データ サイエンティストとして、教育的かつ分析的なやりがいのある仕事をしながら、技術開発をリードすることができます。 企業が意思決定を行うためにビッグデータにますます依存するようになるにつれて、熟練したデータ サイエンティストの需要が高まっています。 データ サイエンティストの職務内容、給与、資格、およびデータ サイエンティストとデータ アナリストの違い (データ サイエンティストとデータ アナリスト) について詳しく説明します。
データサイエンティストとは?
データ サイエンティストは、意思決定に使用するデータを取得、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責任には、数学者、科学者、ソフトウェア プログラマーなど、幅広い標準的および技術的な仕事が含まれます。 機械学習や予測などの最先端の分析手法を使用するとともに、科学的概念を実装する必要があります。
企業は通常、データ サイエンティストを採用して、洞察を求めて膨大な量のデータをふるいにかけます。 この洞察は、カスタマー エクスペリエンスの向上、新しい収益源の生成、詐欺の防止、およびその他のさまざまな目標の達成に使用できます。 医療センター、大学、政府機関、さらにはプロのスポーツ チームでさえも、洞察に満ちた分析作業から恩恵を受けています。
データサイエンティストの仕事内容
多くの場合、データ サイエンティストの職務内容には、さまざまなソースからデータを収集して分析し、企業の業務に関する洞察を得ることが含まれます。 科学者は、分析プロセスと統計プロセス、および人工知能技術を使用して、特定の企業運営を自動化し、重要な課題に対する独自のソリューションを生成します。 一方、データを分析した後、調査結果を魅力的でわかりやすい形式で提示する必要があります。 最終的な目標は、企業の傾向分析を支援して意思決定を改善することです。 したがって、有能なデータサイエンティストには、職務記述書に記載されている必要要件を含む一連の能力が必要です。 データ サイエンティストの職務記述書に組み込む必要がある主要な要件、職務、およびスキルを発見します。
職務：
- 大規模なデータベースから有用な情報を収集します。
- 機械学習用のツールを使用して特徴を選択し、分類器を開発および最適化します。
- 構造化および非構造化データの準備の実施 分析システムの作成に必要なすべてのデータを取得するためのデータ収集方法の増加
- 分析を開始する前に、処理、クリーニング、およびエラーのチェックを含むデータの準備。
- 洞察と答えを得るための膨大なデータセットの処理。
- 予測および機械学習システムのアルゴリズムの作成
- 調査結果の透明性のあるプレゼンテーションの提供
- 企業の課題を解決するためのアイデアを出す
- IT およびビジネス部門と連携する
スキルと要件
- 実績のあるデータ サイエンスまたはデータ分析の経験
- 機械学習とオペレーションズ リサーチの知識
- データマイニングの経験
- Scala、Java、または C++ に精通していることが望ましい
- R、SQL、および Python の知識が必要です。
- BI プラットフォームとデータ フレームワークに関する以前の経験。
- ビジネスに精通し、分析力がある
- 数学の能力
- 問題を解決する能力
- 口頭および書面によるプレゼンテーションの優れた能力
- コンピュータ サイエンス、エンジニアリング、関連分野の学士号または学士号、またはデータ サイエンスの学士号
データサイエンティストの給与
現在、米国のデータ サイエンティストの平均給与は 122,338 ドルです。 ただし、この数は定期的に変動します。 データサイエンティストの給与範囲もいくつかの要因によって決まります。 したがって、それらには次のものが含まれます。
＃1。 経験レベル
ほとんどの場合、その分野の専門知識のレベルによって、データ サイエンティストの給与が決まります。 データサイエンティストのポジションに必要な専門知識のレベルを考えると、給与の期待は理にかなっています。 それでも、データ サイエンスのようなニッチな職業では、経験のレベルが特に重要です。
データサイエンスの分野に入る方法もたくさんあります。 データ サイエンティストの中には、コンピューター サイエンスや統計学などの学位を取得した人もいれば、高校を卒業したばかりの人もいます。 一方、人々はさまざまな方法で企業のはしごを登っています。 たとえば、一部の人々は、より専門的な分野での地位を確立する前に、データ サイエンティストやプログラマーとして就職します。 これらの要因はすべて、潜在的な収入に影響します。
＃2。 ロケーション
データ サイエンスにおける自律性とテクノロジーが重視されることを考えると、これはリモート ワーカーにとって優れた分野です。 リモートで作業するデータ サイエンティストは、年間 153,137 ドルの収入を期待できます。 ただし、職場や家の場所が給与に影響する場合があります。
＃3。 業界
