今日、企業が収集するデータ量が増加した結果、データサイエンティストの需要が急増しており、この傾向がすぐに逆転する可能性は低いです。 データサイエンティストは、企業が巨大で複雑なデータセットを理解できるよう支援する仕事に対して、多額の報酬をもらっています。 エントリーレベルの仕事の多くは、年収100,000万ドルを超えます。 データ サイエンスの学位は現在、ますます多くの学校や大学で提供されています。 しかし、大学に通う機会が与えられなかったらどうなるでしょうか？ 心配しないでください。 学位がなくてもデータサイエンティストになることはできます。 このステップバイステップのガイドに従うだけで、学位がなくてもデータ サイエンティストになることができます。 データサイエンティストとデータアナリストの違いや、必要な給与についても見ていきます。
データサイエンティストとは何ですか？
企業は毎日膨大な量のデータを生成します。 顧客情報から在庫追跡まで、すべてがこのデータに含まれます。 データ サイエンティストは、このデータを管理し、企業が重要な意思決定を行うために使用できる知識に変換する責任を負います。
学位がなくてもデータサイエンティストになれますか?
はい、学位がなくてもデータサイエンティストとして働くことは可能です。 データ サイエンティストの職務内容によっては、数学、コンピューター サイエンス、統計の高度な学位が求められる場合がありますが、これらは通常、厳密な前提条件ではありません。
学位なしでデータサイエンティストになる方法
最も人気のある分野はデータ サイエンスです。 データ サイエンスは比較的新しい分野であるため、受験者がデータ サイエンスの実際の学位を取得できる可能性は非常に低いです。 ここでは、学位を持っていなくてもデータサイエンティストになるために役立つ重要なアクションをいくつか紹介します。 次は次のとおりです。
#1. 重要な背景情報を入手する
数学、コンピューター サイエンス、統計の数多くの分野はすべて、データ サイエンスの広範な分野に貢献しています。 さまざまな本を読むことで、これらのトピックについて詳しく学ぶことができます。 DataFlair のデータ サイエンスのための統計に関する包括的なガイドでは、データ サイエンスに関連する重要な統計的考え方のいくつかについて説明しています。
さらに、微積分、線形代数、確率、離散数学などのトピックについて学ぶことができます。データ サイエンスの分野で最も広く使用されている XNUMX つのプログラミング言語である Python と R を学習して、この分野の基礎に関する知識を得ることができます。 。
#2. データサイエンスを学ぶ
さて、データ サイエンスを学ぶことは、学位なしでデータ サイエンティストになるための XNUMX 番目の重要なステップです。 データサイエンスは何で構成されていますか? データ抽出、データ変換、クリーニング、視覚化、予測は、データ サイエンスを構成する要素のほんの一部です。
これらの各要素は個別に習得する必要があります。 ストーリーテリングはデータ サイエンスの重要な要素です。 これらのスキルを習得するには、さまざまなツールに習熟する必要があります。 たとえば、視覚化するには、ggplot2、seaborn、matplotlib などのプログラムに精通している必要があります。
#3. リアルタイムのケーススタディを検討する
データ サイエンスと、データ サイエンス プロセスに含まれる多くのツールについてしっかりと理解したら、大企業がデータ サイエンスを活用して業務と収益を向上させている方法についての多数のケーススタディを調べて研究する必要があります。
#4. 進行中のプロジェクトを維持する
データ サイエンスのより実践的な主題を正しく理解するには、実際の問題に対処する実際のプロジェクトに取り組む必要があります。 現実世界の問題を解決する実践的な経験を積むことで、データ サイエンスのスキルが向上します。
