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ピボットテーブルについて誰かが言及するたびに、私のフリーランサーの友人Jamieは冷や汗をかきました。Excelは彼の脳を傷つけ、会議での「データ駆動型意思決定」というフレーズは彼に3杯目のコーヒーを求めさせました。
5年後？企業は彼に莫大な金額を支払い、データを掘り下げて、彼らのビジネスで実際に何が起こっているのかを教えてもらっています。そして、彼は派手なデータサイエンスの学位や数学のバックグラウンドを持っているわけではありません（彼は英語専攻でした、とんでもない）。
では、彼はどのようにしてスプレッドシート嫌いからデータコンサルタントへと転身したのでしょうか？私は何人かの友人がこの変身を遂げるのを見てきました。今日は彼らの実話を紹介します。専門用語なし、ロケット科学だというふりもなし、彼らのキャリアの選択肢を変えた本当のスキル、そしてあなたにも同じことができるかもしれません。
ネタバレ注意：思ったより簡単でした！
数学ではなく、探偵の仕事です
これらのフリーランサーがデータを心配することをやめて愛することを学んだ方法
誰も教えてくれない大きな秘密：データに強くなることは、公式を覚えたり、シリコンバレーの神童のようにコーディングしたりすることではありません。それは探偵のような考え方を養うことです。
私の Zinner の友人ソフィアの例を挙げましょう。彼女の最初の大きな成功は、高度な分析をしたからではありませんでした。「ちょっと待って、なぜ火曜日の売上はいつも土曜日より高いのですか？それは逆のような気がするのですが」と聞くほど詮索好きだったからです。
その会社は3年間、毎週火曜日にメールプロモーションを実施していたことが判明しましたが、誰もそれが正しい曜日にスケジュールされているかを確認する手間をかけていませんでした。メールプロモーションを金曜日に移動させたところ、売上が即座に増加しました。クライアントは彼女を天才だと思いましたが、彼女は他の誰もが気にかけなかった明らかな質問をしただけでした。
その時、彼女は重要なことに気づきました。ほとんどの人はデータに怯え、批判的に見ることさえしないのです。彼らはレポートツールが吐き出すトレンドをただ受け入れるだけです。
データの出所は？誰が収集したのか？何が欠けているのか？と疑問を持つことを学びましょう。そうすれば、あなたはすでに同僚の90%人よりも先を行っています。
誰もデータに関心がない（彼らは答えに関心がある）
私のフリーランサーの友人であるアレックスは、この教訓を苦い経験から学びました。彼は小売クライアントのために、色分けされたチャートを含む豪華な30ページのレポートを作成するのに数週間を費やしましたが、誰も、本当に誰も、それを読みませんでした。彼のクライアントは最後のページをめくり、「それで、私たちは何を違うことをすべきですか？」と言い、アレックスには明確な答えがありませんでした。痛い！
それ以来、彼はZinnersの注目を集めるために私と共有した、簡単な戦略に従ってきました。
- 意思決定者を夜中に目覚めさせるものが何かを調べてください。彼のeコマースクライアントの場合、通常は「顧客がカートを放棄しているのはなぜですか?」または「どの製品を廃止すべきですか?」です。
- そこから逆算します。カート放棄を懸念している場合、彼は一般的なトラフィック統計ではなく、チェックアウトファネルデータが必要です。
- 彼のコンピューターの横に「この分析に基づいて、彼らはどのような具体的な行動をとるべきか？」と書かれた付箋を貼っておくこと。もし彼が明確な回答を述べることができなければ、そのタスクは未完了のままである。
このアプローチにより、アレックスは誰も気にしないものを分析するのに費やす膨大な時間を節約できました。そして、逆説的ですが、彼の分析ははるかに単純になりました。多くの場合、差し迫ったビジネス上の質問への答えは、複雑な統計を必要とせず、適切なレンズを通して調べられた適切なデータスライスを必要とするだけです。
友人を採用させた実際のスキル(そして彼らにお金を稼がせた)
ほら、学べるデータスキルは山ほどあります。でも、影響を与え始めるのに必要なものはほとんどありません。実際に私が知っているフリーランサーと リモートワーカー の成果を動かしたスキルは以下の通りです：
クライアントを感動させたスプレッドシートマジック
Excelは華やかではないかもしれませんが、その目的は果たします。5つの数式が友人の仕事の生活を変えました。
- VLOOKUP: 顧客名を過去の購入履歴に接続することで、彼をまるで魔法使いのように見せました。彼のクライアントはこれを手動で行っていました — なんてことでしょう！Excel EasyのVLOOKUPチュートリアル（初心者にも非常にわかりやすい）
