理して再現性を高めることは、研究結果の信頼性を高める貴重なスキルです。
• データ製品の開発GoogleVis を使用してインタラクティブなグラフィックを構築し、大勢の視聴者にストーリーを伝えるデータ プロダクトを作成することは、さまざまな業界で応用できるスキルです。

このコースに参加する理由

データ サイエンス プロフェッショナル認定プログラムに参加すると、次のようなさまざまなメリットがあります。

• キャリアアップ: 習得したスキルと知識により、学習者はデータサイエンスまたは関連分野でキャリアを向上させることができます。
• 強化された履歴書: Jupyter、GitHub、R Studio、Watson Studio などの人気のツールを履歴書に追加すると、就職の可能性が大幅に高まります。
• 実務経験: このプログラムでは、実践的な課題を通じて実践的な経験を提供し、エントリーレベルのデータサイエンスの役割への移行を容易にします。

このコースから利益を得られる人

このコースは次の方に最適です:

• 初心者データサイエンスの経験がほとんどまたはまったくない人は、基礎から始めて高度なトピックに進むことができます。
• 転職者データサイエンス分野でのキャリアへの転換を考えている人にとって、このプログラムは非常に有益です。
• データアナリストデータ サイエンスのより高度な役割に移行したいデータ アナリストにとっても、このコースは有益です。

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