新卒でデータ サイエンスの仕事を見つけるのは難しい場合があるため、価値のある実際のプロジェクトに取り組み、スキルを磨いてください。
＃5。 認定を受ける
認定資格の取得は任意ですが、学位がなくてもデータサイエンティストになれる可能性が高まるだけです。 データ サイエンスの実装スキルは、公式認定によって強調されます。
Microsoft、Cloudera、SAS などの企業がデータ サイエンスの認定資格を提供しています。 これらの証明書の一部のリストを以下に示します。
- SAS認定データサイエンティスト
- Cloudera Certified Associate: Spark および Hadoop 開発者認定
- マイクロソフト認定Azureデータサイエンティアソシエイト
- ポートフォリオを作成します。
データ サイエンスの分野で行った作業は、ポートフォリオに反映されています。 いくつかのデータ サイエンス イニシアチブは、ポートフォリオの改善に役立ちます。 Github、Linkedin、Kaggle、Tableau Public などのプラットフォームでの知名度を高めることで、複数の求人担当者の注目を集めることができるかもしれません。
ポートフォリオを特定のポジションに合わせて調整できます。 たとえば、あなたのポジションで機械学習が必要な場合は、ポートフォリオに機械学習アルゴリズムを使用するプロジェクトを含める必要があります。
データ分析ポートフォリオは、データ変換、クレンジング、視覚化などを披露できる別のタイプのポートフォリオです。ナラティブ ポートフォリオはポートフォリオの XNUMX 番目のカテゴリであり、ビジネス上の問題をデータ サイエンスに変換する完全な取り組みです。
＃7。 ハッカソンに参加する
データ サイエンスを実践しながら学ぶのが最良の方法です。 Kaggle は、データ サイエンス コンテストに積極的に参加できる多数のオンライン会場の XNUMX つにすぎません。 これらのコンテストに参加することで、ポートフォリオを構築し、履歴書に経験を加えることができます。
広範なデータのクリーニング、変換、分析、視覚化に取り組むことで、実際の状況にデータ サイエンスを適用する方法を完全に理解できます。 さまざまな程度のデータ サイエンスの課題に取り組んで経験を積むことは、能力の向上に役立ちます。
私たちは、前提条件となる知識の取得、重要なデータ サイエンス スキルの開発、資格情報の取得、ポートフォリオの構築、さまざまなコンテストへの参加など、いくつかのプロセスを経ました。 ただし、次の手順に従うことで、学位がなくてもデータ サイエンティストになることができます。
データサイエンスの学位
データ サイエンスの学位は、この分野で使用される概念、手法、機器に焦点を当てた学習プログラムです。 コンピューター サイエンス、統計、および専門分野の知識はすべて、データ サイエンスの学際的な領域で結合され、データから結論と情報を導き出します。
データ サイエンスの学位プログラムには、数学、統計、コンピューター サイエンス、データ マイニング、機械学習、データの視覚化、およびコミュニケーションのコースが頻繁に含まれています。 さらに、特定のプログラムでは、ビジネス、医学、社会科学などの特定分野のコースが提供される場合があります。
データサイエンスの学位と大学院の両方の学位を取得できます。 データ サイエンスの専門学位を取得できる大学もあれば、統計、コンピューター サイエンス、情報技術などのデータ サイエンスに重点を置いた科目の学位を取得できる大学もあります。
データ サイエンスの学位プログラムの卒業生は、データ サイエンティスト、アナリスト、機械学習を専門とするエンジニア、データ エンジニア、ビジネス アナリスト、その他多くの関連職として働くことができます。 業界全体でデータ主導の洞察に対するニーズが高まっているため、データ サイエンスの学位は、この分野の仕事への参入を検討している人々にとって賢明な投資となる可能性があります。
データサイエンスの学位を取得できる大学はどこですか?
