データサイエンティストとしての1日

データ。 非常に重要な4文字の単語。 正確には、毎日2.5兆バイト。 毎日生成されるこの非常に多くの情報は、世界中の組織の原動力となっています。営業とマーケティング、財務会計、人事管理、経営者の意思決定、社会政策立案などを実行しています。 今日インターネットを使用して携帯電話を閲覧するのと同じくらい簡単なことをした場合は、データが生成されています。 組織は、情報を収集する最小のアクションで、これらの膨大なデータの山をどのようにフィルタリングしますか？ 仕事をしているのはデータサイエンティストです。 そして、データサイエンティストとしての生活は、典型的なものではありません。

普段の仕事ではない

データサイエンティストは、組織にとって貴重な情報を収集、並べ替え、分析できる、データに飢えたデータを愛する専門家です。 彼または彼女は、データサイエンス以外のいくつかの分野（統計、ビッグデータ、Rプログラミング、SAS、Python）の専門家である必要があります。

あなたの分野がクライアントや企業の異常な問題を解決することを含むとき、あなたの仕事の日はいつもとは違うでしょう。 データサイエンティストは、柔軟性、創造的思考、適応性を本質的な資質として必要とするさまざまな問題に取り組んでいます。 では、データサイエンティストは正確に何をしているのでしょうか？

データの操作

当然のことながら、データの問題を理解し、解決策を見つけることにかなりの時間が費やされています。

データサイエンスの問題を特定する

データサイエンティストが行う最初のステップは、ビジネス上の問題またはデータサイエンスの問題を特定することです。 これを行うには、さまざまな視点を検討し、複数の質問をして、独自の洞察をもたらす適切な質問のセットに到達する必要があります。 データアナリストは何をしますか？ これらの独自の洞察を使用して、データモデルと分析を計画し、問題点に対処します。 ビジネスまたはデータの問題は、データサイエンティストの問題ではなく、ビジネスまたは利害関係者の観点から組み立てられています。

生データの収集

次のステップは、すべての関連情報を取得できるデータのソースを見つけることです。 彼らは、データパイプラインを掘り下げ、いくつかの主題とトピックを調べ、すべての情報を1か所にまとめる必要があるかもしれません。 彼らが探している情報が組織ですぐに利用できる場合、彼らは追加のデータを収集する必要がないかもしれません。

データサイエンティストは、インタビューやフィードバック調査を実施して、直接情報を入手し、新しいデータセットを作成することもできます。 データの収集、クリーニング、および分類の機能は、最大の時間を費やし、場合によっては1日の最大70％を占めます。

問題を解決するためのアプローチを選択してください

データマネージャが何をするのか疑問に思っているなら、ここにあなたの答えがあります。 データが収集および整理されると、データマネージャーは問題に対する適切なソリューションアプローチを選択します。 2クラス分類、マルチクラス分類、回帰、クラスタリング、強化学習アルゴリズムなど、いくつかのアルゴリズム的、数学的、および統計的アプローチを自由に使用できます。

詳細な分析を実施する

上記の機能は退屈に思えるかもしれませんが、データサイエンティストは、それらすべてを実行するためのコンピューターモデルとプログラムを構築します。 データサイエンティストの重要な責任は、問題に関連する情報を収集して整理するために、カスタマイズされた製品と自動化された機械学習モデルを設計することです。 デジタル化と機械学習は、データサイエンティストが高品質の洞察を通じてビジネス上の問題を解決し、より良い意思決定を促進するのに役立ちます。

人との協力

データサイエンティストは、どの時点でも完全に分離して作業していることを理解することが重要です。 実生活でのデータサイエンスには、専門家のチームによって解決されるビジネス上の問題が含まれます。 データサイエンティストの仕事に関するすべてはデータ関連であり、社内外のさまざまなチームとの会議も同様です。