あなたが働いている業界は、あなたの年収に大きな影響を与える可能性があります。 たとえば、不動産業界はデータ サイエンティストに平均給与よりも 18% 多く支払っています。 情報技術 (IT) セクターは、データ サイエンティストに 14 番目に高い給与を支払っています。 一方、IT 部門のデータ サイエンティストは、他の分野の同業者よりも XNUMX% 多く稼いでいます。
データサイエンティストの資格
以下は、データサイエンティストになるための重要な資格です。
＃1。 修士号または博士号を取得する
これは、データサイエンティストになるための重要な資格の XNUMX つです。 修士号・博士号取得者は、データサイエンス分野への就職に有利です。 データ サイエンスの分野で需要のある卒業生は、データ サイエンス、コンピューター サイエンス、IT、数学、統計のバックグラウンドを持っています。 多くの雇用主は、生物工学、機械工学、物理学などの STEM 分野を高く評価しています。 また、データ サイエンティストは、モデルの開発と予測にこれらのツールを効果的に使用するために、分散されたデータ ストレージと計算の詳細を知る必要があることに注意してください。
＃2。 エントリーレベルでポジションを獲得する
多くの企業では、エントリー レベルのデータ サイエンティストのポジションを早急に埋める必要があります。 ジュニア データ アナリストとジュニア データ サイエンティストの役割を調べます。 エントリーレベルのデータサイエンスのポジションは、データ関連のドメインでのシステム依存のトレーニングで取得しやすい場合があります. また、特にデータ サイエンスの職を探している場合は、面接の準備を十分に行うことも重要です。
＃3。 数学の知識
代数と微積分を理解する能力は、データ サイエンティストとしてのキャリアの基本的な資格の XNUMX つです。 また、新しいデータ ソリューションを考え出すためにアルゴリズムを最適化する方法も学ぶ必要があります。
＃4。 機械学習の知識
ツリー モデル、強化プログラミング、ロジスティック回帰 (LR)、人工ニューラル ネットワークなど、機械学習のさまざまな手法を理解している必要があります。 したがって、これらの戦略の支援により、主要な組織の結果の予測に基づいて、さまざまなデータ サイエンスの課題に取り組むこともできます。
＃5。 コミュニケーションスキル
最後に、データサイエンティストとしてキャリアを積むための資格の一つです。 コンピューター サイエンスのバックグラウンドを持たない同僚やリーダーに、複雑な技術的アイデアを説明できる必要があります。 また、難しい考えをその人たちに分かりやすく説明できる必要があります。
＃6。 チームワーク
会社の課題に対処し、ワークフローを改善するための戦略を考案するために、幹部と協力し、チームとして働く必要があるかもしれません。 また、製品開発プロセス中に製品開発者やマーケティング担当者と協力して、新しいアイテムの発売を支援することもできます。
データサイエンティスト vs データアナリスト
2023 年には、データ サイエンティストとデータ アナリストは、需要と給与が最も高い XNUMX つの仕事になると予測されています。 データ アナリストとデータ サイエンティストの区別は、データ プロフェッショナルの分野に多大な関心が寄せられているにもかかわらず、必ずしも簡単に区別できるわけではありません。 したがって、それらは次の点で異なります。
まず、データ アナリストまたはデータ サイエンティストの職務は、雇用されているセクターと物理的な場所に基づいて変化する可能性があります。 データ アナリストの仕事には、売上の減少などのイベントの原因の調査や、主要業績評価指標を追跡するためのダッシュボードの開発が含まれます。 一方、データ サイエンティストは、Hadoop やデータ モデルなどのビッグ データ フレームワークを使用して、将来のイベントを予測します (データ サイエンティスト vs データ アナリスト)。
次に、既存のデータ セットはデータ アナリストによって分析されますが、データ サイエンティストは、データ アナリストが利用できるデータの収集と分析に対する新しいアプローチを考案します。 したがって、数学、統計、およびプログラミングに情熱を持っている場合は、この職種 (データ サイエンティスト vs データ アナリスト) の優れた候補者になる可能性があります。
第 XNUMX に、統計データのパターンと展開を探す場合、アナリストはデータ比較を行いますが、データ サイエンティストはデータ キャプチャ フレームワークとモデルを構築します (データ サイエンティストとデータ アナリスト)。
最後に、データ アナリストの主な任務は、構造化データを適用して、社内で発生する観察可能な問題の解決策を見つけることです。 彼らの責任は、通常、彼らが雇用されているセクターや専門知識のレベルによって異なります。 一方、データ サイエンティストの主な任務は、より高度なデータ方法論 (データ サイエンティストとデータ アナリスト) を適用して予測を作成することです。
データサイエンティストになるのは難しいですか?