データ サイエンスの学位と大学院の学位は、多数の大学から取得できます。 データ サイエンスの学位を取得できる大学の例をいくつか紹介します。
- マサチューセッツ工科大学 (MIT) – データ サイエンスを専門とするコンピューター サイエンスおよびエンジニアリングの理学士号
- カーネギーメロン大学 – 統計およびデータサイエンスの理学士号
- カリフォルニア大学バークレー校 – データ サイエンスの理学士号
- ニューヨーク大学 – データサイエンスの理学士号
- スタンフォード大学 – 統計科学修士: データサイエンス
- コロンビア大学 – データサイエンスの修士号
- ワシントン大学 – データサイエンスの修士号
- テキサス大学オースティン校 – データサイエンスの理学修士
- ジョンズ・ホプキンス大学 – データサイエンスの修士号
- カリフォルニア大学サンディエゴ校 – データサイエンスおよびエンジニアリングの理学修士
データ サイエンスの学位を取得できる大学は他にもたくさんあります。 これらはほんの一例です。 学業上および専門上の目的に最も適したプログラムを選択するには、調査を実施し、いくつかのオプションを比較することが重要です。
データサイエンティストの給与
データ サイエンティストの給与は、所在地、業界、経験年数、学歴、特定の職責などのいくつかの要因によって変わる場合があります。 ただし、データサイエンティストの需要は非常に高いため、通常は高額な報酬が支払われます。
Glassdoor によると、米国のデータサイエンティストの一般的な基本給は年間約 113,000 ドルです。 それにもかかわらず、前述の要因に応じて、この数字は年間約 76,000 ドルから 180,000 ドル以上の範囲となる可能性があります。
データ サイエンティストの多くは、通常の給与に加えてボーナス、ストック オプション、その他の種類の給与を受け取る場合があります。 データサイエンティストは、テクノロジーや金融などの一部の分野で、より多くのお金を稼ぎ、より有利な給与パッケージを受け取ることができるかもしれません。
データ サイエンティストの給与は国や地域によって異なる可能性があることを覚えておくことが重要です。 たとえば、Payscale の推定では、英国のデータ サイエンティストの平均年収はおよそ 47,000 ポンドです。
全体として、データ サイエンスという主題には大きな収益の可能性があり、さまざまなビジネスにわたってデータ サイエンティストに対する大きな需要があります。
データサイエンティスト vs データアナリスト
世界経済フォーラムの「将来のポジション レポート 2023」によると、データ アナリストとデータ サイエンティストは、AI および機械学習のスペシャリスト、デジタル トランスフォーメーションのスペシャリストと並んで、最も需要が高く給与の高い XNUMX つのポジションを代表しています。
データ専門家に対する関心が高いのは間違いありませんが、データ アナリストとデータ サイエンティストの違いは必ずしも明らかではありません。 やり方は異なりますが、どちらの役割にもデータの操作が含まれます。
データアナリスト vs. データサイエンティスト: 彼らは何をしているのですか?
データ サイエンティストとアナリストの最大の違いの XNUMX つは、データをどう扱うかです。
データ アナリストは多くの場合、SQL、R、Python プログラミング言語、データ視覚化ソフトウェア、統計分析などのツールを使用して構造化データを操作し、現実世界のビジネス上の問題に対処します。 データ アナリストの一般的なタスクは次のとおりです。
- 組織のリーダーと協力して情報ニーズを特定する
- 一次情報源と二次情報源を使用して情報を収集する
- 分析のためのデータの再配置とクリーンアップ
- データセットを調べて、活用できる知識に変えられるパターンと傾向を見つける
- データに基づいた意思決定を導く、わかりやすい調査結果のプレゼンテーション
未知のものに対処する場合、データ サイエンティストは、より洗練されたデータ アプローチを頻繁に使用して、将来の予測を生成します。 構造化データと非構造化データの両方を処理できる予測モデリングの手法を開発したり、機械学習アルゴリズムを自動化したりする可能性があります。 このポジションは通常、データ アナリストの改良版とみなされます。 典型的な日常の家事には次のようなものがあります。
- 未処理データの収集、精製、処理
- 機械学習アルゴリズムと予測モデルを使用して大規模なデータセットを収集する
- データの正確性を追跡および評価するための手段と手順を作成する
- データ視覚化のためのダッシュボード、レポート、ツールの作成
- 自動化された方法でのデータの収集と処理のプログラミング
データアナリストとデータサイエンティストの違いと類似点
どちらの職業選択にも、数学、コンピューター サイエンス、統計などの量的分野の学士号が必要です。
