データサイエンスのキャリアの成長：仕事の未来はここにあります

データサイエンスのキャリアの成長は世界で最も速いものの1つであり、ハーバードビジネスレビューは21世紀で最もホットな仕事と呼んでおり、 LinkedInは2017年に最も急成長している仕事と呼んでいます。ビジネスリーダーはデータを新しいオイルと呼んでいます。

2026年までにこの分野で約1150万人の新規雇用が見込まれ、ビッグデータの市場規模はそれまでに推定960億米ドルになると予測されています。 しかし、これらすべての数字にもかかわらず、求人情報とこの分野の才能の間には大きなギャップがあります。 quanthubによると、世界の技術不足は今後10年間で8,500万人に達すると予想されています。

PwCによると、中東では、データサイエンス業界の大規模な推進力である人工知能（AI）は、UAEだけで2030年までに3,200億米ドルの価値があります。 このように、この地域は巨大な開発に向かって進んでいますが、それを想定された高さにするためには専門家と専門家の軍隊が必要です。

職業を変えたり、職業を始めたりしようとしている専門家にとって、データサイエンスのキャリアパスはその場所です。

データ主導のキャリアパス

データサイエンスの専門家が選択できる役割は次のとおりです。

データサイエンティスト

データサイエンティストは、プロジェクトを最初から最後まで見落としています。 彼らはビジネス上の問題を完全に理解しており、問題を解決するための情報を分析して整理します。 彼らは、全体的な洞察を共有し、パターンを発見し、解決策を共有し、問題に関する将来の傾向を予測するのに最適な専門家です。 一般に、大規模な組織では、データサイエンティストのスキルが、実行レベルの詳細を完全に掘り下げるのではなく、プロジェクトを主導する行動で見られます。

データアナリスト

タイトルが示すように、データアナリストは、構造化または非構造化の情報を深く掘り下げて分析します。 彼らはデータベースに対して検索クエリを実行し、ビジネス上の問題に役立つデータを抽出します。 アルゴリズムとモデルを使用して、データを処理、最適化、操作します。 データ分析のキャリアパスには視覚化も含まれます。つまり、簡略化されたグラフと数値でデータを提示する必要があります。

データエンジニア/アーキテクト

データエンジニアは、データサイエンティストがアルゴリズムを実行するために使用するデータエコシステムを設計、構築、および保守する人です。 また、これらのシステムとパイプラインをテストして、高度に最適化された実行を確認します。 データシステムの更新もデータエンジニアの責任です。 これらはデータバッチをフォーマットし、これらのフォーマットをデータシステムのフォーマットと照合して、データサイエンティストの作業を容易にします。

データストーリーテラー

最新かつ最も創造的なデータサイエンスの機会の1つであるデータストーリーテリングには、データの視覚化、レポートと統計の作成、およびビジネス上の問題の説明に適合する方法でのこれらの表現が含まれます。 データサイエンティストやアナリストによって収集されたデータは、多くの場合、複雑な数値形式の統計形式です。 データストーリーテラーは、洞察を簡素化するストーリーを作成することにより、技術データと人間の理解の間のギャップを埋めます。

機械学習科学者

機械学習（ML）の科学者は、データサイエンスへの新しい方法、アルゴリズム、およびアプローチの研究と開発を担当しています。 MLの科学者は、この業界で今後も活躍する予定です。 MLの科学者は通常、あらゆる組織の研究開発（R＆D）部門の一部です。 彼らは革新的なデータ処理と分析アプローチを見つけることを担当しており、多くの場合、公開された作業につながります。

ビジネスアナリスト

ビジネスアナリストは、他のデータサイエンスの役割とは多少異なる機能を持っています。 彼らは問題のビジネス面とより調和しています。 彼らの責任は、収集したデータと学習を使用して、ビジネス上の問題を解決するための実用的な洞察を開発することです。

彼らは、データシステム、大規模なデータセットの処理、および貴重なデータの整理について全体的に理解しています。 ただし、データを問題解決にリンクする最終的な責任は、ビジネスアナリストにあり、データサイエンティストのキャリアパスの中で最も充実したものの1つになっています。