いいえそうではありません。 ただし、通常、データ サイエンティストとしてのキャリアには、数学とコンピューター サイエンスの確かな理解、および大規模なデータセットに関する以前の専門知識が前提条件となります。 さらに、機械学習と統計的推定に関する知識が役立つことがよくあります。
データサイエンティストは高収入ですか?
Glassdoor によると、データ サイエンティストの給与範囲の下限にあたる年収は 78 ドルです。 この範囲の賃金は、最高点で 204,000 ドルまで上がります。 米国では、データ サイエンティストとしての報酬は、さまざまな要因によって影響を受ける可能性があります。
データ サイエンティストは数学が得意ですか?
データ分野の専門職には数学的訓練が必要です。 これは、機械学習のアルゴリズムの開発、分析の実行、データからの洞察の抽出のすべてに数学が必要だからです。 数学がデータ サイエンスの学問的および専門的な道の唯一の前提条件ではない場合でも、ほとんどの場合、数学は最も重要な要件の XNUMX つです。
データサイエンティストになるには何年かかりますか?
データ サイエンスには XNUMX 年間の学士号プログラムがあり、XNUMX か月間のブート キャンプもあります。 そのため、すでに学士号を取得しているか、集中的なトレーニング プログラムを卒業している場合は、最短 XNUMX 年で修士号を取得することを検討することをお勧めします。
データ サイエンティストはコードを作成しますか?
今日の従業員の経験豊富なデータ サイエンティストのほとんどは、今でもコードを書いています。これは彼らの役割の要件であるためです。 ただし、データ サイエンスの環境は絶えず変化しており、コード行にまったく触れずにデータ プロジェクトを最初から最後まで完了することができるツールが利用できるようになりました。
データ サイエンティストが直面する一般的な課題とは?
大規模なデータ セットの処理、複雑なアルゴリズムの操作方法の理解、データを視覚化する新しい方法の発見は、データ サイエンティストが直面する通常の問題のほんの一部です。 これに加えて、技術志向ではない聴衆に結果を伝える必要がある場合もあります。
優れたデータ サイエンティストの条件とは?
ビジネスとデータの接続は、有能なデータ サイエンティストによって可能になります。 複雑な事実を分かりやすく説明する深い専門知識と、調査結果を視覚的に表現する能力が求められます。 有能なデータ サイエンティストは、強力な執筆能力に加えて、強力な認知能力と問題解決能力も備えています。
データサイエンティストは誰と仕事をしますか?
ほとんどの場合、データ サイエンティストは、さまざまな量のデータを調査する他のデータ サイエンティストのチームの一員となる組織または企業のために職務を遂行します。 リード データ サイエンティストなどの上司に開発や発見を提出する必要がある場合があります。
データサイエンティストになるにはどのくらいかかりますか?
初心者レベルのデータ サイエンティストとしての地位を得るには、コーディングや数学の経験がない個人の場合、通常 XNUMX ～ XNUMX か月の集中的な学習が必要です。
参考文献
- coursera.org
- techtarget.com
- Degreesandcareers.info
- simplearn.com
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