データ サイエンティストの仕事には、情報の収集、ビジネス インテリジェンスの分析、統計の使用が含まれます。 多くの企業や業界は、意思決定プロセスを推進する重要なデータ分析スキルを備えているため、データ サイエンティストを雇用しています。 データサイエンティストになることを考えている場合は、自分の収入の可能性についてもっと学ぶ必要があります。
この記事では、データサイエンティストの給与と仕事の見通し、そしてこの分野で優れた能力を発揮するためのヒントについて説明します。
データサイエンティストとは誰ですか？
データ サイエンティストは、組織の意思決定を促進するためにデータを収集、分析、解釈する分析の専門家です。 データ サイエンティストの役割には、さまざまな伝統的および技術的な職業の側面が含まれています。 数学者、科学者、統計学者、コンピュータープログラマーなど。 それには、機械学習や予測モデリングなどの最新の分析手法や科学的原理の適用が必要です。
彼らは、データ サイエンスの取り組みの一環として、仮説を立ててテストし、推論を行い、顧客や市場の傾向、財務リスク、サイバーセキュリティの脅威、株式取引、機器のメンテナンスのニーズ、病状などを分析するために、大量のデータを頻繁に扱います。
データサイエンティストは正確に何をしますか?
データ サイエンティストは、チームが尋ねるべき質問と、データを使用してそれらの質問に答える方法を決定します。 彼らは、理論化と予測を支援する予測モデルを頻繁に作成します。
毎日、次のタスクを実行する場合があります。
- データセットのパターンと傾向を特定して洞察を得ることができます。
- 結果を予測するためのアルゴリズムとデータ モデルを作成します。 機械学習アプローチを適用して、データや製品の品質を向上させます。
- 他のチームや上級スタッフに推奨事項を伝える
- データ分析に Python、R、SAS、SQL などのデータ ツールを導入する データ サイエンスの進歩について最新情報を入手する
データサイエンティストの役割と責任
組織では、データ サイエンティストがデータ サイエンス アプリケーションを主導します。 彼らは、より効果的なマーケティング キャンペーン、より良い顧客サービス、より強力なサプライ チェーン管理、そして全体的により良いビジネス上の意思決定と戦略を可能にする情報を見つけるという任務を頻繁に負っています。 そうするために、特定のアプリケーションの要件に基づいて定量的データと定性的データのセットを分析します。
また、対処すべき具体的なビジネス課題を提示されずにデータの調査を求められる場合もあります。 その場合、質問を作成し、分析を実施し、事業運営、商品、サービスの改善の可能性について経営幹部に洞察を提供するには、データとビジネスの両方に精通している必要があります。
彼らの主なタスクには次のアクティビティが含まれます。
- 分析アプリケーションで使用する関連データの取得と準備
- さまざまなタイプの分析ツールを使用して、データセット内のパターン、傾向、関係を検出する
- データセットに対して実行する統計モデルと予測モデルを開発する
- そして、調査結果を伝えるためにデータの視覚化、ダッシュボード、レポートを作成します。
- 多くの企業は、データの収集、準備、分析のベスト プラクティスの開発と推進を支援するためにこれらを活用しています。
さらに、対話型 AI システム、AI 駆動ロボット工学、自動運転車の重要なコンポーネントなどのその他の自律マシンなど、社内または社外で使用する AI テクノロジーを作成します。
資格と必要なスキル
データ サイエンティストは、さまざまな困難な計画、モデリング、分析の作業を時間通りに完了できなければなりません。 これを考慮すると、多数のデータ サイエンス ツールとライブラリに関する専門知識が必要です。 Spark、Kafka、Hadoop、Hive などのビッグ データ プラットフォーム。 Python、R、Julia、Scala、SQL などのプログラミング言語が必要です。
この仕事に必要な技術スキルには、事前のデータ処理やデータ準備と同様に、データ マイニング、予測モデリング、機械学習、ディープ ラーニングなどがあります。 特にさまざまな種類のデータが含まれるビッグ データ環境では、構造化データ、半構造化データ、非構造化データを組み合わせて作業することが頻繁に必要になります。 また、分類、クラスタリング、回帰、セグメンテーションなどの統計調査および分析手法に関する事前の経験も必要です。 状況によっては、自然言語処理 (NLP) の知識も必要となります。
求人情報に明記されている必須能力の例は次のとおりです。
教育、トレーニング、認定
データ サイエンスの雇用の大部分には、技術科目の学士号が必要です。 ただし、彼らのほとんどは統計、データ サイエンス、コンピューター サイエンス、または数学の修士号を取得しています。 Google子会社Kaggleの機械学習とデータサイエンスに関する年次世論調査の2021年版では、データサイエンティストとして雇用されている47.7人以上の回答者のうち3,600%が修士号を取得していると主張し、さらに15%が博士号を取得していると回答した。
