データ サイエンスのキャリアは、刺激的な知的環境、分析の充実感、そして最先端の技術開発に遅れをとらない機会を提供します。 組織の意思決定におけるビッグデータの重要性の高まりにより、最近ではデータサイエンティストの需要が高まっています。 この記事では、これらの専門家の世界をさらに深く掘り下げ、その役割と責任、さらにデータ サイエンティストになるための手順を探っていきます。 読む！
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、人間の直観に加えて、統計手法と機械学習手法を組み合わせてデータから貴重な洞察を抽出する専門知識を持っています。 彼らの役割には、複雑なデータセットを解釈して、意味のあるパターンと傾向を明らかにすることが含まれます。 データの収集、クリーニング、操作のプロセス全体を通じて、データには本質的にクリーンさが欠けているため、これらのタスクにかなりの時間が費やされます。
データ サイエンティストの役割には、回答が必要な重要な質問を特定し、それに対処するための適切なデータ ソースを決定することが含まれます。 ビジネスの洞察力と分析能力に加えて、データ マイニング、データ クレンジング、データ プレゼンテーションの分野における専門知識も備えています。 企業は、生データの調達、管理、評価をデータ サイエンティストに依存しています。
データサイエンティストは何をしますか？
データ サイエンスの分野では、専門家はチームが追求すべき主要な調査を特定する責任があります。 次に、データを利用してこれらの質問に対する効果的な解決策を開発します。 専門家は、理論と予測を容易にするために予測モデルを頻繁に作成します。 データ サイエンティストは、日常的に次のようなさまざまなタスクに従事します。
- データセットを分析してパターンと傾向を特定し、貴重な洞察を明らかにします。
- 将来の結果を予測する目的でアルゴリズムとデータ モデルを開発します。
- 機械学習手法を活用して、提供するデータや商品の質を高めます。
- 他の部門や上級幹部に提案を伝えます。
- データ分析の目的で、Python、R、SAS、SQL などのデータ ツールを利用します。
- データ サイエンスの分野における最新の進歩を常に最新の状態に保つようにしてください。
データサイエンティストは医療分野で何をするのですか?
ヘルスケアにおけるデータ サイエンスは、他の業界のデータ サイエンスとそれほど変わりません。 最終目標は依然としてデータから有用な情報を抽出することです。 しかし、ヘルスケア業界は、個々の病院の効率向上から、診断と治療手順の形成、パンデミックの進路図に至るまで、他の多くの分野に比べてデータサイエンティストに多様な展望を提供しています。 ヘルスケア データ サイエンティストの仕事の影響は、直接影響を受ける何百万もの命に及ばないにしても、広範囲に及ぶことがよくあります。 データサイエンティストはデータ収集を促進し、感染循環と医療システムの需要に関する継続的かつ信頼性の高い予測を提供し、新型コロナウイルス感染症のパンデミックに対処する連邦規制の有効性を評価しました。 データ サイエンティストは、他の学者と協力して、「ウイルスはどのように拡散するのか?」などの重要な質問に答える絶好の立場にあります。 関連するデータを収集してモデル化することによって。
さらに、データ サイエンティストは、地元の医療提供者が心電図 (ECG) や医療画像などのデータ ソースを有効活用して、正確な診断を下し、個別の治療戦略を開発できるように支援できます。 たとえば、スタンフォード大学の研究者は、既存の ECG データセットを収集して分析することで、心臓専門医よりも単誘導 ECG から心拍リズムの異常を予測できるモデルを作成しました。これにより、時間を節約し、誤った診断の頻度を減らすことができます。 同様に、研究者らは、皮膚異常の写真から良性のほくろと危険な腫瘍を区別できるように訓練することで、皮膚がんを診断できるAIを開発した。 したがって、データサイエンティストは、データを分析してリスクを予測し、臨床行動を導くことで、一部の病院や診療所の医療専門家が機械学習を使用して再入院を減らすのを支援してきました。
データサイエンティストになるには
データ サイエンティストになるための手順は次のとおりです。
#1. 学士号を取得する
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、IT、統計、数学、物理学などの学士号が必要です。一部の大学ではデータ サイエンスの学位を取得できる場合もあります。 卒業後にフルタイムのエントリーレベルの職に就く前に、在学中にインターンシップの経験を積むことが役立つ場合があります。 大学生活の早い段階から、現役のデータ サイエンティストとのつながりを築き始めることができます。 また、この仕事のルーチンについて詳しく学び、有益なインタビューを依頼することもできます。