仕事の大部分はデータの操作を伴いますが、最終的な目標はビジネス上の問題を解決することです。 そしてそのために、データサイエンティストは戦略チームと協力します。 多くの場合、これらの利害関係者はデータの専門家ではありません。 したがって、データサイエンティストは、自分の発見をよりわかりやすく非技術的な言語で説明するために、適度に優れたコミュニケーションスキルを持っている必要があります。 プレゼンテーションとフローチャートは視覚的なデモンストレーターとして機能するため、データサイエンティストは一般的にこれらの作成に長けています。

業界との協力

データサイエンティストが行うことにはもっと多くのことがあるのだろうか？ はい。 世界のシステムは常に流動的な状態にあります。 そのため、収集されるデータの数と性質も異なります。 データサイエンティストは、柔軟性があり、変化に積極的に取り組む必要があります。 新しい情報は絶えず収集されており、データを並べ替えて関連する入力を取得するために、新しいデータモデルを作成する必要がある場合があります。 データサイエンティストは、ニュースレター、業界ブログ、政府の方針、ディスカッションフォーラム、会議、ネットワーキングセッション、およびピアグループに遅れずについていき、変化の程度を見つけて測定します。

成長への取り組み

中東にいくつかのテクノロジー主導の企業が出店しているため、データサイエンティストの需要は大幅に高まっています。 Covid-19のパンデミックはまた、いくつかの企業を追い風にしました。 しかし、データサイエンスは変化に対応するのに役立ち、問題に取り組み、新しいソリューションを開発する方法に関する情報を常に共有しています。 業界はとても人気があります。 2021年には640億米ドル、2027年には1,000億米ドル以上の価値があると予想されています。（Statista）

データサイエンティストとして成長する方法は次のとおりです。

• ジュニアデータサイエンティスト： SQLやPythonなどのコア技術スキルの開発に取り組み、データの視覚化にモデルを使用し、あいまいな問題ではなく特定のデータの問題に取り組みます。 ジュニアデータサイエンティストには、完了するタスクが与えられており、新しいタスクを見つける準備ができていません。
• アソシエイトデータサイエンティスト：中間レベルでは、彼らはより重要なプロジェクトを扱い、ビジネス上の問題をよりよく理解するための改善された貢献者になります。 クエリを実行する代わりに、新しいモデルを計画および設計します。 アソシエイトデータサイエンティストは、タスクの選択に関してより自律的です。
• シニアデータサイエンティスト：長年の経験を持つシニアデータサイエンティストは、このキャリアパスの究極のステップです。 彼らはチームをリードし、データとモデルについて非常に正確であり、多くの場合、最初から最後までソリューションを開発することが期待されています。 彼らは一般的に戦略的な会議に参加し、ビジネス上の問題を完全に理解している人たちです。

データサイエンティスト、エキサイティングなキャリアオプション

データサイエンティストになることは、今日のビジネスの世界で最もエキサイティングで知識が豊富で魅力的な仕事の1つです。 組織は、意思決定におけるデータの重要性を認識しています。 どの市場に到達すべきかわからないのですか？ データが役立ちます。 ターゲットオーディエンスの購買行動を理解していませんか？ データは洞察を提供します。 車のタイヤを交換する方法がわかりませんか？ データはあなたの一日を節約します。 最小の決定から最も重要な決定まで、データはあなたがあなたの解決策を持っていることを保証します。 そして、それらの答えを提供することは、この役割の最も充実した側面です。

ほとんどの組織は、高度な学位を持つデータサイエンティストを探しています。 データサイエンティストになることもでき、コーディングの経験は必要ありません。 upGradによる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は、ゼロから始めて次世代のデータサイエンスプロフェッショナルになることを教える基礎コースです。 著名な学部が提供する最先端のカリキュラム、洞察に満ちた業界プロジェクト、知識テストのケーススタディを備えたこのコースでは、データサイエンスのキャリアパスのトップに到達するために必要なすべてを備えています。

データを収集し、理解し、取得し、処理して、より直接的な理解と巨大なビジネス上の問題の解決を行う能力は、パンデミック後の世界ではさらに重要なスキルになります。 データサイエンティストが何をしているのかを調べ、データサイエンスの専門家になることであなたの足跡を残してください。