米国のデータサイエンスジョブ：完全ガイド[ジョブプロファイル付き]

データサイエンスは、科学技術、システム、およびアルゴリズムを使用して、構造化データと非構造化データから関連情報をすくい取る技術の学際的な分野です。 抽出された情報は、さまざまなドメインに適用されます。

データサイエンティストは、データを分析し、それらを関連性のある有用な洞察に変換する責任があります。 彼らは洗練された機械学習モデルを使用して、過去の傾向を研究し、市場の将来の結果を予測します。 その未来的なデザインを考えると、データサイエンスは、ゲームを変えるビジネス上の意思決定を行い、競争力を維持しようとしている企業にとって最も信頼できる側面の1つです。 当然のことながら、データサイエンスの専門家に対する需要は高まっています。 Pythonとデータサイエンスの初心者の場合、 upGradのデータサイエンス認定は、データと分析の世界を深く掘り下げるのに間違いなく役立ちます。

LinkedInの調査によると、データサイエンスの役割は長年にわたって一貫した成長を遂げており、 2015年から2019年だけで74％の成長が記録されました。 現在、データサイエンティストは、米国および世界中で非常に需要があります。

なぜデータサイエンスが必要なのですか？

必要な資格は何ですか？

最近、学生や専門家がデータサイエンスに群がっている分野についてはどうでしょうか。

スクロールし続けて見つけてください！

なぜデータサイエンスなのか？

データサイエンスは、プログラミング、数学、統計の融合であり、利用可能なデータから洞察と意味のある解釈を生み出します。 デジタルデータは、企業がより適切で顧客中心の意思決定を行うのを支援することでビジネスを完全に刷新したため、テクノロジーで最も人気のある分野です。 なんで？

• データを理解して分析することで、機械学習の力で顧客の要件と期待を理解するのに役立つため、ビジネスの不確実性が軽減されます。
• 機械学習は、お客様の心に響く製品の作成に役立ちます。
• データサイエンスの主な目的は、統計的手法の組み合わせを使用してデータ内のパターンを研究することです。 データサイエンティストは、洞察を抽出し、ラングリングし、それらを処理して目的の出力を取得することにより、データの詳細な調査を実施します。 最後に、データから重要な結論に到達します。これらの結論は、重要なビジネス上の意思決定にさらに使用されます。
• データサイエンスは、IT業界に多くの新しいドメインを生み出しました。 データサイエンスは統計学とコンピュータサイエンスの組み合わせであるため、そのアプリケーションの範囲は広範です。
• 業界や企業は、企業がターゲット顧客の要求をよりよく理解するのに役立つため、利益を最大化するためにデータサイエンティストにのみ依存しています。 このデータには、購入のパターン、購入の頻度、および顧客からのフィードバックの観察が含まれます。
• 熟練したデータサイエンティストは、あらゆる種類のデータから重要な情報を抽出し、会社を正しい方向に導くことができるため、会社の資産です。

データサイエンティスト志願者に必要な資格

データサイエンス業界に足を踏み入れるには、正式な教育が必須です。 コンピュータサイエンス、物理学、統計学、または数学の学士号は、基本的な前提条件です。 データサイエンティストの役割には、教育資格以外にも多くのことが求められます。 以下は、データサイエンティストが所有しなければならない基本的なスキルのリストです。

• データサイエンスの基礎をしっかりと把握する
• 統計スキル
• 有能なプログラミング知識
• データ分析および操作能力
• データ視覚化スキル
• ビッグデータ、機械学習、ディープラーニング
• ソフトウェア工学
• 効果的なコミュニケーションとストーリーテリングのスキル
• 分析的思考能力と問題解決に向けた体系的かつ構造化されたアプローチ
• 学習への情熱

データサイエンスのキャリア：米国のデータサイエンスの仕事のリスト

ここで、米国で最も人気のあるデータサイエンスの仕事のいくつかとその報酬を見てみましょう。

1.データベースマネージャー

平均給与：年間58,727ドル

データベース管理者は、会社のデータベースの保守、問題の分析と修正、情報の収集と報告を担当します。 また、将来の使用に備えて関連情報を合理化し、会社の要件に応じてハードウェア/ソフトウェアシステムを構成します。 データを保存および取得するための適切なシステムを生成し、データを安全に保つためのデータ回復手順と安全対策を実装します。 データベースマネージャーは、データベースチームのパフォーマンスを毎日監視しています。

2.データアナリスト

平均給与：年間61,682ドル

データアナリストは、ソースのプールから関連データを分析および識別するという重要な役割を果たします。 データ収集プロセスを自動化して、より速く便利にします。 大量の構造化および非構造化情報が前処理され、処理されてから、データアナリストによって調査され、意味のあるパターンと傾向が決定されます。 データアナリストはこれらの傾向に基づいて重要な結論を導き出し、賢明なビジネス上の意思決定を行うため、これは非常に重要です。

