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データサイエンティストになるための明確なルートを提供するリストを作成し、この職業を自己攻撃するためにいくつかのプラットフォームを推奨していただけますか？
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以下は、データサイエンティストになるために従うことができる手順のリストと、自己攻撃的な方法で学習するためのいくつかのプラットフォームの推奨事項を示します。

数学と統計を学ぶ：データサイエンティストとして、数学と統計に強固な基盤を持つことが重要です。これらのトピックは、オンラインコースや教科書を使用して学ぶことができます。

学習プログラミング：プログラミングはデータを操作するために不可欠であり、PythonやRなどのプログラミング言語を深く理解することが重要です。

データ分析ツールの学習：SQL、Tableau、Power BIなどのツールに精通して、データを抽出、操作、表示することが重要です。

学習機械学習：自動学習はデータサイエンティストであることの重要な部分であり、回帰、分類、クラスタリングなどのアルゴリズムに精通することが重要です。

練習：練習は、スキルを向上させ、有能なデータサイエンティストになるための鍵です。プロジェクトに参加し、オンラインの課題を解決することは、スキルを向上させる優れた方法です。

自己産業を学ぶための推奨プラットフォーム：

Coursera：プログラミング、統計、自動学習など、データサイエンスに関連する問題に関する幅広いオンラインコースを提供しています。
Kaggy：課題とプロジェクト科学プロジェクトを提供するオンラインプラットフォームであり、ユーザーがスキルを練習および向上させることができます。
Udemy：データサイエンス、プログラミング、自動学習など、幅広いトピックのオンラインコースを提供しています。
DataCamp：データサイエンスの教育に焦点を当てたオンラインプラットフォームであり、インタラクティブなコースと実用的な課題を提供します。