データサイエンスで輝かしいキャリアを築くには?
公開: 2022-09-11
データサイエンスのキャリア
有能な専門家にとって、データ サイエンスは依然として最も有望で需要の高い仕事の 1 つです。 データ サイエンスの仕事はやりがいがあり、収益性もありますが、この分野で始めるのは簡単ではありません。 学士号または修士号は、データ サイエンスの分野で働く必要はありません。 必要なのは、適切なスキルセットと専門知識です。
このブログは、データ サイエンスで有望なキャリアを開始する方法だけでなく、多くのジョブ パスと不可欠な能力を理解するのに役立ちます。
データ サイエンスのキャリアを成功させるために必要なのは、分析、機械学習、統計、ニューラル ネットワークなどの技術的スキルと、問題を解決し、批判的に考え、ストーリーを伝える能力だけです。
データ サイエンス キャリアの利点は何ですか?

企業全体で生成される大量のデータと、効果的なデータ駆動型の意思決定の必要性により、データ サイエンス機能の必要性が急増しています。
高給:
実務経験は、データ サイエンスの給与を決定する最も重要な要素です。 それでも、初級レベルのデータ サイエンス プロフェッショナルの平均収入は、米国の平均給与よりも高くなっています。
複雑な問題を解決する:
データ サイエンティストの主な任務は、膨大な量の生データを分析および処理して洞察を見つけることです。 たとえば、どのように売上を伸ばすことができますか? 今日の企業プロセスで対処されていない問題を見つけること。
マーケティングから健康、さらにはスポーツやエンターテイメントに至るまで、生活のさまざまな場面でデータが収集されているため、データから知識を抽出できることは非常に強力な立場にあります。」
ジョブの自動化に対する脆弱性が低い:
一般に、仕事が専門的であるほど (それを行う人が少ないほど)、自動化される可能性は低くなります。これは、その仕事を実行できる機械を構築するために必要なリソースを投資する動機が少なくなるためです。
その時点で、データ サイエンスは少数の専門家に限定されない必要な才能となり、データ サイエンスの特別なトレーニングを受けた人は必要ありません。
効率的なデータ サイエンス パイプラインを確立する上でのドメインの専門知識の価値を何度も見てきたので、今回は楽観的です。 データ サイエンスは、適切なツールがその分野の能力を持つ人々の手に渡れば、効率を高め、客観的な意思決定を可能にするという約束を果たすことができます。 データ サイエンスのポジションが自動化によって置き換えられる可能性は低いですが、適切なツールが作成されれば、データ サイエンティストはニッチな専門分野になる可能性があります。
分析スキルを利用してデータを使用可能な洞察に変換する方法を十分に理解している個人は、データ サイエンスのキャリアで成功する可能性が高くなります。
データサイエンティストになるには

基礎を学ぶ
データ サイエンスの専門家として、統計、確率、仮説検定、Excel などのデータ分析ツールなど、データ サイエンスの原則を十分に理解している必要があります。 また、R、Python、SQL、Hadoop などのプログラミング言語や、Tableau や Power BI などのデータ視覚化ソフトウェアにも精通している必要があります。
データ サイエンティストになることに興味がある場合は、コースに登録して、献身的なメンターから学ぶことができます。
適切な役割を選択してください:
データサイエンスの分野では、数多くの雇用機会があります。 データ視覚化の専門家、機械学習の専門家、データ サイエンティスト、データ エンジニアなどは、多数の可能性のほんの一握りです。 あなたの経歴や職務経験によっては、ある役割に就くのは別の役割よりも簡単な場合があります。 たとえば、ソフトウェア開発者であれば、データ エンジニアリングに切り替えることは難しくありません。 そのため、自分が何になりたいかが明確になるまで、どの道を進み、どの能力を開発するかを決めるのに行き詰まります。
データ サイエンス コミュニティに参加します。
データ プロフェッショナルの主な責任は、社内外の利害関係者と協力して重要な洞察を生み出すことです。 それとは別に、多くのデータ サイエンティストは、同じような役割の仲間と連絡を取り合い、新しいアイデアやアプローチについて議論することを楽しんでいます。 データ サイエンスの主題を最新の状態に保つために、そのようなグループの仲間と対話できます。
最も人気のあるデータ サイエンス コミュニティの上位 3 つを紹介します。
カグル:


これは、世界最大のデータ サイエンス コミュニティの 1 つです。 主に、さまざまなトーナメントのチームを評価および組み立てるためのツールとして作成されました。 データ セットの検索と公開、Web ベースの環境でのモデルの探索と構築、他の科学者やエンジニアとの作業の共有を支援します。 何よりも、今日、Kaggle には 300 万人を超えるアクティブなメンバーがおり、プラットフォームを使用して知識と経験を提供することができます。
IBM データ・サイエンス・コミュニティー:


IBM のデータ サイエンス Web ページは、業界の著名人のブログやポッドキャストをホストしているため、よく知られています。 業界の専門家からの特定のアドバイスが必要な場合は、IBM Data Science Community が最適です。 ここの他のコミュニティのように新規参入者を歓迎するわけではありませんが、それは必ずしも否定的なことではありません.