データアナリストはまた、機械学習ベースのビジネスモデルを生成し、それらをアンサンブルモデリング手法の助けを借りて融合して結果を予測します。

データサイエンスと機械学習のキャリアをスタートさせたい場合は、upGradのデータサイエンスにおける7か月の高度な証明書プログラムがあなたの興味に最も適しています。 ピアツーピア学習と実践的な業界プロジェクトで構成される世界クラスのカリキュラムの切望された機会により、学生はIIIT-Bのこの高度な認定プログラムでキャリアを変革するチャンスがあります。

3.データウェアハウスマネージャー

平均給与：年間123,855ドル

データウェアハウスマネージャーの主な役割には、データストレージシステムの監視、マシンのメンテナンス、エラーの報告、データの安全性の確保、および運用のハイエンド効率の確保が含まれます。 また、データベース管理の合理化と監視も担当しています。

データウェアハウスマネージャーは、データ管理とデータベース管理の2つの役割を果たします。これには、通常、関連分野で5年の経験が必要です。

4.データベース開発者

平均給与：75,774ドル

データベース開発者は、データの収集と保存を自動化し、データベースを維持し、要件に基づいてシステムのハードウェアとソフトウェアを合理化および最適化し、現在の傾向に対応するように更新するプログラムを生成します。 彼らの主な焦点は、データストレージの容量を増やし、データベースに関する問題を修正することです。 つまり、会社の要求に応じて、新しいデータベースの設計、プログラミング、構築、生成、および既存のデータベースの変換を担当します。

5.ビジネスインテリジェンスアナリスト

平均給与：年間69,695ドル

ビジネスインテリジェンスアナリストは、会社のデータを精査して、傾向と異常を見つけます。 彼らは観察結果を記録し、革新的な戦略を計画するために経営幹部や利害関係者に送ります。 また、顧客からのフィードバックを収集して確認し、倉庫へのデータ転送を監督します。 ポリシーの開発とデータ処理および調達のための新しい技術の生成も、彼らの仕事のプロファイルの一部です。

ビジネスインテリジェンスアナリストの役割に関心のある学生は、 IIIT-BからupGradのデータサイエンスの12か月のエグゼクティブPGプログラムに参加できます。 これは、NASSCOMによって開発された標準に準拠したインド初のPGプログラムです。

6.インフラストラクチャエンジニア

平均給与：年間79,480ドル

クラウドエンジニアとも呼ばれるインフラストラクチャエンジニアは、サーバー、ネットワーク、クラウドコンピューティングモジュールをインストール、保守、デバッグします。 さらに、安全な仮想プライベートネットワーク（VPN）を開発および保守し、サーバー仮想化テクノロジー、VMWare、Red Hat仮想化、OracleVMなどに特化しています。

7.データモデラー

平均給与：年間84,426ドル

データモデラーは、データ分析と統計を使用して、ビジネストレンドを調査し、将来の結果を予測します。 彼らは会社の予測モデルを開発および設計し、利害関係者向けのレポートを生成します。 彼らは、NoSQL、ディメンション、および相対データベースの助けを借りて、データアーキテクチャとデータモデルを設計、計算、および文書化します。 データモデラーによって予測された結果は、機械学習、人工知能、ビジネス管理、およびデータサイエンスにおいて不可欠です。

8.データアーキテクト

平均給与：121,239ドル

データアーキテクトは、データサイエンスの分野で最も高給の専門家の1人です。 彼らの主な役割は、データベース構造をインストールするための最良のソリューションを設計することにより、会社のデータベースを生成および維持することです。 彼らはデータアナリストやデータベース管理者と連携して、悪意のあるエントリを阻止することで会社のデータを保護します。 彼らはデータベースの問題の解決策を開発し、現在の要件を特定し、設計のレポートを生成します。 彼らは通常トップレベルの従業員であり、CEO、CFO、およびCOOに報告します。

データアーキテクトは、数学、統計、データの視覚化、データの移行、RDBMS（リレーショナルデータベース管理システム）、およびクラウドコンピューティングに高度なスキルを持っています。

このデータサイエンスのキャリアがあなたの興味と一致する場合は、グローバルプラットフォームでの雇用機会を獲得するために、データサイエンスの18か月の理学修士を取得することをお勧めします。 upGradは、仕事のコミットメントを継続しながら、有名なリバプールジョンムーア大学からオンラインで教育を追求する機会を提供します。 包括的なコースは、自然言語処理、深層学習、ビジネス分析、ビジネスインテリジェンス/データ分析、データエンジニアリング、およびデータサイエンスジェネラリストに関心のある学生を対象としています。

また、評判の高いチャンディガー大学でデータサイエンスの修士号を取得することもできます。

データサイエンスで最もやりがいのあるキャリアオプションを知ったので、今度はあなたの夢の仕事をスキルアップしてバッグに入れましょう！