これに対し、この研究によると、30.1% が学士号を取得していました。 しかし、オンラインの機械学習とデータサイエンスのコミュニティである Kaggle は、大学の学位を持っている回答者の割合がここ数年で上昇しただけだと指摘しました。
将来および経験豊富なデータ サイエンティストは、Coursera、Udemy、Kaggle などの教育プラットフォームが提供するブート キャンプやオンライン コースからも恩恵を受けることができます。 さらに、大学、テクノロジー ベンダー、業界団体を通じて認定オプションを利用できます。
データサイエンスの主要なサブフィールド
次の分野は、データ サイエンティストの仕事の重要な要素です。
#1. データの準備
データ サイエンス アプリケーションの最初の段階は、分析用のデータを収集して準備することです。 分析用のデータセットを取得、精製、整理、操作、検証するプロセスは、データ準備として知られています。 データの準備プロセス中、データ サイエンティストとデータ エンジニアは頻繁にコラボレーションします。
#2. データの分析
データ サイエンスの取り組みの主な目標は、パターン、相関関係、異常、その他の重要な情報を明らかにするためにデータを分析することです。 全体として、彼らの分析作業は、企業のパフォーマンスを向上させ、企業が競合他社に対して競争上の優位性を獲得できるよう支援することを目的としています。
#3. マイニングデータ
大量のデータ セット内のパターンとリンクを見つける作業は、データ分析の取り組みの一部です。 データ マイニングは、多くの場合、研究対象のデータに高度なアルゴリズムを適用することによって実現されます。 アルゴリズムの出力は、データ サイエンティストによって分析モデルの開発に使用されます。
#4. 機械による学習
機械学習はデータ マイニングと分析をますます推進しており、データ セットについて学習し、そこから必要な情報を特定するためのアルゴリズムが作成されます。 彼らは、必要に応じて機械学習アルゴリズムのトレーニングと監督を担当します。 ディープラーニングは、人工ニューラルネットワークを使用した機械学習のより高度な形式です。
#5. 未来を予測するモデリング
データ サイエンティストは、予想される結果や動作を調査するために、さまざまなビジネス シナリオの予測モデルを開発できる必要があります。 さまざまな顧客がマーケティングのオファーにどのように反応するかを予測したり、潜在的な病気の兆候を特定したりするためのモデルを作成できます。
統計調査。 データ サイエンスの仕事には、統計分析ツールを使用したデータセットの分析も含まれます。 統計分析は、データを調査し、分析と解釈のために隠れた傾向とパターンを明らかにするデータ サイエンティストの作業の重要な要素です。
データの可視化。 データ サイエンス アプリケーションの結果は、通常、企業経営者や従業員が簡単に理解できるように、グラフやその他の種類のデータ視覚化に組み込まれます。 また、さまざまなビジュアライゼーションを組み合わせて、レポート、インタラクティブなダッシュボード、または広範なデータ ストーリーを作成することもよくあります。
データサイエンティストになる方法
一般に、データ サイエンティストになるには、ある程度の正式な教育が必要です。 ここで考えるべきことがいくつかあります。
#1. データサイエンスの学位を取得する
雇用主は、データ サイエンスの仕事を扱うための知識があることを保証するために大学の資格情報を確認することを好みますが、必ずしも必須ではありません。 業界で有利なスタートを切るには、データ サイエンス、統計、またはコンピューター サイエンスの関連する学士号を取得することを検討してください。
#2. 関連する能力を向上させる
ハード データ スキルを向上できると思われる場合は、オンライン コースを受講するか、関連するブート キャンプに登録することを検討してください。 身につけておきたいスキルの一部を次に示します。
コンピュータ言語
彼らは、コンピューター言語を使用して大量のデータを分類、分析、管理することに時間を費やすことが予想されます。
機械学習とディープラーニング
データ サイエンスの仕事で機械学習とディープ ラーニングを使用すると、収集するデータの品質が継続的に向上し、将来のデータセットの結果を予測できる可能性があります。 機械学習コースでは基礎を学ぶことができます。
大きなデータ
雇用主によっては、あなたが大量のデータを扱った経験があるかどうかを確認したいと考えている場合があります。 Hadoop と Apache Spark は、大規模なデータを処理するために使用される XNUMX つのソフトウェア フレームワークです。
コミュニケーション