- ピボットテーブル: 10万行の顧客リストを3分で明確な洞察に変換しました。テイラーからのプロのヒント: 「より高度な作業に取り組む前に、ピボットテーブルでドラッグアンドドロップを学ぶこと。」Excel Easyのピボットテーブルチュートリアル（初心者向け）
- COUNTIFS: 「製品Xを購入したが製品Yは購入しなかった顧客の数」という質問に、数時間ではなく数秒で回答しました。AblebitsのCOUNTIFSガイド（初心者向け）
- テキストから列へ: 連絡先リストの姓と名を手動で区切る手間を省きました。この機能だけで、彼のキャリアにおいて2〜3日間の気の遠くなるようなコピー＆ペースト作業を省いたことでしょう。Excel Easyのテキストから列へのガイド（初心者にも非常にわかりやすい）
- シンプルなIFステートメント: 顧客の行動に基づいて、自動的に「高価値」または「リスクあり」に分類させます。これは誰でも15分で習得できます。 Microsoftの公式IF関数ドキュメント（初心者向け）
これはロケット科学ではありません。週末にこれら5つのことを学べば、すぐに仕事での価値が高まります。
データビジュアライゼーション（または私の友人が醜いチャートを作成するのをやめた方法）
マディソンは、かつて世界で最も醜いExcelグラフを作成していました。虹のすべての色を使った3D円グラフです。彼女は今でもそれらを考えると身震いします。
その後、彼女はコール・ヌスバウマー・クナフリックの「データストーリーテリング」を読み（人生が変わったと彼女は言う）、いくつかの基本原則を学びました：
- Less is more:あなたの主張を助けないものはすべて取り除きます。グリッド線、境界線、不要なラベルは削除します。
- 1つのチャート、1つのメッセージ: 3つの異なるインサイトを表示しようとしている場合は、3つの異なるチャートを使用してください。
- 色を控えめに使用：ほとんどのデータにはグレーを使用し、重要な部分は対比する色でハイライトします。
これらのちょっとした調整だけで、彼女のプレゼンテーションはすぐにより専門的に見えるようになりました。人々は「これはとても明確です！」のようなことを言い始めました。彼女のスライドで混乱して目を細める代わりに。
基本的な統計を実際に理解する（ついに！）
私の大学の友人は、クライアントから平均と中央値の住宅価格の違いを知らないことを指摘されるまで、統計を徹底的に避けていました（恥ずかしい！）。
実は、会議で賢く聞こえるために理解する必要があるのはほんの一握りの概念だけです：
- 平均 vs. 中央値: いくつかの豪邸の売却がデータを歪めている場合、中央値の住宅価格（30万ドル）は平均（45万ドル）よりもはるかに役立つことがあります。この洞察1つで、デイモンは数え切れないほどの悪いビジネス上の決定を避けることができました。
- 相関関係と因果関係：アイスクリームの売上と溺死者数が夏に増加するからといって、アイスクリームが溺死を引き起こすわけではありません。事実を理解することで、彼は本当に愚かな推奨事項を作成するのを避けました。
- 統計的有意性: パターンが本物かランダムな偶然かを知ること。彼はかつて、わずか12人の訪問者の行動に基づいて、クライアントがウェブサイトを完全に刷新するのを止めました！
生データを洞察に変える
データクリーンアッププロセス
データ専門家は、データのクリーンアップと準備に時間の最大80%を費やしていると報告することがよくあります。この地味ですが不可欠なプロセスには以下が含まれます。
- 重複エントリの削除
- 欠損値の処理
- 形式の標準化（日付、通貨など）
- 明らかな誤りの修正
信頼できる分析はクリーンなデータに依存します。「ゴミを入れればゴミが出る」という格言がここに当てはまります。
分析からインサイトへ
データ分析の真の価値は、数字を現実世界の意味合いに結びつけることから生まれます。これは次のことを意味します。
- パターンと異常の特定
- ベンチマークまたは過去のパフォーマンスとの結果比較
- 調査結果を一貫性のあるストーリーに統合する
- 分析結果をビジネス推奨事項に変換する
分析を効果的に提示する
データストーリーテリングのテクニック
最も洗練された分析も、効果的に結果を伝えることができなければ無意味です。データストーリーテリングは以下を組み合わせます：
- 明確な物語構造（設定、対立、解決）
- データ視覚化の戦略的利用
- ステークホルダーの優先事項につながる関連性の高いコンテキスト
