2024年11月18日 01:30
データアナリストになるのは難しいですか?データ アナリストになること自体は難しいことではありませんが、特定の技術スキルが必要であり、一部の人にとっては他の人よりも難しい場合があります。さらに、この分野が進歩し続けるにつれて、データ分析は継続的な教育が必要なキャリアパスとなっています。Data Scientist
AI は、データの前処理や基本的な分析など、データ サイエンス内の特定のタスクを自動化できますが、データ サイエンティストを完全に置き換えることはできません。
いいえ、SQL だけでは仕事を得るのに十分ではありません。これは、データ アナリスト、データ エンジニア、データ サイエンティストなどの役割に必要な最も重要なスキルの 1 つです。背景として、データ アナリストとしての仕事に就いてみてください。 SQL に加えて、Excel (中級、マクロを除く) と Python (中級) も復習する必要があります。
データ アナリストが選択するプログラミング言語は、データベースとの通信を容易にする構造化照会言語 (SQL) です。ただし、Python は、データの分析、操作、クリーニング、視覚化など、他のコア データ分析機能により適しています。
データ アナリストとしてスタートし、上級レベルのアナリスト、分析マネージャー、分析ディレクター、さらには最高データ責任者 (CDO) に進むこともできます。この道を追求することに興味がある場合は、データ スキルとともにリーダーシップ スキルの開発に重点を置くことをお勧めします。
Python と R の違いを理解する
Python はその多用途性で知られており、その簡潔な構文と幅広いサポートによりデータ サイエンスを超えて使用されています。機械学習に優れており、ディープラーニングなどの複雑なタスクを処理します。一方、R は統計データ分析とグラフィックスを専門としています。
[しかし、自然界が非常に複雑だからといって、生物学者の脳がすぐに入れ替わるわけではありません。他の研究者も、分野知識、批判的思考スキル、人間の創造性が科学研究の鍵であり、AI に置き換えることはできないと同意しています。
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