データサイエンティストの職務内容–ジョブガイド

単一のブランチで専門化を求めることは、もはや組織が個人に求めるものではありません。 競争の激しいSTEM市場を乗り切るには、幅広いスキルで複数の責任を両立させる能力が必要です。 データサイエンスは、科学と業界の知識を組み合わせて、関連性のある構造化されたデータでビジネスに価値をもたらす学際的なセクターです。

データサイエンティストは、ノイズに満ちた非構造化データの山を通り抜け、企業がそこから貴重な洞察を得るのを支援します。 今日、データ収集は、ユーザーの行動を評価し、ユーザーの懸念に関連するソリューションを提供するために重要です。 ただし、データの収集は簡単ですが、関連情報を引き出すためにデータをサーフィンすることは、思ったほど難しいことです。 データサイエンティストは、データの収集と分析を簡素化するために単独で管理しているため、世界で最も求められているキャリアの選択肢の1つです。

この分野の技術的効率を認識し、データサイエンティストの職務記述書は、技術スキル、分析スキル、および経験に非常に焦点を当てています。 データサイエンティストの職務記述書と職務ガイドの詳細については、読み続けてください。

世界のトップ大学からデータサイエンス認定を取得します。 あなたのキャリアを早急に追跡するために、エグゼクティブPGプログラム、高度な証明書プログラム、または修士プログラムを学びましょう。

データサイエンスとは何ですか？

データサイエンスは、複数の科学分野をまとめたものであり、協力して技術的な洞察を獲得します。 データサイエンスは、プログラミングスキル、統計、ドメインの専門知識、分析スキルを組み合わせて、大量のデータから貴重な情報を取得します。 企業が個人から蓄積したデータは、構造化されていない形式です。 データサイエンティストとして働く個人は、これらの非構造化データフォームを通じて実用的な洞察をふるいにかけることができます。

データサイエンスは複数のツールを使用して必要なものを実現します。経営幹部が使用する前のデータは、消費可能な形式である必要があるためです。 データサイエンティストは、大規模なリアルタイムデータセットを調べ、パターンを見つけ、クリーンアップし、整理してから、技術者と非技術者の両方が簡単に理解できる消耗品の形式に再形成します。 さらに、信頼されたデータは、幅広いアプリケーションで使用されます。

データサイエンティストの役割の重要性は、データサイエンティストを最も需要が高く、収益性の高いキャリアオプションの1つにしていることです。

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は、技術分野と非技術分野の両方にまたがる必要があります。 したがって、彼らの責任はいくつかのセクターにまたがっています。 データサイエンスの知識はその職務プロファイルについて多くのことを説明していますが、データサイエンティストがやりくりしなければならない可能性のある他のさまざまな特定の役割と責任があります。

• 管理：データサイエンティストの役割は、会社を改善し、より良い機会に向けて推進することに向けたデータ主導の重要な貢献により、管理に追加されます。 ポジションにいる個人は、ブランドの技術的能力を強化する責任があります。
• 分析：データサイエンティストは、データ収集を評価し、傾向を理解し、ビジネスモデルでの成功したアプリケーションに向けた洞察に準拠して最も収益性の高いモデルを使用するために、複雑な統計モデルを管理し、高い地位にあります。
• 計画：データの視覚化は、データサイエンティストの役割の重要な側面です。 データの視覚化は、取得した洞察を提供するのに役立ちます。 それを利用するには、簡単で消費可能なデータ描写のための視覚化を計画する必要があります。 計画には、データエンジニア、アナリスト、ビジネスアナリストなどの他の役割とのチームワークも含まれ、最高の精度でレポートを編集します。
• 協力：データサイエンティストとして働くことで、技術者と非技術者を回避することができます。 データサイエンティストとしての役割では、包括的な計画と実装のために、これらの関係者間の関係を維持する必要があります。

