データマイナーになるにはどうすればよいですか？

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のスキルが必要です。 企業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には、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が不可欠です。 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特殊なソフトウェアを開始する方法を学ぶことも重要です。

データマイナーになりたい場合は、学部時代にエンジニアリングやコンピューターサイエンスの勉強に興味を持つ必要があります。 これらの研究プログラムは、困難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、必要な結果を取得するために手元のデータを最適に分類す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も学習します。これらはどちらも、数値データと分析的傾向に基づいて予測モデルを構築する人にとって習得すべき重要な概念です。

大学または高等教育機関でコンピューターサイエンスを学ぶと、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が飛躍的に向上します。 Visual Basic for Applications（VBA）、Structured Query Language（SQL）、C ++のバリエーションなど、いくつかのソフトウェア言語をしっかりと把握して、高機能で実質的なデータモデルを設計および実行します。 コンピュータサイエンス、その方法、およびアプリケーションの深い理解がなければ、データマイナーになろうとする人は、この分野、特に金融業界で多くの興味深い仕事を獲得することは難しいでしょう。

企業の最高情報責任者（CIO）になること、またはデータマイニングのエグゼクティブレベルの地位を確保することが目標であれば、より高度な学位が必要です。 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は、高度な分析または運用工学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、ビジネス分野に非常に適用可能なトピックを明らかにします。

複数の異なるチームでプロジェクトを管理するデータマイナーになるには、経営管理修士（MBA）の学位を取得することが適切な場合があります。 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さらに学ぶことができます。 また、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活用して、市場調査、収益分析、従業員の定着などの実際のビジネス上の問題に取り組む方法も教えます。