#2. 資格を取得する
生涯学習への取り組みを証明する認定資格は、データ サイエンスの専門知識を証明する追加の証拠となる可能性があります。 データ視覚化や BI ツールなどのデータ関連分野の認定資格の取得を検討してください。 また、デルのデータ サイエンス アソシエイト認定資格とマイクロソフトの Azure データ サイエンティスト アソシエイト認定資格も、この分野の XNUMX つの選択肢です。 これらはどちらも、潜在的な雇用主や大学院に対して目立つのに役立ちます。
＃3。 経験を積む
データサイエンスの分野で始めるために大量のデータ労働を必要とするエントリーレベルのポジションを探してください。 データ サイエンス、統計、データ分析、ビジネス インテリジェンス分析、データ エンジニアリングの分野はすべて、エントリーレベルのポジションを提供しています。 企業は多くの場合、下位レベルの役職にある従業員に実地研修や認定資格の機会を提供します。
#4. 大学院の学位を取得する
統計工学、プログラミング、経営管理、または同様の分野の修士号は、業界のリーダーになるのに役立ちます。 データ サイエンスの修士号は、この分野で高収入の仕事を獲得するのにも役立ちます。 各コースの学術基準が、意図した学習分野と一致していることを確認してください。
#5. 博士号を取得する
最上級のデータ サイエンティストは、天体物理学、数学、データ サイエンス、または関連分野の博士号を取得するのが一般的です。 博士号を取得すると、よく知っている分野で高収入の学者や管理職に就くことができます。 ただし、このようなキャリアを追求する前に、長期的な目標を検討してください。
#6. ポートフォリオを作成する
データ サイエンティストのポートフォリオには、学校や職場での仕事の例を取り上げる必要があります。 完了したプロジェクトが視覚的に表示されるため、同様の学位や専門知識を持つ他の候補者より目立つことができます。 また、さまざまな才能や技術を盛り込み、求めているポジションに関連するプロジェクトを強調します。
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データサイエンティストの給与とは何ですか?
現時点で、米国のデータサイエンティストの給与の中央値は 141,951 ドルです。 ただし、この職業の給与範囲は通常 127,863 ドルから 156,098 ドルであることに注意することが重要です。 給与範囲を決定する際には、さまざまな要因が関係します。 これらの要素には、個人の教育レベル、保有している資格、保有する追加スキル、選択した職業に費やした時間などが含まれます。 これらの各要因は個人の潜在的な収入に大きな影響を与える可能性があり、利用可能な給与の範囲はこれらの要因やその他の要因によって大きく異なる可能性があることに留意することが重要です。
したがって、収入の可能性を最大限に高めたい場合は、これらすべての要素を考慮に入れて、時間をかけてスキルと経験を開発するように努めることが重要です。
データサイエンティストの学位
データ サイエンスの分野でのキャリアを次のレベルに引き上げたいと考えている人にとって、修士号の取得を検討することは有益かもしれません。 そうすることで、その分野におけるより深い実践的な知識を得ることができ、より総合的で知識豊富な専門家になることができます。 さらに、修士号を取得すると、リーダーシップの原則を学ぶことができ、キャリアを向上させ、組織内でより困難な役割を担うという点で非常に有益です。
- データ分析の科学修士プログラムは、データとその潜在力との間のギャップを埋めてビジネスの競争力を高めることを目指す個人にとって理想的な選択肢です。 ビッグデータの分析と抽出、データの表示とレポート、高度な分析、統計の概念における強力な基礎を備えた専門家は、上級レベルのポジションに就くための十分な備えを備えています。 これらの分野をカバーする包括的なカリキュラムは、個人がキャリアで優れた能力を発揮するために必要なツールを提供します。
- エンジニアリングとコーディングの能力を向上させたい専門家は、コンピュータ サイエンスの理学修士号を取得することで大きな恩恵を受けることができます。 このプログラムは、複雑なデータ構造とコンピューター プログラミング、MySQL の問題の処理、応用機械学習、AI の実用化をカバーする包括的なカリキュラムを提供します。
データサイエンティストに必要なスキルとは何ですか?