現在の市場におけるデータサイエンティストの重要性

世界中でビッグデータが出現していることは、データサイエンティストとしてのキャリアを求める個人にとって無数の機会を引き付けています。 主要な技術分野の1つである米国は、技術市場で提供されるデータサイエンティストの機会の数が指数関数的に増加しています。 LinkedInの2020年の新たな仕事のレポートは、その役割が年間37％の成長を遂げたため、データサイエンスを3位にマークしました。

機会グラフは上昇し続けていますが、市場はデータサイエンティストの役割を担う人々の不足に直面しています。 しかし、世界中のデータサイエンティストの需要は急増しています。 したがって、専門家は、現在の雇用市場での関連性を維持するために、スキルを磨く必要があります。

データサイエンティストとしてのキャリアの追求：はじめに

データサイエンティストの需要が高まり続ける中、教育機関は、STEMキャリアの成功に向けて学習者をトレーニングするために、さまざまなデータサイエンス専門コースを提供しています。 データサイエンティストとしてのキャリアを追求する方法は次のとおりです。

• 技術主導の役割であるためには、データサイエンス志願者がSTEMの学位を所有している必要があります。 したがって、コンピュータサイエンス、数学、情報技術、またはソフトウェアエンジニアリングの学士号や学士号など、関連分野の学士号を取得する必要があります。
• データサイエンスまたは機械学習の追加の認定と卒業証書は重要です。
• インターンシップ、ハッカソン、その他のプログラミングイベントへの参加。
• 履歴書には、データアナリストまたはデータサイエンティストとしての十分な経験が必要です。
• プログラミング言語に習熟していることが不可欠です。
• 分野で修士課程を修了することは必須ではありませんが、履歴書に付加価値を与えることができます。

必要なスキル

データサイエンティストは要求の厳しい役割であり、次のようなデータサイエンティストの職務記述書の資格基準を満たすために必要な一連のスキルと資格が必要です。

• 機械学習/ディープラーニング
• クラウドコンピューティング
• データの視覚化
• コンピュータサイエンスの原則
• データマイニング
• 統計分析
• 統計と確率
• ビッグデータフレームワーク
• インテリジェンスツール
• データベース管理

これらの技術的スキルに加えて、データサイエンティストの役割には、選択プロセスを完了するために必要な特定のソフトスキルが強く求められます。 分析スキル、効果的なコミュニケーション、問題解決スキル、ビジネス直感、批判的思考、リーダーシップ、好奇心は、データサイエンティストが持たなければならない最も重要なスキルの一部です。

プロフェッショナル認定で履歴書を強化する

適切なスキルセットと経験に加えて、米国のトップ大学であるメリーランド大学のデータサイエンスのプロフェッショナル認定を追加することで、履歴書をより明るく輝かせることができます。 主要な教育ポータルupGradによって提供されます。 このコースは、データサイエンティスト、アナリストなどとしてデータサイエンスのキャリアを強化しようとしている学習者向けに特別に設計されています。

このプログラムは、業界の専門家と経験豊富な教員の専門家の指導の下でキュレーションされ、以前の教育活動を通じてデータサイエンススキルを習得する機会がなかった学生に需要の高いスキルを付与します。 この認定は、学生と専門家の両方を対象に作成されており、upGradの柔軟な学習プログラムにより、自分のペースで自由に学習できます。

upGradは、85か国以上に40,000人を超える学生の学習基盤を持ち、このような認定プログラムを誇らしげに拡張して、フォロワーではなく業界のリーダーになるように学習者をトレーニングしています。 クラス最高のコンテンツ、実践的なプロジェクト、24時間年中無休の学生サポート、およびキャリア支援は、学習者がプラットフォームを通じて享受できる追加のメリットです。 詳細については、upGradにアクセスしてください。

結論

これまでに、市場でデータサイエンティストとしての仕事を手に入れることの重要性、複雑さ、およびさまざまな要件を理解している必要があります。 残念ながら、最も求められているキャリアは従業員の干ばつに直面していますが、それは業界で仕事をしたい多くの人々にとって朗報です。 適切なスキルのセット、強力な履歴書、およびドメイン知識は、競争の激しい市場を押し進めるのに役立ちます。