Reddit:


それは奇妙なデータ科学グループであり、深刻な科学的懸念に答えるよりもミームを交換することで知られています. 論文に関する詳細な議論に特化したサブレディットがたくさんあります。 最も人気のあるサブレディットには、r/datascience、r/dataisbeautiful、r/MachineLearning などがあります。
言語/ツールを選択
初心者はこの質問をする可能性が最も高いです。 データ サイエンスのキャリアで成功するには、どの言語/ツールを使用する必要がありますか? この質問に答える前に、ツールは実装のためだけに使用されることを意図していることを指摘しておきます。 概念を理解することがより重要です。 Python は、データ サイエンス業界で最も広く使用されている最も単純な言語です。 技術者でなくても使える使いやすい言語です。 現在最も人気のある言語とツールの概要を簡単に説明しましょう。
Microsoft Excel はデータ分析に使用できますが、データ サイエンティストになるには高度なデータ分析ツールの知識が必要です。
これらのツールについては、後で詳しく説明します。
パイソン:

Python は、データ サイエンスと機械学習で最も人気のあるプログラミング言語であり、一般的に最も人気のあるコンピューター言語の 1 つです。
データ分析、データ視覚化、AI、自然言語処理、ロボティック プロセス オートメーションはすべて Python プログラミング言語で可能です。 Python は、Web、モバイル、およびデスクトップ アプリの構築に使用できます。 オブジェクト指向プログラミングに加えて、手続き型、関数型、およびその他のスタイルのプログラミング、および C または C++ で記述された拡張機能が可能になります。
データ サイエンティスト、プログラマー、ネットワーク エンジニアだけでなく、会計士、数学者、科学者などの非技術者もその使いやすさに惹かれて利用しています。
R:

R プログラミング言語は、統計計算、グラフィックス、データ処理、分析、視覚化のための無料のオープンソース環境です。 R は、データ サイエンティスト、大学の研究者、統計学者の大半がデータの取得、クレンジング、分析、提示に使用しているため、データ サイエンスと高度な分析で最も人気のある言語の 1 つです。
データ視覚化ツール:
データ サイエンスの専門家は、説得力のあるストーリーを語り、ビジュアライゼーション ツールを効果的に使用して、自分のアイデアを聴衆に伝えることができる必要があります。 業界で最も人気のあるデータ視覚化ツールのいくつかを見てみましょう。
タブロー:

Tableau は、ビジネス インテリジェンスおよびデータ視覚化ツールです。 このビジュアル分析ツールのおかげで、個人がデータを使用して問題を解決する方法が変わりつつあります。 Tableau を使用すると、データが見やすく理解しやすくなり、ビジネスがよりデータ駆動型になることができます。 使い方は簡単で、すぐに最新のビジネス インテリジェンスの一般的な選択肢になりました。 企業を変革できるデータ駆動型の洞察の探索、管理、発見を支援します。 これは、より機能が高く、安全で、適応性の高い分析プラットフォームです。
Tableau は、デスクトップ、サーバー、CRM など、ビジネス ニーズを満たすために利用できるさまざまなツールを提供しています。
パワー BI:

Power BI は、連携して生データを視覚的表現に変換する一連のソフトウェア サービス、アプリ、およびコネクタです。 Excel スプレッドシート、またはクラウドベースとオンプレミスのハイブリッド データ ウェアハウスのコレクションを使用して、情報を保存できます。 Power BI を使用すると、データ ソースに簡単に接続し、重要なものを視覚化して明らかにし、選択した相手と調査結果を共有できます。 これは、業界で最も広く利用されているビジネス インテリジェンス ツールの 1 つです。
効果的なコミュニケーションスキル

人々は、技術的に熟練していて、優れたコミュニケーターであれば、データ サイエンスのキャリアの面接に合格できると考えています。 これは捏造です。 自分の考えを聴衆に伝えるには、効果的なコミュニケーション スキルが必要です。
あなたの友人を良いコミュニケーション者にする努力をしてください。 あなたの紹介を聞いて、率直な批判を求めてください。 彼はあなたを鏡に連れて行きます!
優れたコミュニケーション スキルがあれば、同僚と自分の考えについて話し合ったり、会議で自分の主張を証明したりできます。 データ サイエンスのキャリアを追求することに関心がある人は、この能力を持っている必要があります。
結論
需要が高いため、雇用者はデータサイエンスの分野にかなりの時間とお金を投資しています。 必要な手順を踏むことで、データ サイエンスの有望なキャリアを始めることができます。 このブログが、データ サイエンスで有望なキャリアを始める方法を理解するのに役立つことを願っています。