データ サイエンスは拡大と変化を続けるトピックであり、データ サイエンスの新しい用途が毎日発見されているように見えることがあります。 データ サイエンティストは、銀行やヘルスケアなどの業界全体で需要が高く、働く価値のある (そして儲かる) 分野となっています。 データ サイエンスの分野が拡大していることは明らかですが、データ サイエンスの分野に着手するのはそれほど簡単ではありません。 データサイエンティストになることは、初級レベルでXNUMX桁の給与が支払われる医師や弁護士になることよりも難しい。 これがこのガイドを作成した理由です。 以下では、最も典型的なリモートのエントリーレベルのデータ サイエンスの仕事についていくつか説明します。 また、Amazon でのデータ サイエンスの仕事で成功するために必要なコースの基礎についても説明します。
データサイエンティストとは何ですか？
データ サイエンティストはテクノロジーを使用して、収集した膨大なデータを結論付けます。 これは、統計、数的推論、コンピューター プログラミングの熟練度が必要な分野です。 さらに、研究結果を伝え、答えようとしているより一般的な質問に研究結果がどのように対処するかを説明するには、熟練したコミュニケーション能力が必要です。
リモートでエントリーレベルのデータサイエンスの仕事を見つけるのは難しいですか?
必要なスキルがあれば、初級レベルのデータ サイエンスの仕事に就くのは難しくありません。 データ サイエンスの成長に伴い、経験がほとんどない人がこの分野に参入するための選択肢が数多くあります。 データ サイエンス ブート キャンプは間違いなく有益です。
データサイエンスの仕事のエントリーレベル
データサイエンスでキャリアを始めたい人向けの求人は数多くあります。 ここでは、始めるのに役立つデータ サイエンスの初級レベルの XNUMX つの仕事のリストを示します。
#1. データサイエンティストインターン
データ サイエンティストのインターンは、経験豊富なデータ サイエンティストと一緒に働いて、この分野のコツを学ぶ新入社員です。
あなたは何をやります
データ サイエンスの分野のインターンは通常、統計分析またはデータの準備に取り組みます。 これらは、まったく新しいアルゴリズム、機械学習モデル、さらにはデータがどのように使用されるかを示す視覚化の作成をサポートする可能性があります。 データ サイエンティストのインターンには、インターン先の組織に固有の分析プロジェクトに取り組む機会がある場合があります。
給与
データサイエンティストのインターンの平均年収は 93,452 ドルと予想されます。
基本的な要件とスキル
インターンのデータ サイエンティストは、Excel などのさまざまなプログラムを使用した経験が必要です。 さらに、Python、R、SAS などのプログラミング言語に精通している必要があります。
#2. ジュニアデータサイエンティスト
若手のデータ サイエンティストは、他の人が使用できるようにデータを収集、調査、提示する方法を学んでいます。 彼らはデータ サイエンスの分野には慣れていません。
あなたは何をやります
分析、レポート、分析結果の伝達は、ジュニア データ サイエンティストがシニア データ サイエンティストと同じ方法で実行するタスクです。 若手のデータ サイエンティストはプロジェクトを担当する可能性が低く、それが違いです。 さらに、高度な機械学習モデルや巨大なデータセットの経験がある可能性は低くなります。
給与
Glassdoor によると、若手データ サイエンティストの平均年収は 100,265 ドルです。
基本的な要件とスキル
ジュニア データ サイエンティストとして成功するには、統計とコンピューター サイエンスの基礎的な知識が必要です。 さらに、SQL データベースの使用方法と Python コードの作成方法を知る必要があります。 勤務する組織によっては、ビジネス分析の専門知識が必要な場合もあります。
#3. ジュニアデータエンジニア
実務経験を求めているジュニア データ エンジニアが最近、データ サイエンス プログラムを修了しました。 彼らはインターン、パートタイム、またはフルタイムで雇用されている可能性があります。
あなたは何をやります
このポジションには、データの収集、保存、分析などのデータ テクノロジーに関する十分な知識が必要です。 上級エンジニアとは対照的に、ジュニア データ エンジニアは小規模なオープンソース プロジェクトに携わることが多く、与えられる権限も低くなります。
給与
ジュニア データ エンジニアの平均年収は 88,788 ドルです。
基本的な要件とスキル
ジュニア データ エンジニアは、データがどのように保存、処理、表示されるかを理解する必要があります。 Python と SQL の基礎に精通しており、機械学習、統計、数学の基礎をしっかりと持っている必要があります。
#4. ジュニアデータアナリスト