最も優秀なデータ サイエンティストであっても、結果を効果的に伝えることができなければ、変化を起こすことはできません。 データ サイエンティストは、多くの場合、口頭と書面の両方でアイデアや結果を伝える能力を求めています。
#3. データ分析のエントリーレベルのポジションを探す
データサイエンティストになるまでの道は数多くありますが、同等の初級レベルの職業から始めるのが良いスタート地点かもしれません。 データ アナリスト、ビジネス インテリジェンス アナリスト、統計学者、データ エンジニアなど、大量のデータを扱う仕事を探します。 知識と才能が成長するにつれて、科学者への道を進むことができます。
#4. データサイエンティストの面接の準備をしましょう
数年間データ分析に取り組んだ後、データ サイエンスに移行する準備ができたと感じるかもしれません。 面接が決まったら、予想される面接の質問への回答を準備します。 データ サイエンティストの仕事は高度な技術的なものになる可能性があるため、技術的な質問や行動に関する質問をされる場合があります。 答えを声に出して言って、両方の準備をしてください。 これまでの職業上または学業上の経験から例を用意しておくと、面接官に自信があり有能であると思われる可能性があります。
データアナリストとデータサイエンティストの違いは何ですか?
データ アナリストとデータ サイエンティストはどちらも、企業がより適切な経営上の意思決定を行うための新しいアプローチを明らかにするために、データの傾向やパターンを探します。 ただし、データ サイエンティストはより多くの責任を負っており、データ アナリストよりも上級とみなされていることがよくあります。
データ アナリストは、すでに目標を念頭に置いているチームを支援することもありますが、データ サイエンティストはデータに関する独自の質問を生成することがよく期待されます。 データ サイエンティストは、モデルの構築、機械学習の適用、または複雑なプログラミングの組み合わせによりデータを見つけて分析することに、より多くの時間を費やすこともあります。
データサイエンティストの給与
米国のデータサイエンティストの平均収入は年間 108,659 ドルです。
米国労働統計局 (BLS) によると、データ サイエンティストの職業は今後 36 年間で XNUMX% 増加すると予測されています (全国平均よりもはるかに早い)。
ビッグデータの出現と、企業やその他の組織にとっての重要性の高まりは、需要の増加につながっています。
市民データサイエンティスト vs. データサイエンティスト
現在、多くの企業は、経験豊富なデータ サイエンティストに加えて、一部の分析業務を請け負う市民データ サイエンティストに依存しています。 これには、BI スペシャリスト、ビジネス アナリスト、データに精通したビジネス ユーザー、およびデータ サイエンスの取り組みに参加するその他の担当者が含まれます。 XNUMX つのグループの違いは次のとおりです。
#1 教育
データ サイエンティストは通常、関連する学位を取得していますが、市民データ サイエンティストは多様な学歴を持ち、データ サイエンスの専門的なトレーニングをほとんどまたはまったく受けていない場合があります。 ただし、多くの場合、分析ツールやシステムに関する知識を獲得しており、モデルを開発し、かなり難しい分析タスクを実行できるようになります。
＃2。 コーディング
日常的な調査を行うために、市民データ サイエンティストは通常、事前に構築された分析モデリング ツール、ドラッグ アンド ドロップ機能、およびユーザーフレンドリーなアルゴリズムを提供するソフトウェアを利用します。 経験豊富なデータ サイエンティストは、重要なパターンやデータ ポイントを特定することができますが、複雑なカスタム アルゴリズムを構築し、より高度な方法でデータ分析に取り組むことができます。
＃3。 給料
前述したように、データサイエンティストは高収入のポジションです。 一方、市民データ サイエンティストは趣味やボランティアであり、通常の給与以外に報酬は支払われませんが、データ サイエンスの業務に対して追加報酬を受け取る人もいます。
カリフォルニアのデータサイエンティストの収入はいくらですか
カリフォルニア地域では、データ サイエンティストの推定総給与は 169,306 ドル、平均給与は 128,620 ドルです。 これらの数字は中央値を示しています。これは、当社独自の総給与見積り手法によって計算され、ユーザーから提出された賃金に基づいて計算された給与範囲の中央です。 追加給与は年間40,686万25ドルになる見込みだ。 追加の報酬には、金銭的インセンティブ、コミッション、チップ、利益分配などが含まれる場合があります。 「最も可能性の高い範囲」は、この役割で利用可能なすべての給与データの 75 パーセンタイルから XNUMX パーセンタイルまでの数値を表します。
データサイエンティストはたくさんのお金を稼ぐことができますか?