異なるオーディエンスには異なるレベルの詳細が必要であることを忘れないでください。経営幹部は高レベルのインプリケーションのみを求めるかもしれませんが、運用チームはより詳細なインサイトを必要とするかもしれません。
魅力的なデータレポートの作成
適切に設計されたレポートは、分析をアクセスしやすく、実用的なものにします。主要な要素は次のとおりです。
- 主要な調査結果をまとめたエグゼクティブサマリー
- 読者を重要なポイントに導く視覚的階層
- 探索を可能にするインタラクティブな要素（適切な場合）
- あなたの調査結果に基づいた明確な推奨事項
これらのフリーランサーが実際に使用しているツール（印象的なものだけでなく）
データ分析ツールについては誰もが意見を持っています。ほとんどの記事には、「学ぶ必要がある」ツールが何十もリストされています。しかし、私が知っているフリーランサーは、頭を悩ませることなく仕事をこなせるほんの数個のツールだけでビジネス全体を構築してきました。
彼らの日常ツールキット
- Googleスプレッドシート: Excelじゃないって？リモートワーカーの友人リアムがそう言っています。彼のクライアントワークの90%では、リアルタイムコラボレーションができるGoogleスプレッドシートが優れています。彼は電話で画面を共有し、二人で一緒に分析を編集できます。IMPORTRANGE関数を使えば、あるクライアントシートから別のクライアントシートにデータを引っ張ってくることもでき、ダッシュボードにとっては画期的な機能です。
- Looker Studio(旧Google Data Studio): Emma はこれを学ぶのに本当に長い間抵抗していました。今では毎週使用しています。無料版は Google Analytics からシートから広告プラットフォームまですべてに接続します。彼女がごちゃごちゃしたデータを自動的に更新されるダッシュボードに変えると、彼女のクライアントは彼女が天才だと思います。
- Tableau Public: プレゼンテーションやレポートで視覚的に印象的なものを作成する必要がある場合、ライアンはTableauを頼りにしています。学習曲線で彼は実際に悔し涙を流しましたが、最初の数週間を乗り越えた甲斐がありました。彼の最高額のクライアントは、Tableauのポートフォリオ作品を見てから現れました。
- Airtable: 友人のジェスは、スプレッドシートとデータベースが美しい赤ちゃんを産んだようなものだと言っています。彼女は、通常のスプレッドシートでは悪夢のような複雑なプロジェクトやデータセットを整理するためにそれを使用しています。ビュー機能は魔法のようです。同じデータをカレンダー、カンバンボード、またはギャラリーとして表示できます。
- Zapier: 厳密にはデータツールではありませんが、トップフリーランサーのDanielは、他のすべてのツールを接続するために使用していると言っています。クライアントのフォーム送信からスプレッドシートへ、次にダッシュボードへと自動的に流れるデータ?素晴らしい。彼は月額30ドルのすべてのペニーの価値があると主張しています。
- Mixpanel: 私の製品志向の友人アリシアはユーザー行動の追跡にこれを誓っています。彼女は「このアクションの特定のシーケンスを完了した人は何人ですか？」のような特定の質問に答えるためにGoogle Analyticsよりもはるかに使いやすいと言っています。彼女のスタートアップクライアントは彼女が構築する明確なコンバージョンファネルが大好きです。
- Notion: ソフィーはこれを実際の分析プロセスの追跡に使用しています。クライアントのリクエスト、分析手順、調査結果を記録するためのデータベースを作成し、基本的に彼女のワークフロー全体を文書化しています。彼女は特定のビューをクライアントと共有し、クライアントがリクエストのステータスを確認できるようにしています。「これにより、作業の重複を防ぎ、料金を正当化するのに役立っています」と彼女は私に語りました。
- Microsoft Power Automate: Windows環境を多用するDaveは、現在タイを旅行中ですが、これを使って反復的なデータタスクを自動化しています。彼は、メールからデータを抽出し、クリーンアップして、手動で介入することなく追跡スプレッドシートに追加するフローを設定し、実際の分析に時間を割けるようにしています。
- Plausible Analytics: GDPRを懸念するヨーロッパのクライアントとの仕事に特化した私の親友レオによると、「Google Analyticsに代わるプライバシー重視の選択肢」だそうです。彼はクリーンなインターフェースを気に入り、クライアントを圧倒することなく、実際に重要な指標に焦点を当てていると言っています。
