データマイナーになるにはどうすればよいですか？

dataデータマイナーになるには、優れたコンピュータープログラミングとデータ分析スキルが必要です。学士号、修士号、またはその両方を取得することにより、正式な教育を通じてこれらのスキルを開発することは、エンタープライズレベルで大量のデータを分析するために必要な知識ベースを構築するために不可欠です。さまざまなコンピュータープログラミング言語を操作して専門ソフトウェアを開始する方法を学ぶことも重要です。dataデータマイナーになりたい場合は、学部の年にエンジニアリングやコンピューターサイエンスの研究に興味があるはずです。これらの研究プログラムは、挑戦的な数学的ジレンマを解決することにより、批判的で分析的な思考を強調しています。特にオペレーションエンジニアリングは、最適化理論と、必要な結果を獲得するために手元のデータを最適に並べ替える方法を理解するのに役立ちます。また、確率と統計についてさらに学びます。どちらも、数値データと分析傾向に基づいて予測モデルを構築する人を習得するための重要な概念です。複雑なコンピュータープログラミング言語を活用するスキルを向上させます。アプリケーション用のVisual Basic（VBA）、構造化クエリ言語（SQL）、C ++のバリエーションなど、高度に機能して実質的なデータモデルを設計および実行するなど、少数のソフトウェア言語をしっかりと把握します。コンピューターサイエンス、その方法、およびそのアプリケーションを深く理解しなければ、データマイナーになろうとする人は、特に金融業界で多くの興味深い仕事を得ることが難しいと感じるでしょう。会社の最高情報責任者（CIO）になるか、データマイニングのエグゼクティブレベルのポジションを確保するために、より高度な学位が整っています。定量的概念が魅力的であり、これらの問題をさらに掘り下げたいと思う人にとっては、高度な分析またはオペレーションエンジニアリングの修士号が適切です。これらのプログラムを使用すると、データ分析の世界をより深く探索できます。回帰診断、リレーショナルデータベース、クラスター分析、データのクエリとレポートなど、ビジネスの領域に非常に適用できるトピックを発見します。経営学の修士号（MBA）の学位が整っている可能性があります。MBAプログラムでは、最良の結果を得るために人々を効果的に管理する方法について詳しく学びます。このようなプログラムは、データマイニングから得られた結果を利用して、市場調査、収益分析、従業員の定着などの現実のビジネス問題に取り組む方法も教えてくれます。