データサイエンティストとは？

すべての組織の運営は、重要な意思決定を決定する情報とデータに依存しています。 それらの収集と保管とは別に、これらのデータは処理とその後の分析の対象となります。 プロフェッショナリズムとデータ分析の知識が、結果の価値を決定します。 データ サイエンティストは、組織に具体的な利益をもたらす未来のある職業です。 アナリストのユニークなスキルのおかげで、同社は収益性を高め、市場での競争上の優位性を強化するチャンスがあります。 データサイエンティストとは？ 詳細については、以下をお読みください。

データサイエンティスト – 目次:

1. データサイエンティストとは？
2. データサイエンティスト – スキルと要件
3. データサイエンティストの専門分野
4. データサイエンティストになるには？
5. 概要

データサイエンティストとは？

データサイエンティストとは、機械学習や学習アルゴリズムに基づいてデータを収集、処理、分析する人です。 彼らの仕事では、研究方法、数学、経済学、統計を使用して、研究対象の分野で望ましいビジネス価値を達成しています。 データサイエンティストは、ビッグデータ処理に関する市場の期待に応える職業です。 機械学習から、パフォーマンスと計画の問題、提案されたソリューションの実装まで、さまざまな役割を同時に組み合わせます。

データ サイエンティストは、優れたプログラマーであり、クラスターのアルゴリズムを分析する統計学者であり、高いコミュニケーション スキルを備えたビジネスの仕組みを知っている人物でもあります。 データ サイエンティストが標準的なコレクションに取り組んでいるデータ アナリストと異なる点は、データがリアルタイムで増加する不安定な環境で作業していることです。そのため、データ マスターと呼ばれることがよくあります。

彼らの目標は、これらの分析の視覚化を作成し、データを探索し、新しい変数を定義し、詳細なデータを分析することです。 さらに、設定された仮説を検証し、それを会社の発展における所定の目標を達成するビジネスコンセプトに変換するための研究方法論を選択するのは彼ら次第です. 有能なデータ サイエンティストとは、平均以上のプログラミング スキル (ハッカーの腕前) と平均以上の統計知識を備えた人物です。

データサイエンティスト – スキルと要件

データサイエンティストの職業には、さまざまな分野や専門分野からの数多くの多様なスキルが必要です。 データサイエンスを扱うときは、数学と分析のスキルがあり、優れたプログラマーであり、分析されたデータを提示し、確固たる結論を引き出すことができる必要があります。 さらに、この職​​業で働く人は、細心の注意を払い、正確で、忍耐強く、データを通じてストーリーを語る能力があり、ビジネスの直感を持っている必要があります。 キーコンピテンシー：

• 数学と統計– 統計データ分析、機械学習、データ マイニング、分散アルゴリズム
• プログラミング– ビッグデータ技術、統計パッケージ、機械学習に関するライブラリとツール、Python 言語
• 業界知識– ビジネス目標の理解と関連データへのリンク、データに基づいて問題を提示する能力、専門家と協力する能力
• コミュニケーションスキル- データを提示し、問題について話し合い、解決策を提案する能力、グループで話し合い、協力する能力
• 直観と探究心– 処理されたデータと実行可能な調査方法に関連して、原因と結果の相関関係を評価する際に

データサイエンティストの専門分野

データ分析は、ほぼすべての分野と業界に存在します。 データ サイエンティストが扱う主な領域は次のとおりです。

• 金融および銀行セクター– 銀行取引に関するデータの分析、与信決定のサポート、詐欺の検出
• マーケティング– Web サイトでのユーザー行動の分析、レコメンデーション システムの作成、ブランドの可視性と意見の追跡
• 販売– 販売データの分析、傾向の予測、顧客のセグメント化、顧客の要件を満たすための製品提供の調整

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は比較的新しい職業であり、近年特に進化しています。 この職業で働くことを考えるとき、2つの教育経路があります。 1つ目は、高校卒業後、この職業を選びたいとすでにわかっている人向けです。

データ サイエンス、ビッグ データ、またはデータ分析に関連する科目の 1 つを勉強することは、専門職への最短の道ではありませんが、最善であることが判明する可能性があります。 学部、大学院、工学、大学院の両方のプログラムを勉強することは、データ サイエンティストとしてのキャリアを始める上で間違いなく良い方向性です。 彼らは、この学際的な分野への全体的で広範で多様なアプローチを保証します。

数学、コンピューター サイエンス、経済学、またはその他の関連研究の卒業生にとってのもう 1 つの選択肢は、専門コースを修了することです。 主にプログラミングの知識とデータベースの使用をカバーする、非常に幅広いさまざまな種類のトレーニングコースが市場で入手できます。

これらのトレーニングコースは、参加者の個々のニーズに合わせて調整されています。 これらには、ブートキャンプ、従来のワークショップ、オンライン コース、ハッカソン、チャレンジが含まれます。 習得した技術や資格を証明する証明書を取得することが重要です。 採用時には、証明書は大きな資産になる可能性があります。

データ サイエンティストとして働くことは、データベース、統計、プログラミングに興味を持っている人や、挑戦が好きですぐに使えるソリューションを恐れない人にとって理想的な開発パスです。 2020 年のデータによると、米国の IT 市場で 3 番目に高給の職業であり、年収は 107,000 ドルです。 一方、英国では、データ マスターは年間 8 万ポンド以上を稼ぐことができます。

概要

データ サイエンティストとして成功するための鍵は、データ サイエンスとは、使用するツールの本質ではなく、主にビジネス上の質問に答えることができることであることを理解することです。 構文を学ぶよりも概念を学ぶ方が重要です。 プロジェクトを作成し、新しいソリューションを開発することは、データ サイエンティストの仕事の主な目標です。 これは確かに、革新的なビジネス ソリューションを生み出す未来の職業です。

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