データ サイエンティストになりたい場合は、次の関連スキルを持っていると有利です。
＃1。 数学
データサイエンティストは高度なコンピューター知識を持っている必要があります。 十分な情報に基づいてビジネス上の判断を下すために、統計と確率の知識を応用する必要がある場合があります。
#2. コミュニケーション能力
データ サイエンティストが会社の IT に影響を与える可能性のある発見をした場合、その結果を経営陣に報告する必要があります。 発見や画期的な進歩を口頭または書面で伝えることが重要です。
#3. 分析能力
データ サイエンティストには、調査結果の信頼性を確保し、課題を解決するための包括的なアプローチを開発するための分析スキルが必要です。
#4. 計画とスケジュール設定
データ サイエンティストは、直面する多くの締め切りを守るために、時間を効果的に管理する方法を学ばなければなりません。 各プロジェクト サイクルのステップを詳しく説明した計画を作成すると、それらを完了する最適な順序を選択するのに役立ちます。
#5. コンピュータに関する専門知識
プログラミングは、データ サイエンティストが日常業務で利用する一般的なツールです。 Python、R、SQL、Java などの言語が役立つ可能性があります。
#6. 技術的な理解
データ サイエンティストは、仕事を効率的に行うために、データベースやビッグ データ ツールの内部動作に精通している必要があります。 機械学習についてある程度の知識があると役立つ場合があります。
データサイエンティストは日常的に何をしているのでしょうか?
データ サイエンティストは、精査中のデータ セットに関して生じる無数の質問に包括的な回答を提供するために、綿密な調査を実施し、複雑なアルゴリズムを注意深く作成し、複雑なコード行を熱心に記述することに時間のかなりの部分を費やしています。 コラボレーションは、チームと協力してデータを収集、理解、分析して洞察を抽出し、情報に基づいた意思決定を行うことを伴うため、データ サイエンスの重要な側面です。 データ サイエンスのプロセスには、データのソース、品質、制限を含むデータの徹底的な理解と、当面の問題に関連する主要な変数とパターンの特定も必要です。
さらに、データ サイエンティストは、その洞察が実用的で影響力のあるものであることを保証するために、経営陣、顧客、その他のチーム メンバーを含む利害関係者に結果を効果的に伝達できなければなりません。 全体として、データ サイエンスは多面的な分野であり、成功するには技術スキル、専門知識、効果的なコラボレーションの組み合わせが必要です。
データサイエンスはどれくらい難しいのか?
データ サイエンスの分野は、挑戦的な研究分野として広く認識されています。 この現象には多数の要因が関与しているため、多様なスキルと知識の習得が不可欠です。 数学、統計、コンピューター サイエンスはデータ サイエンスの基本的な柱です。 数学的側面は、線形代数、確率論、統計理論という XNUMX つの基本的な要素で構成されます。
データサイエンスはITの仕事ですか?
データ サイエンティストの役割は、高度なコンピューティング ツールや分析ツールを活用して複雑なデータ セットから洞察を抽出する IT 専門職です。 組織に利益をもたらすために特定のテクノロジーを活用することに重点を置く多くの IT 専門家と同様に、データ サイエンティストの役割は、組織をサポートするためにデータを活用することを中心に展開します。 膨大な量のデータの管理を専門とする専門家は、ビジネスにとって貴重な洞察を引き出す上で重要な役割を果たします。 彼らの主な責任は、扱うデータから有意義なビジネス価値を引き出すことです。
データサイエンスには数学が必要ですか?
データ サイエンスのキャリアを追求するには、数学の強固な基礎が不可欠です。 これは、この分野では機械学習アルゴリズムの操作、データの分析、貴重な洞察の発見が含まれており、そのすべてに数学的概念をしっかりと理解する必要があるためです。 数学はデータ サイエンスのキャリアや教育を追求するための唯一の前提条件ではありませんが、最も重要な要素の XNUMX つとみなされていることがよくあります。
参考文献
- simplearn.com
- スプリングボード.com
- indeed.com
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