データサイエンティスト（サイエンティスト）/アナリスト

ワークサイクルを探る実践授業

• データアナリスト/サイエンティストとしてのスキルをすべて学んだのに、仕事を得るのに十分なポートフォリオがない場合はどうなりますか？ 意欲的なデータサイエンティスト/アナリストであれば、雇用に必要なポートフォリオを作成してください。
• さらに一歩進んで、現在のレベルからアップグレードしてみませんか？ 現在データ関連の仕事をしているのであれば、給与と身代金を増やすための中間レベルのプロジェクトに取り組みます。

データサイエンティストの誤解

▶ ︎ データサイエンティストは予測モデルしか作成しないのですか？

そうではありません。 予測モデルの生成は、データサイエンティストの主な仕事の一部にすぎません。 プロジェクトの問題定義、データ分析、予測モデル生成、クラウドサービスによる自動化まで。実際には、データ分析のすべてのプロセスも担当します。

したがって、「データサイエンティスト」になるためには、この仕事が何をするのかを明確に理解できる必要があります。このクラスを通して アイデアをプロジェクトに発展させるプロセスを見ながら、必要な最低限のコーディングスキル、データを分析する方法、クラウドサービスと予測モデルを使用してこのプロセスを自動化する方法を検討します。

▶ ︎ データサイエンティストは何をしますか？

プロジェクトとして完成した仕事関連のポートフォリオ

▶ ︎ データサイエンティスト実践プロジェクト

💡 ポイント 1.データサイエンスを理解する

データサイエンスを理解してギャップを見つけるには、まず森を見ることができなければなりません。アイデアからプロジェクトまでの各ステップを詳しく見ていきます。

💡 ポイント 2.プロジェクトの改良

ポートフォリオを作成したり、プロジェクトを開始したりする中で、多くの意見があります。こうした意見をどう集め、プロジェクトを始めるべきか。

💡 ポイント 3.データ分析から自動化まで

データ分析、予測モデル、自動パイプライン、さらにはこれらすべてをPythonコーディングでスマートに処理できます。知っておくべきことはすべてここにあります。個人のポートフォリオやプロジェクトに使用してください。

💡 ポイント 4.AWS へのサインアップから Lambda の実装まで

クラウドサービスがどのように使用されているかを確認するだけで、プロジェクトの見方が変わる可能性があります。アマゾンウェブサービスへのサインアップから実際の Lambda サービスの実装まで、すべてについて詳しく説明します。

▶ ︎ 授業を受けるべき理由

※ このコースでは収益化は対象外です。 授業を受けてコツコツ内容を学んだあとは、APIを使って情報を伝えるウェブサイトを作り、広告を掲載することで収益化を実現できます。

私に最初に会った人々の

鮮明なレビュー集

多くの人がすでに私のビデオを見て、統計とデータサイエンスは簡単にアクセスでき、理解しやすいと言ってくれました。多くの方々のご支援を反映して、実務の全てを取り入れられる授業を用意しました。

このクラスへ 1) 就職準備の整った学生には、就職や離職に欠かせないポートフォリオ、 2) 会社員の身代金を調達できるプロジェクト私たちはあなたがなるのを助けます.

▶ ︎ こんな人におすすめ

▶ ︎ クリエイターキャリア