データサイエンティスト

データ サイエンティストは、複雑な問題を解決する技術的能力と、どのような問題を解決する必要があるかを理解する好奇心を備えた新しいタイプのデータ アナリストです。

彼らは、数学者、コンピューター科学者、およびトレンドスポッターの混合です. 彼らはまた、ビジネスと IT の両方の世界で働いているため、需要が高く、高給です。 このエリートグループのメンバーになりたくない人はいますか?

それらは今の時代を反映したものでもあります。 10 年前には、データ サイエンティストはあまり注目されていませんでしたが、彼らの台頭は、企業が現在ビッグ データにどのように取り組んでいるのかを浮き彫りにしています。

非構造化データの管理不能な寄せ集めは、もはや見逃すことはできません。 誰かが掘り下げて、他の誰も考慮していないビジネスの洞察を明らかにする限り、それは収入を上げるのに役立つ仮想の金鉱です. データサイエンティストが登場します。

仮説を立て、推論を行い、顧客と市場の傾向を分析するには、データ サイエンティストには大量のデータが必要です。 データの収集と分析、およびさまざまな形式の分析およびレポート ツールを使用して、データ セットのパターン、傾向、および関連性を見つけることは、すべて基本的な義務です。

ビジネス界のデータ サイエンティストは、通常、グループで作業して、顧客の行動を予測し、新しい収入の見通しを明らかにするために使用できる情報を得るために膨大なデータをマイニングします。 多くの企業では、データ サイエンティストは、データの収集、分析、解釈のベスト プラクティスの確立も担当しています。

ビジネスがビッグデータから有意義な情報を抽出しようとするにつれて、データ サイエンス スキルの需要が高まっています。ビッグ データとは、大企業やモノのインターネットが生成および収集する膨大な量の構造化データ、非構造化データ、および半構造化データのことです。

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彼らはどこから来ましたか？

多くのデータ サイエンティストは、統計学者またはデータ アナリストとして出発しました。 ただし、ビッグ データ (および Hadoop などのビッグ データ ストレージおよび処理プラットフォーム) が成長し、拡大するにつれて、それらの位置も拡大しました。

データ管理は、もはや IT にとって後から考えるものではありません。 これは、詳細な研究、想像力に富んだ好奇心、およびハイテクの概念を新しい収益源に変える才能を必要とする重要な情報です。

データ サイエンティストの役割には学問的なルーツもあります。 大学は数年前から、企業がプログラマーやチーム プレーヤーを求めていることに気付き始めました。
教授たちはこれに対応するためにカリキュラムを調整し、ノースカロライナ州立大学の高度分析研究所などの特定のプログラムは、次世代のデータ サイエンティストを育成する準備を整えました。 現在、全国の 60 以上の大学が同様のプログラムを提供しています。

データサイエンティストの典型的な職務

データ サイエンティストの職務内容に関しては、1 つはありません。 ただし、ほぼ確実に行うことがいくつかあります。

• 大量の混沌とし​​たデータを収集して処理し、より使いやすい形式にします。
• データ主導の戦略を使用して、ビジネス上の問題を解決します。
• R、および Python などのプログラミング言語
• 統計検定や分布など、統計を内外から知る。
• 機械学習、深層学習、テキスト分析などの分析手法を常に把握しています。
• IT とビジネスの両方とのコミュニケーションとコラボレーション。
• データの順序とパターンを探し、ビジネスの収益に役立つ傾向を見つけます。

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データサイエンティストの役割と責任

「データ サイエンティスト」という用語は、科学、数学、統計学、ケモメトリックス、およびコンピューター サイエンスの組み合わせに由来し、最も重要な現代の技術的主題のいくつかを挙げています。 この職業に必要な性格特性、経験、および分析能力の組み合わせは珍しいため、熟練したデータ サイエンティストの必要性が高まっています。

仕事の満足度、雇用機会の量、基本給の中央値などの指標に基づいて、データ サイエンティストは、2016 年、2017 年、2018 年、および 2019 年に、Glassdoor の「アメリカで最高の仕事 50 件」のリストを突破しました。データサイエンティストの仕事.

量的および質的データの膨大なデータセットを分析することは、最も基本的な仕事の 1 つです。 これらの担当者は、データ分析用の統計学習モデルの作成を担当しており、統計ツールに関する予備知識が必要です。 また、複雑な予測モデルを構築するために必要なスキルも備えている必要があります。

コンピューター サイエンティスト、データベースおよびソフトウェア プログラマー、学問分野の専門家、学芸員、エキスパート アノテーター、図書館員などは、データ サイエンスの分野で働いたり、フルタイムのデータ サイエンティストになる可能性のある専門家の一部です。

データサイエンティストのツールボックスには何がありますか?