データ アナリストは、レポートを一貫して提供しながら、日常的な分析により多くの時間を費やす可能性があります。 データの変更、保存、分析に使用される方法は、データ サイエンティストによって作成される場合があります。 簡単に定義すると、データ サイエンティストはアナリストが使用するデータを収集および分析する新しい方法を開発するのに対し、データ アナリストは収集済みのデータに意味を持たせます。
コンピューター プログラミングと数学と統計の両方が好きなら、どのようなキャリア ルートもあなたの職業上の願望に適している可能性があります。 アナリストは多くの場合、企業の経営に関する詳細な回答を提供することに集中します。 重大な問題を提起し、それに対応するための革新的なアプローチを作成するために、データ サイエンティストはよりマクロ レベルで作業を行う場合があります。
役割は、使用するツールによって特徴付けられる場合がありますが、各部門はデータ分析を使用して会社で活用できる洞察を提供することに関係しています。 リレーショナル データベース ソフトウェア、ビジネス インテリジェンス アプリケーション、統計ツールのスキルを身につけることは、データ アナリストにとって有益です。 Python、Java、機械学習は、データ サイエンティストによってデータの変更と分析に頻繁に使用されます。
データサイエンティスト vs. アナリティクス: 教育要件
データ アナリストの職には通常、数学、統計、コンピューター サイエンス、金融などの分野の学士号が必要です。 データ サイエンティストは、多くの高度なデータ アナリストと同様に、データ サイエンス、情報技術、数学、統計の修士号または博士号を取得していることがよくあります。
学位取得は常にデータ分野のキャリアへの主要なルートでしたが、現在は学位や経験のない人にも新たな選択肢が開かれています。 Google または IBM からデータ分析のプロフェッショナル認定資格を取得することで、データ アナリストとしてのエントリーレベルのポジションに必要な知識と能力を 130 か月以内の学習で習得できます。どちらも Coursera でアクセスできます。 Google 証明書を取得すると、XNUMX 以上の企業の雇用ネットワークにアクセスできるようになります。
データ サイエンティストとしてのキャリアを始めたばかりの場合、最初にデータ アナリストとして働くことは、データ サイエンティストとしてのキャリアを開始するための素晴らしい方法となる可能性があります。
データサイエンティストになるにはどのような資格が必要ですか?
データ サイエンティストには、コンピューター サイエンス、データ サイエンス、または密接に関連する分野の学士号が必要となることがよくあります。 ただし、この業界の多くの仕事では、データ サイエンスまたは密接に関連するテーマの修士号が好まれます。
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?
データ サイエンティストは通常、データ サイエンス、コンピューター サイエンス、または密接に関連する分野の学士号を取得するために、フルタイムで少なくとも XNUMX 年間の勉強を費やします。
データサイエンティストになるのはどれくらい難しいですか?
一般に、数学とコンピューター サイエンスの非常に強力な背景と、大量のデータを扱う事前の専門知識が必要です。
1年でデータサイエンティストになれますか?
はい。 最短 12 週間で、データ サイエンティストになるために必要なスキルを学ぶことができます。
データサイエンティストはストレスの多い仕事ですか?
はい。 多くのデータ専門家は、データ分析の分野は要求が厳しいと述べています。
エントリーレベルのデータサイエンティストとは?
初心者レベルのデータ サイエンティストは、大量のデータを調査、解読、収集する仕事をしています。
まとめ
データ サイエンティストは、統計、コーディング、分析のスキルを使用して、データをマイニングして情報や洞察を得る専門家です。 銀行、ヘルスケア、テクノロジーなどを含むさまざまな業界で、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 サイエンティストになるには、通常、数学、統計、コンピューター サイエンス、および特定の分野の専門知識における強固な基礎が必要です。 コンピューター サイエンスや統計などの関連分野に加えて、いくつかの大学ではデータ サイエンスの学部および大学院の学位プログラムも提供しています。
データ サイエンスのキャリアには大きな収入の可能性があり、データ サイエンティストは平均以上の給与を得ることがよくあります。 さらに、データに基づいた意思決定がビジネス全体でより重要になるにつれて、この分野は成長と進歩の見通しをもたらします。
データ分析、問題解決、イノベーションに情熱を持っている人にとって、データ サイエンスは、エキサイティングな機会を提供する急速に拡大している業界です。
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参考文献
