データサイエンティストとは？給与、責任、そしてその道を歩む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、しばらくの間、ジョブマーケットで話題となってきましたが、現在は最も急成長している職種のひとつです。また、データサイエンティストの平均年収は、Glassdoorによると、125,891ドルです。

しかし、データサイエンスとは？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、そしてデータサイエンティストとデータアナリストの間の主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、組織の目標、データ戦略、組織の規模によって異なります。日々の責任は以下のとおりです：

• 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
• 結果をチームとステークホルダーに伝える
• 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スタートです。プログラミングとソフトウェアエンジニアリングの原則に精通することができます。統計学または物理学の学士号も、良い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件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。プログラミングの基礎を学んだ後、以下の機械学習ライブラリとフレームワークに精通する必要があります：

• 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、視覚的な情報を文字情報よりも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、ステークホルダー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を使用するだけで十分です：

• 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。機械学習の理解は、未知のデータセットに対する将来のトレンド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いるべき基本的なMLの概念は以下のとおりです：

• 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
• 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つの求人情報のうち1つは、ビッグデータ処理スキルを持つ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行して、問題を解決します。Kaggleや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。プロジェクトについての結果を書いた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、仕事の経験に代用することができます。

ソフトスキル

データサイエンティストになるには、ソフトスキルは技術スキルと同様に重要です。データサイエンティストは、技術的な概念をステークホルダーに効果的に伝えることができなければなりません。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して作業するため、コラボレーションとチームワークは必要です。

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る可能性があります。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：何が異なるのか

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、以下の点が両者の役割の間の主な違いです：

2020年に生成、消費、キャプチャされたデータの総量は約64ゼタバイトでしたが、2025年には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、最も価値のあるものをもたらすために、最先端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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