Glassdoor によると、米国のデータ サイエンス専門家の年収は通常約 117,000 ドルです。 ただし、これは経験年数、学歴、業界、地域、専門分野などのさまざまな基準によって異なります。
データサイエンティストは年収300万稼げるのか？
レベル 75 のデータ サイエンス マネージャーの基本収入の 3 パーセンタイルは 310,000 ドルで、年間 13% の成長を表します。 個人貢献者としての AI プロフェッショナルの一般的な基本賃金は、レベル 105,000 の 1 ドルからレベル 175,000 の貢献者の 3 ドルの範囲です。
データサイエンティストの給与とは何ですか?
Indeed Salaries によると、データサイエンティストの全国平均収入は年間 124,493 ドルです。 これは、地域、業界、専門知識の量など、さまざまな基準によって異なります。 Indeed の最新の給与情報については、提供されているリンクをクリックしてください。
データサイエンティストは200万ドル稼げるのか?
LinkedIn のデータ サイエンティストの最高所得パッケージは、年間報酬総額が 388,546 ドルであると報告されています。 これには、基本給と将来の株式報酬およびボーナスの両方が含まれます。 LinkedIn によると、データ サイエンティストの役割の年間総収入の中央値は 229,000 ドルです。
データサイエンティストとして億万長者になれるでしょうか?
データ サイエンスは、他のすべての専門職と同様に、裕福になれる可能性を秘めています。 ただし、データドリブンな仕事を成功させるには、献身と多大な努力が必要です。 それはすぐには起こりません。
Python データサイエンティストの収入はいくらですか?
米国の Python データ サイエンティストの平均年収は、127,128 年 31 月 2023 日時点で 61.12 ドルです。簡単な給与計算ツールが必要な場合は、時給約 2,444 ドルになります。 これは毎週 10,594 ドル、または XNUMX か月あたり XNUMX ドルに相当します。
データサイエンスはどのくらい難しいですか?
データ サイエンスの学位を取得するのは、数学、統計、コンピューター プログラミングの強力な基礎が必要なため、難しいかもしれません。 一方、この分野で優れた能力を発揮するために必要なスキルと情報は、適切な量の努力と熱意を持って誰でも入手できます。
まとめ
データ アナリストは、すでに目標を念頭に置いているチームを支援することもありますが、データ サイエンティストはデータに関する独自の質問を生成することがよく求められます。 データ サイエンティストは、モデルの構築、機械学習の適用、または複雑なプログラミングの組み合わせによりデータを見つけて分析することに、より多くの時間を費やすこともあります。
- データサイエンティスト VS データアナリスト: 完全比較 2023
- データ サイエンティストの給与: 2023 年のデータ サイエンティストの平均給与
- データサイエンティスト: 定義、職務、給与、資格、違い
- データサイエンティストになる方法: ステップバイステップガイド
- アメリカで最もお金を稼ぐ仕事は何ですか
参考文献
