データサイエンティストとは何か？給与、責任、そして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は、組織がデータ駆動型の決定を下すのを助けるために、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、現在、仕事市場で話題となっている言葉ですが、今日では、最も急成長している仕事の1つです。また、データサイエンティストの平均給与は、Glassdoorによると、年間125,891ドルです。

しかし、データサイエンスとは何か？観察と実験が科学です。データの中に隠れたパターンを観察し、さまざまな機械学習と統計的手法を使用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、そしてデータサイエンティストとデータアナリストの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、組織の目標、データ戦略、組織の規模によって異なります。日常的な責任は以下の通りです：

• データを収集し、前処理する
• 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トレンドを予測する
• 結果をチームと利害関係者に伝える
• ソフトウェアエンジニアと協力してモデルを本番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方法について最新情報を把握する

データサイエンティストになる方法

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良い出発点です。プログラミングとソフトウェアエンジニアリングの原理について熟悉することができます。統計学または物理学の学士号も良好的な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

分析によると、15,000のデータサイエンスの求人情報のうち、77%がPython、59%がSQLを求人情報に記載しています。したがって、PythonとSQLを学ぶことは絶対に必要です。プログラミングの基礎を学んだ後、機械学習ライブラリとフレームワークについて専門知識を身に付ける必要があります。これらは以下の通りです：

• Numpy
• Pandas
• SciPy
• Scikit Learn
• Tensorflow/PyTorch

データビジュアライゼーション

私たちの脳は、書かれた情報よりも視覚的な情報を60,000倍速く処理します。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ビジュアライゼーションと呼びます。データビジュアライゼーションでは、データサイエンティストは、利害関係者とチームに情報を伝えるために、適切なグラフを使用します。以下のツールのいずれかについての熟練度は、データビジュアライゼーションに十分です：

• Tableau
• PowerBI
• Looker

機械学習

このステップはプログラミングと並行して行われます。未来のトレンドを予測するために、機械学習についての理解が必要です。データサイエンティストが知っておくべき基本的なMLの概念は以下の通りです：

• 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
• 特徴エンジニアリング
• モデル評価と選択
• アンサンブル法
• ディープラーニング

多くのEdTechプラットフォームとコースでは、上記の技術スキルを教えてくれます。

ビッグデータ

ビッグデータ、ビッグビジネス。5つの仕事のうち1つは、ビッグデータ処理スキルを持っていることを求めています。SparkとHadoopフレームワークの知識は、ビッグデータを処理するために必要です。

ポートフォリオプロジェクトを構築する

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、知識を実践に移すためにデータサイエンスプロジェクトを構築する時間です。価値のあるプロジェクトを実施することで、問題を解決します。Kaggleまたは他の信頼できる情報源からリアルなデータを見つけることが、始めるための最良の方法です。

次に、データサイエンスライフサイクル全体をプロジェクトに適用します。これには、前処理、分析、モデリング、評価、そして最終的にデプロイが含まれます。プロジェクトで達成した結果についてブログを書くことで、プロジェクトの話をします。これは、初めて始める場合は、仕事の経験に代わることができます。

ソフトスキル

データサイエンティストになるには、ソフトスキルも技術スキルと同等に重要です。データサイエンティストは、技術的な概念を利害関係者に効果的に伝えることができる必要があります。問題解決と創造性は、革新的なデータソリューションを作成するために必要です。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するため、コラボレーションとチームワークも必要です。

エントリーレベルジョブ

データアナリティクスのエントリーレベルジョブを得ることは、データサイエンティストになるための優れたステップになります。この目的のために、ポートフォリオプロジェクトを履歴書に記載することで、雇用主の前で目立つことができます。経験とスキルを積むにつれて、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 vs. データアナリスト：何が違うのか？

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思えるかもしれません。しかし、2つの役割には以下のような明確な違いがあります：

2020年に生成、消費、収集されたデータの総量は約64ゼタバイトでしたが、2025年までに181ゼタバイトに達すると予測されています。そんな大量のデータの潜在能力を実現するために、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、最も価値をもたらすために、最新の研究方法とツールについて最新情報を把握する必要があります。

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