- Hotjar: ウェブサイトのユーザー行動を追跡するために、Carlosはこれを「心を読むことに最も近い」と呼んでいます。彼はヒートマップとセッション記録を使用して、ユーザーがどこで混乱しているか、またはドロップオフしているかをクライアントに正確に示し、彼の推奨事項をはるかに説得力のあるものにしています。
レベルアップが必要な場合
より複雑なプロジェクトの場合、私の経験豊富なデータ分析フリーランサーの友人たちは、時にはより大きな武器を取り出す必要があります。
- Python with Pandas: ニアは長年コーディングを避けていました。大きな間違いだったと彼女は言います。Pythonは彼女が恐れていたほど難しくないことが判明しました。反復的なデータタスクには、それは命の恩人です。彼女は上級者ではありません。基本的にStack Overflowからコードをコピー＆ペーストして修正するだけですが、それで十分です。
- SQL: KenはSQLに対して愛憎関係を抱いています。彼にとっては全く直感的ではありませんが、大規模なデータセットを扱うにはこれに勝るものはありません。彼はKhan Academyの無料コースで基礎を学びました。楽しくはありませんでしたが、必要でした。
- R (稀に): 私の学友ミラは、研究クライアントと協力したり統計プロジェクトに取り組んだりするときだけこれを使用します。可視化ライブラリggplot2は、彼女のより技術的なクライアントを感動させる美しいチャートを作成します。
実際に役立った学習リソース
理論的すぎたり高度すぎたりするコースに何百時間も無駄にした後、私の友人が実際に役立つと感じたリソースは次のとおりです。
- 真剣に、Cole Nussbaumer Knaflic著の「Storytelling with Data」を購入してください。マディソンは毎年読み返しています。
- Googleの無料アナリティクスコースは、大学のマーケティングクラスよりも多くのことをRajに教えました。
- アレックスによると、カイル・ピューによるUdemyの「Microsoft Excel – Excel from Beginner to Advanced」。セールを待てば、通常$15で手に入るとのこと。
- YouTube channel「Luke Barousse」は複雑なデータコンセプトを、技術に詳しくない友人のジェイミーにも理解できるように説明しています。
これが真実です。15個のツールは必要ありません。本当の問題を解決する3〜5個のツールに本当に慣れる必要があります。派手なものを追いかける前に、基本をマスターしてください。
ポートフォリオを構築するための実世界プロジェクト
データ分析スキルを開発する最良の方法は、実際のデータを使った練習です。初心者向けのプロジェクトアイデアをご検討ください：
- 個人財務分析: 自身の財務データを使用して支出パターンを追跡し、視覚化します
- 販売ダッシュボード：Kaggleまたは他のソースからの公開販売データの可視化を作成します
- ソーシャルメディア分析: あなた自身または会社のソーシャルプロフィールからのエンゲージメントパターンを分析
- 商品レビュー分析: Amazonまたはその他のeコマースレビューから洞察を抽出
- 公衆衛生データの探索: COVID-19や健康指標などのトピックに関するオープンデータセットを扱う
ブログまたはGitHubリポジトリでプロセスと調査結果を文書化して、潜在的な雇用主に自分のスキルを示します。
データスキルがこれらのフリーランサーにもたらしたリモートワークの自由
私の友人オリビアは、彼女がデータスキルをどこにでも持ち運べることに気づいた日を決して忘れることはありません。彼女はまた別の心が折れるようなチームミーティングに座っていて、時計を見ていたとき、彼女の電話がスタートアップの創設者からのメールでなりました：
「コンバージョン率が急落している理由を突き止めるのを手伝ってもらえますか？コンサルティング料金を喜んでお支払いします。」
3か月後、彼女は仕事を辞め、給与を補うのに十分なフリーランスのデータ作業を確保しました。週に20時間少ない労働時間で。それは2016年のことで、リモートワークがクールになるずっと前のことです。
今、彼女の「オフィス」はタイのビーチサイドカフェ、帰宅時の両親のキッチンテーブル、そしてほとんどの日は自分のソファです。これはすべて、ほとんどの人が難しいと感じることができるからです。それは、複雑なデータを理解することです。
キュービクルの生活を手放すことを夢見ているなら、ここに私のフリーランサーの友人のネットワークがデータスキルでお金を稼いでいるいくつかの正当な方法があります：
来週開始データZinns
