データサイエンティストとは何ですか? 給与、責任、そしてそれを実現するためのロードマップ

データ サイエンティストは、組織がデータに基づいた意思決定を行えるよう、データを収集、前処理、分析する人です。 データ サイエンスはしばらくの間、雇用市場で流行語として取り上げられてきましたが、現在では、データ サイエンスは、 最速の成長 仕事の役割。 さらに、データサイエンティストの給与の中央値は、年間 125,891 ドルです。 Glassdoorに.

だけど データサイエンスとは何ですか?観察と実験は科学です。データの隠れたパターンを観察し、さまざまな機械学習や統計手法を実験してデータ駆動型の戦略を立てることをデータ サイエンスと呼びます。

このブログでは、データ サイエンティストの役割と責任、データ サイエンティストになるためのロードマップ、データ サイエンティストとデータ アナリストの顕著な違いについて学びます。

データサイエンティストの責任

データ サイエンティストの責任は、組織の目的、データ戦略、組織の規模に応じて組織ごとに異なる場合があります。 日常的な責任は次のとおりです。

• データの収集と前処理
• データを分析して隠れたパターンを見つける
• アルゴリズムとデータモデルを構築する
• 機械学習を使用して傾向を予測する
• 結果をチームや関係者に伝える
• ソフトウェア エンジニアと協力してモデルを実稼働環境にデプロイする
• データ サイエンス エコシステム内の最新のテクノロジーと手法を常に最新の状態に保つ

データサイエンティストになるには？

学士号

コンピューター サイエンスの学士号は、データ サイエンティストになるための優れたステップとなります。 プログラミングとソフトウェア エンジニアリングの原則に慣れることができます。 統計学や物理学の学士号も優れた基礎を築くことができます。

スキルを学ぶ

プログラミング

によると、 分析 15,000 件のデータ サイエンスの求人情報のうち、データ サイエンスの求人情報の 77% が Python に言及し、59% がその職に応募するために必要なスキルとして SQL に言及しました。 したがって、Python と SQL を学ぶことは絶対に必要です。 プログラミングを 101 まで学習した後は、次のような機械学習ライブラリとフレームワークの専門知識を得る必要があります。

• ナンシー
• パンダ
• SciPy
• scikit-learn
• Tensorflow/PyTorch

Data Visualization

私たちの脳のプロセス ビジュアル 書かれた情報よりも 60,000 倍速い情報。 データ分析から得られた洞察をダッシュ​​ボードを使用して提示することをデータの視覚化と呼びます。 データの視覚化では、データ サイエンティストは適切なグラフを使用して情報を関係者やチームに伝えます。 データ視覚化には、次のいずれかのツールに習熟していれば十分です。

• タブロー
• パワーBI
• ルッカー

機械学習

このステップはプログラミングに隣接して行われます。 の理解 機械学習 目に見えないデータセットの将来の傾向を予測するために必要です。 データ サイエンティストが知っておくべき基本的な ML の概念は次のとおりです。

• 教師あり学習、教師なし学習、異常検出、次元削減、クラスタリング
• フィーチャ工学
• モデルの評価と選択
• アンサンブルメソッド
• 深層学習

多くのEdTech プラットフォームとコース データサイエンティストになるために必要な上記の技術スキルを教えます。

ビッグデータ

ビッグデータ、ビッグビジネス。求人情報の 1 件に 5 件では、応募者がビッグデータの処理スキルを備えていることが期待されています。ビッグ データを処理するには、Spark および Hadoop フレームワークの知識が必要です。

ポートフォリオプロジェクトの構築

データ サイエンティストのカリキュラム ロードマップを完了したら、データ サイエンス プロジェクトを構築して知識を実践します。 問題を解決して価値主導のプロジェクトを実行します。 まずは Kaggle またはその他の信頼できるソースから現実世界のデータを見つけることが最善の方法です。

次に、データ サイエンスのライフ サイクル全体を適用します。これには、前処理、分析、モデリング、評価、そして最後にプロジェクトへのデプロイが含まれます。 達成した結果についてブログを書いて、プロジェクトのストーリーを伝えます。 始めたばかりの場合、このアクティビティは職場体験の代わりになります。

ソフトスキル

データ サイエンティストになるには、テクニカル スキルと同じくらいソフト スキルが重要です。 データ サイエンティストは、技術的な概念を関係者に効果的に伝えることができなければなりません。 革新的なデータ ソリューションを作成するには、問題解決力と創造力が必要です。 データ サイエンティストは、データ アナリスト、データ エンジニア、ソフトウェア エンジニアと協力します。 したがって、コラボレーションとチームワークが必要です。

エントリーレベルの仕事

データ分析の初級レベルの仕事に就くことは、データ サイエンティストになるための優れたステップとなる可能性があります。 このため、履歴書でポートフォリオ プロジェクトについて言及すると、雇用主の前で目立つことができます。 経験とスキルを習得したら、データ サイエンスの役割に切り替えることができます。

データサイエンティストとデータアナリスト: 違いは何ですか?

データサイエンティストとデータアナリストは似ているように見えるかもしれません。 それでも、XNUMX つの役割の間には次のような顕著な違いがあります。

作成、消費、キャプチャされたデータの総量は、約 64 ゼタバイトでした。 2020そして、181 年までに 2025 ゼタバイトに達すると予測されています。このような膨大なデータの可能性を実現するには、データ サイエンティストが必要です。 データサイエンティストはデータを分析し、データ駆動型のソリューションを提供します。 データ サイエンティストは、最大限の価値をもたらすために、最先端の調査手法とツールを常に最新の状態に保つ必要があります。

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