データ分析の基礎は、専門的な環境でそのようなスキルを使用する方法をまだ学んでいるジュニア データ アナリストによってよく理解されています。
あなたは何をやります
さまざまなツールを解釈して適用する方法を学ぶために、ジュニア データ アナリストはシニア アナリストや分析マネージャーと頻繁に協力します。 彼らは膨大なデータを管理し、分析します。 さらに、他の作業者がプロジェクトに優先順位を付け、データをクリーンアップしてプロジェクトを迅速に完了できるように支援します。
給与
ジュニア データ アナリストの標準的な年収は 57,456 ドルです。
基本的な要件とスキル
ジュニア データ アナリストとして採用されるには、細心の注意を払い、優れたコミュニケーション スキルを持ち、チーム環境での作業を楽しみ、チーム プロジェクトをうまく管理できる必要があります。 さらに、基本的な統計概念と確率概念、および R、Python、SAS/SPSS、SQL などのいくつかのデータ サイエンス プログラミング言語に精通している必要があります。
#5. ジュニアデータモデラー
企業のデータベース構造は、初心者レベルのデータ モデラーであるジュニア データ モデラーによって作成および維持されます。
あなたは何をやります
ジュニア データ モデラーは、テーブル、列、テーブル間のリレーションシップの作成に加えて、トリガーやインデックスの構築など、他の職務を担当する場合もあります。
給与
開始レベルのデータ モデラーは、年間最大 102,851 ドルを稼ぐことができます。
基本的な要件とスキル
ジュニア データ モデラーとして採用されるには、リレーショナル データベース、SQL、クエリ作成の基礎を理解している必要があります。 さらに、SQL や Microsoft Excel などのさまざまなプラットフォームで操作できる必要があります。
#6. ジュニアデータベース管理者
ジュニア データベース管理者は、管理業務の範囲が限られていますが、データベース主導の Web サイトまたはアプリケーションの管理を支援します。
あなたは何をやります
ジュニア データベース管理者は、毎日のデータベースの実行を支援します。 新しいデータベースとテーブルを構築し、パフォーマンスを監視し、データベースに問題が発生した場合はトラブルシューティングを行います。
給与
ジュニアデータベース管理者の年間給与は最大 71,834 ドルです。
基本的な要件とスキル
ジュニア データベース管理者は、Python や SQL などのいくつかのプログラミング言語でクエリを作成できる必要があります。 さらに、SQL Management Studio や Toad などのプログラムを使用してデータベースを管理できる必要があります。
＃7。 ジュニア機械学習アナリスト
ジュニア機械学習アナリストは数学とコンピューター サイエンスの確かな背景を持っていますが、まだデータ分析スキルを磨いています。
あなたは何をやります
ジュニア機械学習アナリストは、ニューラル ネットワークやディープ ラーニングなどのより複雑な主題に進む前に、まず教師あり機械学習と教師なし機械学習を含むさまざまな種類の機械学習に精通します。 また、線形回帰や K 平均法クラスタリングなどの手法も研究します。 また、若手機械学習アナリストには、データ分析の価値とそれがビジネスの選択にどのような影響を与えるかを理解することも求められます。
給与
経験が 103,522 年未満の若手機械学習アナリストは、年間 XNUMX ドルの収入を期待する可能性があります。
基本的な要件とスキル
ジュニア機械学習アナリストとして雇用されるには、統計と確率についてしっかりと理解している必要があります。 データを解釈し、分析が重要である理由を説明できる必要があります。 線形回帰の限界をしっかりと把握することも重要です。
データ サイエンス ジョブ リモート
データサイエンスの分野にはリモートジョブの選択肢がたくさんあり、まさにそれに適しています。 リモート データ サイエンスの仕事の例をいくつか示します。
- リモートデータサイエンティスト: 多くの企業は、データ分析、機械学習、データ視覚化などの幅広い取り組みにリモート データ サイエンティストを使用しています。
- リモートデータアナリスト: リモート データ アナリストは、データの収集、分析、解読を担当して、ビジネス関係者に洞察を提供します。 データの洞察を共有するためのダッシュボードやレポートの作成を担当することもできます。
- リモート機械学習エンジニア: リモート機械学習エンジニアは、データ分析と解釈のための機械学習アルゴリズムの開発と実践を担当します。 さらに、予測モデルの作成や仮説を検証するための試験の計画を担当する場合もあります。
- リモート ビジネス インテリジェンス アナリスト: リモートのビジネス インテリジェンス アナリストは、企業データの取得と評価を担当して、意思決定者に洞察と提案を提供します。 データ分析レポートや視覚化の作成を担当することもできます。