- 「Googleアナリティクスを修正して」: 私の友人のラージは、どれほど多くの中小企業が完全に壊れたトラッキング設定を持っているかに驚くでしょうと言っています。彼は半日の監査と基本的な修正で£500を請求しました。彼が必要としたのはGoogleの無料アナリティクス認定だけでした。
- 「ソーシャルメディアに何を投稿すべきか？」: 私の友人サラは、マーケティングのバックグラウンドと基本的なデータスキルを副業に変え、地元のビジネスにとってどのInstagramコンテンツが最も効果的かを分析しています。彼女はSheetsで簡単な分析を行い、きちんとした1ページのレポートを作成し、ソーシャル監査ごとに$350を請求しています。
- 「顧客アンケートを理解するのを手伝ってください」: 企業は常にアンケートを実施しますが、その回答に圧倒されます。自由回答を分類し、パターンを見つけ、結果を視覚化できることは非常に貴重です。友人のジェイミーが初めて有料で請け負ったプロジェクトは、文字通り400件のアンケート回答をテーマ別に整理し、3つの簡単なグラフを作成することでした。
- 「データをきれいに見せる」: これは些細なことに聞こえますが、役員は醜いスプレッドシートやレポートを嫌います。私のデザイナーの友人ゾーイは、重要だがひどいExcelダッシュボードを視覚的に魅力的なものに変えるビジネスを丸ごと持っています。彼女はレポートをよりきれいに、より使いやすくするためだけに1時間あたり75ユーロを請求します。
- 「ウェブサイトのどこが壊れているかを見つける」: カルロスはHotjarのような無料ツールを使ってユーザーの行動を観察し、人々がどこで立ち往生したり混乱したりしているかを分析します。彼は、これは本当に魅力的な仕事であり、企業はコンバージョン問題を解決するために高額を支払うだろうと言います。
「経験あり」の稼ぎ手
- 「データセラピスト」: これは友人のミゲルが彼のお気に入りの役割と呼んでいるものです。データに溺れているが、どの指標が本当に重要なのかわからない中小企業の経営者と一緒に座ることです。彼は「データ明確化セッション」を作成し、そこで最も重要な3〜5つの数字を特定し、シンプルな追跡システムを構築します。半日セッションで1,200ドル。文字通り、一部のクライアントは安堵の涙を流します。
- サブスクリプションダッシュボード: Googleデータスタジオ（現在のLooker Studio）のようなツールに慣れてから、同僚のプリヤは自動的に更新されるカスタムダッシュボードの構築を開始しました。クライアントは手動で指標を追跡する必要がないことを非常に気に入っており、彼女は設定料と月額メンテナンス料を請求しています。
- 「フラクショナルアナリスト」: 多くの企業はデータに関する支援を必要としていますが、フルタイムの人員は必要ありません。タイラーは、スタートアップ企業と月10時間の顧問契約を結んでおり、実質的に彼らのパートタイムのデータチームとなっています。彼はフルタイムのコミットメントを必要とせずに安定した収入を得ています！
- 「データ翻訳者」: 私のZinnerアソシエイトであるAishaは、技術チームと意思決定者の間に立ち、データが実際に何を意味するのかを平易な英語で説明します。データスキルとコミュニケーション能力の両方を持っている場合、この役割はGOLD DUSTです。
これらのほとんどは、高度な学位や認定資格を必要としません。実際の問題を解決する能力を示すだけで十分です。Miguelのポートフォリオは地元のNPOでのボランティアプロジェクトから始まり、それが最初の有料クライアントにつながり、その後…まあ、オフィスのキュービクルではなく、彼の山小屋からこれを私に話してくれるようになったわけです。
それがデータスキルの美しさです。ほとんどの人が尻込みするようなものを提供しているので、参入障壁は思っているよりも低いでしょう！
継続的な学習と成長
初心者から中級データアナリストまで
基本的なスキルに自信がついてきたら、この進捗を検討してください。
- スプレッドシート機能と基本的な可視化をマスターする
- データ取得と操作のためのSQLを学ぶ
- より高度な分析のためにPythonまたはRを探索する
- あなたの業界に関連した専門的なスキルを開発してください
最も成功しているアナリストは、技術的な知識とドメインの専門知識を組み合わせているため、業界についてすでに知っていることを活用してください。
データ分析ネットワークの構築
学習はコミュニティでより速く進みます。考慮事項：
- LinkedInまたはRedditのデータ重視グループに参加する (r/dataisbeautiful, r/dataanalysis)
- 地域のミートアップ（バーチャルまたは対面）に参加する