データベース管理者

時々、データベースを設計する専門家とそれを使用する専門家は異なります。 このような場合、データ処理を効率的に続行できるように、チームを調整する必要があります。 この責任はデータベース管理者にあります。 データベース管理者はデータベースシステムを監視し、その円滑な機能を確認します。 また、バックアップを作成することにより、データフローの記録を保持します。 従業員がデータベースにアクセスする必要がある場合は、その従業員が許可の付与を担当します。

統計家

組織は、正確な結果を得るために特定の機能の専門家を必要とする場合があります。 また、統計学者は、統計理論とモデルを使用してデータサイエンスのキャリアを構築する専門家です。 統計家は、統計的手法を使用してデータを収集、整理、提示、および分析する責任があります。 彼らは通常、スポーツ、金融、運輸、市場調査など、継続的に機能するための統計を必要とする業界で働いています。彼らは学術専門家でもあります。

進化する役割

データサイエンスの分野は絶えず発展しています。 そのため、業界で利用できるキャリアは、上記のキャリアに限定されません。 人工知能（AI）エンジニア、AI開発者、ディープラーニングスペシャリスト、MLシステム開発者など、いくつかの特定の役割が出現すると予想されます。

データサイエンスの専門家の旅

データサイエンスが良いキャリアであるかどうかまだ疑問に思っている場合は、データサイエンティストがはしごを上っていくにつれて、エキサイティングな進歩が見られることに気付くでしょう。

入門レベル

通常、この段階では、専門家はインターン、ジュニア、またはアソシエイトです。 エントリーレベルの仕事であるため、専門家は生で簡単な仕事をします。 これらのタスクには、既存のモデルのデバッグが含まれます。

ジュニアまたはアソシエイトは、新しいモデルを構築することは期待されていませんが、現在のデータベースおよび統計モデルに対してクエリを実行して、データを収集および分析します。 彼らは一般的に実行するものであり、必ずしもビジネス上の問題を完全に認識しているわけではありません。 彼らは自分で仕事を引き受けるのではなく、タスクを割り当てられます。

中級レベル

約2〜5年後、ジュニアデータサイエンスの専門家が「シニア」の職務に昇進します。 MLエンジニア、AI開発者、データサイエンスマネージャー、データアーキテクトは、この分野でより深い知識が必要なため、通常、このポジションから始めます。

シニアとして、データサイエンスの専門家は、新しいモデルと製品のアーキテクトです。 彼らはビジネス上の問題を認識しており、特定の問題について個々のチームを運営する責任があります。 彼らは新しいシステムを設計し、現在のモデルの論理的な欠陥を取り除き、革新的でありながら再利用可能なコードを記述し、安全なデータパイプラインを構築します。

シニアレベル

最も高度なレベルには、大規模なプロジェクトを監督するリードデータサイエンスの専門家とディレクターがいます。多くの場合、ビジネス問題のソリューションパスをマッピングし、さまざまなジョブのレイアウトを提供します。 彼らは通常、ビジネスの考え方を持ち、さまざまなビジネス上の課題を理解し、新しい機会を発見し、リーダーです。

彼らは一度に複数の組織やプロジェクトに対処するために装備されています。 彼らは、詳細ではないにしても、すべてのデータベースシステム、MLとAIの実践、およびプログラミング言語の知識を組み合わせています。 それは究極のデータサイエンスのキャリア目標です。

成長を続けるデータサイエンスの分野に参入

あなたがまだここにいるのなら、データサイエンスの専門家になるために一歩前進することに興味がある可能性があります。 しかし、あなたは経験のないデータサイエンスのキャリアを始める方法について心配しています。

ビジネス意思決定のためのデータサイエンスのプロフェッショナル認定プログラムでは、その飛躍を支援します。 あなたが初心者であろうと別の分野の専門家であろうと、このコースはあなたにデータサイエンスの基礎を身につけさせ、あなたが明日の新たなリーダーになるのを助けます。

今後数年間で、この分野は指数関数的に成長します。 ビジネスの運営方法を導き、世界をより良い場所にするための刺激となる変革的なキャリアパスに参加してください。 世界で最も急成長している分野に参入する時が来ました。