- リモートビッグデータエンジニア: リモートのビッグデータ エンジニアは、Hadoop や Spark などの分散コンピューティング フレームワークを使用して、膨大な量のデータの維持と分析を担当します。
- リモートデータ可視化スペシャリスト: リモート データ視覚化の専門家は、データの洞察を技術者以外の関係者にも理解できるようにするダッシュボードとビジュアルの開発を担当します。
- リモートデータプロダクトマネージャー: リモート データ プロダクト マネージャーは、データ駆動型の商品やサービスの作成と導入の指揮を担当します。
全体として、データ サイエンスの分野ではリモートでの仕事のチャンスが数多くあり、非常に適しています。 リモート データ サイエンスの仕事を探している場合は、在宅勤務やリモートワークについて明示的に言及している求人広告を必ず探してください。 また、そのポジションの資格と要件を注意深く分析して、それらを満たしていることを確認する必要があります。
データサイエンスの求人 Amazon
Amazon は世界最大かつ急速に成長している企業の XNUMX つであり、データ サイエンスの仕事に幅広い機会を提供しています。 Amazon でのデータ サイエンスの仕事の例は次のとおりです。
#1。 データサイエンティスト
データサイエンティストは Amazon に雇用され、予測、製品推奨システム、顧客行動分析などのさまざまなプロジェクトに取り組んでいます。 Amazon のデータサイエンティストのほとんどは、プログラミング、機械学習、統計に熟練しています。
#2. ビジネスインテリジェンスエンジニア
ビジネス インテリジェンス エンジニアは Amazon に雇用され、データ パイプラインの作成と維持、分析ツールの提供、ビジネス チームへの洞察の提供を行います。 これらのポジションでは、SQL、データ モデリング、およびデータ視覚化の知識が前提条件となることがよくあります。
#3. 応用科学者
Amazon では、応用科学者が機械学習、コンピューター ビジョン、自然言語処理などのさまざまな取り組みに取り組んでいます。 これらのポジションには、コンピューター サイエンス、統計、または関連分野の高度な学位が必要となることがよくあります。
#4. データエンジニア
Amazon は、データ インフラストラクチャの作成と維持、ETL パイプラインの作成、データの保存と取得の改善を行うためにデータ エンジニアを雇用しています。 これらのポジションでは、Spark や Hadoop などの分散コンピューティング フレームワークの知識が求められることがよくあります。
＃5。 データアナリスト
Amazon は、ビジネス チームを支援し、ダッシュボードとレポートを作成し、アドホック分析を実行するデータ アナリストを雇用しています。 これらのポジションでは、多くの場合、SQL、Excel、データ視覚化ツールの強力なスキルが必要です。
＃6。 ビジネスインテリジェンスアナリスト
ビジネス インテリジェンス アナリストは Amazon に雇用され、データ パイプラインの作成と維持、分析ツールの提供、ビジネス チームへの洞察の提供を行います。 これらのポジションでは、SQL、データ モデリング、およびデータ視覚化の知識が前提条件となることがよくあります。
#7. 機械学習エンジニア
Amazon は、レコメンデーション システム、コンピューター ビジョン、自然言語処理など、さまざまな取り組みのための機械学習モデルを作成および実装するために機械学習エンジニアを雇用しています。 通常、これらのポジションの候補者は、Python および TensorFlow や PyTorch などの機械学習フレームワークの知識を持っている必要があります。
全体として、Amazon では、さまざまなレベルのトレーニングや経験を持つ人々が利用できるさまざまなデータ サイエンスの仕事を用意しています。 Amazon でのデータサイエンスの仕事に興味がある場合は、職務内容と要件を徹底的に評価して、自分の資格と専門知識に最も適したポジションを見つけてください。
データサイエンスコース
データ サイエンスの学習に興味がある場合は、すぐに始められるオンライン ツールやコースがたくさんあります。人気の選択肢をいくつか紹介します。
- Coursera: Coursera は、有名な学術機関やビジネス リーダーによる幅広いデータ サイエンス コースを提供しています。 人気のあるコースには、ミシガン大学の「Python による応用データ サイエンス」やジョンズ ホプキンス大学の「データ サイエンス スペシャライゼーション」などがあります。
- EDX: データ サイエンスのコースは、いくつかの有名な大学や組織が edX で利用できます。 ミシガン大学の「Python によるデータ サイエンス入門」とマイクロソフトの「データ サイエンスの基礎」は、人気の高い XNUMX つのコースです。