- 学習の旅を導いてくれるメンターを見つける
- あなたの仕事を共有してフィードバックを受け取る
実際のデータジャーニー：無知からコンサルタントへ
記事がすべてを簡単で直線的に聞こえさせるのが嫌いです。そこで、フリーランサーの友人たちにデータ業界への混乱した旅について正直に話すよう頼みました。ここにJamieからのお気に入りのストーリーの1つがあります:
2017年:全くの無知なマーケティングコーディネーター。平均と中央値を常に混同していた。会議で数字を出すように頼まれると、手のひらに汗をかいた。
2018年：同僚が辞めたため、「Excelの人」になることを余儀なくされました。「vlookupの方法」と「Excelの数式ヘルプをお願いします」をGoogleで検索する深夜を過ごしました。オフィスのトイレで2回泣きました。
2019年: 副社長の注目を集めた販売ダッシュボードを作成。彼が資格のない会議に引き込まれるようになる。非技術者にも理解できる方法でデータを説明できることを発見。
2020年: パンデミックが発生。会社は人員削減を実施。絶望からフリーランスを始め、ひどく安値で仕事を引き受ける（現在125ドル/時間の仕事を35ドル/時間で）。夕食にシリアルを食べながらYouTube動画でTableauを学ぶ。
2021年: 友人の紹介で初めて「本当の」データクライアントを獲得。毎日インポスター症候群に悩まされる。ほとんどの企業がひどいデータプラクティスを持っていることを発見し、自分の基本的なスキルでも価値があることを知る。
2022年: 料金を値上げした。一部のクライアントを失ったが、より良いクライアントを獲得した。Eコマース分析に特化し始めた。初めて月間1万ドルを達成したが、その後すぐに2ヶ月間ほとんど仕事がなくなり、パニックに陥った。
2023年： 最後に、リテーナークライアントとプロジェクト作業の組み合わせでグルーブを打ちました。新しい収入源として基本的なデータビジュアライゼーションワークショップの教育を開始しました。彼は常に学んでいることに気づきました。そしてそれは実は非常に楽しいです。
現在：中小規模なeコマースブランドに焦点を当てた収益性の高いデータ分析コンサルティング会社を運営しています。毎日Googleで検索しています。時々間違いを犯します。時々自分が何をしているのかわからないように感じることもあります。しかし、彼のクライアントはとにかく素晴らしい価値を得ています。
要するに、この旅は一直線ではなく、私のフリーランスの友人たちはまだそれを理解しようとしています。すべてを完璧に計画する必要はありません。ただ始めて、失敗し、学び、そして続けるだけです。
実践的なアドバイス
スプレッドシート嫌いな友人たちが過去に戻ってアドバイスするなら、こう言うでしょう：
- 本当に自分にとって重要な1つのプロジェクトから始めましょう。個人の財務、ファンタジーフットボールの統計、Spotifyの視聴データなど、何でも構いません。結果を気にすれば、学習はそれほど退屈ではなくなります。
- 一度にすべてを学ぼうとしないでください。 まずExcel/Sheetsをマスターし、次に視覚化、そしてSQLを学ぶと良いでしょう。PythonやRは、必要になったとしてもずっと後で十分です。
- できるだけ早く作業を視覚化しましょう。学習中は、悪いグラフでもないよりはましです。分析が視覚化されるというフィードバックループは、迅速な改善に役立ちます。
- 解決すべき本当の問題を見つけましょう。 友人の小規模ビジネス、地元の非営利団体、または会社の苦戦している部署を助けることを申し出ましょう。現実世界のデータは、チュートリアルでは決して捉えられない方法で、ごちゃごちゃしていて複雑です。
- あなたが作成したものを共有してください。私の友人マディソンの学習を加速させたのは、彼女の分析を他の誰かに説明する必要があったことです。それはあなたの思考のギャップを即座に露呈させます。
- 自分のチャプター1を他人のチャプター20と比較しないでください。 LinkedInの威圧的なデータサイエンティストたちは何年も前からこれをやっています。あなたの旅はまだ始まったばかりです。
データスキルが素晴らしいのは、そのハードルが驚くほど低いことです。ほとんどの企業は情報に溺れていますが、洞察に飢えています。彼らは高度な機械学習アルゴリズムを必要としているのではなく、どの製品の販売を中止すべきか、なぜ顧客が離れていくのかを教えてくれる人を必要としているのです。
あなたは思っているよりもずっと早くその人になれます。
では、今週はどのような小規模なデータプロジェクトを始めるつもりですか？下のコメント欄で Zinn Hub コミュニティに知らせてください。