データ サイエンティストは、次の用語とテクノロジを頻繁に使用します。

データの視覚化:

データは、簡単に調べられるように、画像またはグラフ形式で表示されます。 情報とデータのグラフィカルな表現は、データの視覚化として知られています。 データ視覚化ツールを使用すると、チャート、グラフ、マップなどの視覚要素を使用して、データの傾向、外れ値、パターンを簡単に調べて理解できます。

データ視覚化ツールとテクノロジーは、膨大な量のデータを分析し、データ主導の意思決定を行うために、ビッグ データ環境で重要です。

機械学習:

この分野の人工知能では、数学アルゴリズムと自動化が使用されています。 機械学習は、分析モデルの作成を自動化するデータ分析の一種です。 これは、コンピューターがデータから学習し、パターンを認識し、人間の入力がほとんどまたはまったくなくても判断できるという前提に基づく人工知能の分野です。

パターン認識

パターン認識テクノロジは、データ内のパターンを認識するテクノロジの一種です (多くの場合、機械学習と同じ意味で使用されます)。 機械学習アルゴリズムを使用してパターンを認識するプロセスは、パターン認識として知られています。 パターンおよび/またはそれらの表現から取得した事前知識または統計情報に基づくデータの分類は、パターン認識として知られています。 パターン認識のアプリケーションの可能性は、その最も重要な機能の 1 つです。

例:音声認識、話者識別、マルチメディア文書認識 (MDR)、自動医療診断。

データ準備

生データをより簡単に吸収できる形式に変換するプロセス。 処理および分析の前に生データをクリーニングおよび変更するプロセスは、データ準備として知られています。 多くの場合、データの再フォーマット、データの変更、データ セットの統合によるデータの強化が含まれます。

テキスト分析:

重要なビジネス上の洞察を得るために非構造化データを分析するプロセス。 テキスト分析は、膨大な量の構造化されていないテキストを自動的に数値データに変換して、洞察、傾向、およびパターンを特定する行為です。 この方法論をデータ視覚化ツールと組み合わせると、企業は数字の背後にあるストーリーを理解し、より適切な意思決定を行うことができます。

どうすればデータサイエンティストになれますか?

データ サイエンスの仕事に備えることは賢明な決断かもしれません。 たくさんの仕事の機会があるだけでなく、テクノロジー業界で働く機会もあり、探求し、創造的になることができます。 それで、あなたの計画は何ですか？

学生の場合:

最初のステップは、データ サイエンスの学位、または少なくともデータ サイエンスと分析のクラスを提供している大学を見つけることです。 データ サイエンス プログラムを提供している大学には、オクラホマ州立大学、アラバマ大学、ケネソー州立大学、サザン メソジスト大学、ノースカロライナ州立大学、テキサス A&M などがあります。

転職を考えているプロの方なら

データ サイエンティストの大半はデータ アナリストまたは統計学者として働いた経験がありますが、ビジネスや経済学などの非技術分野のバックグラウンドを持っている人もいます。 このようにバックグラウンドの異なる人々が、どのようにして同じ分野で働くことになったのでしょうか。 問題解決の才能、優れたコミュニケーション スキル、物事がどのように機能するかについての強い好奇心です。

これらの資質とは別に、次のことをしっかりと把握する必要があります。

• 統計と機械学習。
• SAS、R、Python などのコーディング言語。
• MySQL や Postgres などのデータベース。
• データの視覚化とレポートのテクノロジ。
• Hadoop と MapReduce。

企業がデータサイエンティストを雇う準備が整うのはいつですか?

データサイエンティストのポジションを受け入れる前に、会社の次の側面を確認する必要があります。

大量のデータを処理し、解決する必要のある複雑な問題がありますか?

実際にデータ サイエンティストを必要とする組織には 2 つの共通点があります。大量のデータを処理し、日常的に複雑な問題に対処しているということです。 それらは通常、金融、政府、製薬などの業界で見られます。

それはデータを評価しますか？

企業の文化は、データ サイエンティストを採用するかどうかに影響します。 分析に適した環境はありますか? それは取締役会によって支持されていますか？ そうでなければ、データサイエンティストを雇うことはお金の無駄になります。

変更する準備はできていますか？

データ サイエンティストとして、あなたは真剣に受け止められることを期待しており、自分の仕事が実を結ぶのを見ることはその一部です。 会社をより円滑に運営する方法を考え出すことに時間を費やします。 その結果、会社は調査の結論を実行する準備ができており、進んで実行する必要があります。

一部の企業にとって、データ サイエンティストを雇ってデータ駆動型のビジネス選択を導くことは危険な動きです。 あなたが就職を検討している会社が正しい考え方を持っているかどうか、また変化する意思があるかどうかを確認してください。

データ サイエンスに依存する業界

データ サイエンティストのスペシャリストは、次の業界やセクターに大きな影響を与えていますが、これらに限定されません。

• 農業
• ビッグデータ
• デジタル経済
• 経済
• 不正検出
• 健康管理
• 人事
• それ
• マーケティング分析
• マーケティングの最適化
• 公共政策
• 危機管理
• ロボティクス
• 機械翻訳
• 製造業
• 医療情報学
• 社会科学
• 音声認識
• トラベル

読む：データサイエンスプロジェクト