- データキャンプ: DataCamp は、データ サイエンスと分析に重点を置いたオンライン学習環境です。 Python、R、SQL、その他のデータ関連テクノロジが提供されるコースの一部です。
- Udemy：Udemyでは、入門から上級まで、さまざまなレベルのデータサイエンスコースを利用できます。 データ サイエンスおよび機械学習のための Python ブートキャンプと、データ分析のための Python を使用した完全なデータ サイエンス トレーニングは、XNUMX つの人気のコースです。
- Codecademy: Codecademy では、「Data Analysis with Pandas」や「Data Visualization with Python」などのデータ サイエンス コースを受講できます。
これらのオンライン コースに加えて、さまざまな書籍、ブログ、チュートリアルを使用してデータ サイエンスを学習できます。 ウェス・マッキニーの『データ分析のための Python』とジョエル・グルースの『ゼロからのデータ サイエンス』は、XNUMX 冊の人気の書籍です。
データ サイエンス コースを選択するときは、自分のスキル レベル、学習スタイル、目標を考慮することが重要です。 他のコースではビジネス分析と意思決定に重点を置いている場合もありますが、プログラミングと技術スキルに重点を置いているコースもあります。 レビューとコースの説明を注意深く読んで、自分に合ったデータ サイエンス コースを見つけてください。
リモートのエントリーレベルのデータサイエンスの仕事を見つけるのに最適な場所
以下に、理想的なデータ サイエンスの仕事に就くための優れた戦略をいくつか示します。
- ジョブボード： まず始めるのが最もわかりやすいのは、Monster.com や Indeed.com などのオンライン求人サイトです。
- ネットワーキング: アドバイスをくれたり、仕事の獲得を手伝ってくれたりする人々とのつながりを作ることは、自分の分野で新しい機会を見つける素晴らしい方法です。
- LinkedIn: LinkedIn は、素晴らしいネットワーキングと就職活動のリソースです。
- オンラインコミュニティ: Reddit や Indie Hackers などのサイトを使用すると、家から出ることなく、データ サイエンスに興味を共有する他のユーザーとつながることができます。
- 学会・展示会: 他にどこで検索すればよいかわからない場合は、カンファレンスが初心者レベルのデータ サイエンスの仕事を見つける優れた方法です。
データサイエンスとはどのようなキャリアですか?
別の言い方をすると、テクノロジーにおけるデータ サイエンスは、インフラストラクチャ、テスト、意思決定のための機械学習、およびデータ製品を指します。
データサイエンティストってどんな仕事をするの？
データサイエンティストとして知られる分析の専門家は、企業内の意思決定をサポートするためにデータの収集、分析、解釈を担当します。
データサイエンスはどれくらい難しいのか?
データサイエンスという難しいテーマで成功するには、プログラミング、機械学習、統計、数学の確かな背景が必要です。 ただし、タスクの難易度は、あなたの経歴、経験レベル、取り組んでいる特定のプロジェクトによって異なります。
データサイエンスは死んだ分野なのか?
いいえ、それは死にかけている分野ではありません。 むしろ進化しています。 データ サイエンティストが技術スキルとビジネス スキルの間のギャップを埋め、データを使用して問題を解決できる限り、このポジションは存続します。
データサイエンティストにはどのような学位が必要ですか?
学士号
通常、エントリーレベルのデータ サイエンティストとして足を踏み入れるには、データ サイエンスまたはコンピューターに関連する分野で少なくとも学士号を取得する必要があります。 ただし、一部のデータ サイエンスの雇用には修士号または博士号が必要です。
データサイエンスにはコーディングが必要ですか?
はい、コーディングが必要です。 データ サイエンスでは、Python や R などのプログラミング言語を使用して機械学習モデルを構築し、大規模なデータセットを操作します。
データサイエンスはITの仕事ですか?
はい。 データサイエンスはITを活用した仕事です。 データ サイエンティストは、組織のデータ使用を支援することに特化していますが、IT 分野のほとんどの仕事は、企業が特定のテクノロジーを使用するのを支援します。
まとめ
データ サイエンティストになるために必要なスキルは、さまざまなオンライン コース、書籍、その他のリソースを通じて学習できます。 自分のスキルや専門知識に最も適した役割を見つけるには、データ サイエンスの仕事に応募する前に、仕事の内容と要件を注意深く調べることが重要です。
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参考文献
