フレッシュとしてデータサイエンスの競争から際立つ方法は？
公開: 2021-07-21序章
21世紀の変わり目に高度な情報技術が台頭したことは、人間社会が将来どのように機能するかというパラダイムシフトが到来することを示しています。 自動化、機械学習、3D印刷の増加に伴い、かつては立派な職業であった多くのキャリアが時代遅れに直面し、より高速で効率的な技術ソリューションに取って代わられています。
現代の新進気鋭のテクノロジー分野の1つであるデータサイエンスは、さまざまな機関から提供される豊富なオンライントレーニングリソースと資料および認定資格を備えており、求人市場の人々にとって魅力的な代替キャリアパスのように見えます。
データサイエンスとは、機械学習アルゴリズムなどのツールや予測モデリングなどの手法を使用して、複数のソースや形式の膨大な量のデータを調査し、パターンを抽出して、健全なビジネス上の意思決定に使用できる意味のある情報を導き出すことを指します。
学際的な分野として、ドメインとしてのデータサイエンスは、統計、データ分析、情報学、データマイニング、ビッグデータなどのいくつかの概念を統合し、数学、統計、コンピュータサイエンス、情報科学、各アプリケーションのケースバイケースのドメイン知識。
データから得られた知識と洞察は、幅広いアプリケーションドメインの問題を解決する可能性があります。 データサイエンスは、パターンの発見と改善された予測分析を通じて優れた意思決定を可能にします。 データサイエンスのいくつかのアプリケーションは次のとおりです。
- 焦点を当てるべき適切な質問を見つけることにより、問題の最も重要な原因を見つける。
- 探索的調査と生データの分析を実行して、問題への最善のアプローチ方法を決定します。
- 精度を向上させるための機械学習アルゴリズムを使用したデータモデリング。
- グラフやダッシュボードなどの必要な媒体を介した結果の伝達と視覚化。
データサイエンスの原則がビジネスにどのように役立つかの一例は、航空業界です。航空業界では、データサイエンスがルート計画、フライトスケジューリング、および遅延と混乱の予測に使用されています。 データサイエンスは、全体的なパフォーマンスを最大限に高めるために購入する飛行機を決定したり、顧客の予約パターンに基づいてパーソナライズされたプロモーションオファーを決定したりするためにも使用されます。
さまざまな業界や政府機関の企業がすべてデータサイエンスを通じて意思決定を強化しようとしているため、就職市場に参入しようとする志願者の数は当然のことながら急増しています。 データサイエンスには確かに雇用機会が不足していませんが、エンプロイアビリティを高め、データサイエンス業界の他の競争相手から際立つのに役立つ可能性のあるいくつかのことがあります。
成功するデータサイエンティストになるためのヒント
批判的思考：批判的思考は日常生活で役立つスキルであり、ほとんどの雇用主が求めるスキルですが、データサイエンスの採用者にとってはなおさらです。 申請者は、問題に最善のアプローチと分析を行う方法を理解するために、さまざまな視点から問題を検討することが期待されます。
データサイエンティストは、答えを見つけてさまざまな問題解決手法を示すだけでなく、質問を組み立てる方法を知っていることが期待されています。 さまざまなプロジェクトでの申請者の批判的思考を示す強力なポートフォリオは、潜在的な雇用主を魅了します。
コミュニケーション：分野としてのデータサイエンスは、コミュニケーションを多用しません。 データのクエリと分析を含む作業の大部分では、必要な結果パーティの伝達に関係する専門家のコミュニケーションの量は重要ではありません。
データサイエンティストは孤立したバブルで作業することはなく、他の分野の人々と協力したり報告したりする必要がある場合があります。したがって、問題、質問、アイデアを説明および議論するための優れた演説および書面によるコミュニケーションスキルが求められます。
調査によると、不適切なコミュニケーションは大規模な組織に年間最大6,200万米ドルの費用がかかるため、申請者はグループプロジェクトに参加して対人スキルと技術的知識を高め、データサイエンス業界での競争に勝ち抜く必要があります。
知的好奇心：優れたデータサイエンティストは、与えられた問題の解決策を探すことができるはずですが、優れたデータサイエンティストは、修正できる状況を積極的に探し求めます。 データサイエンティストは、情報科学の破壊的な新しい分野の一部であるため、問題解決の従来のフレームワークの外側を考え、レーダーの下の問題を調べることによって創造的な解決策を実装できることが期待されます。
雇用主は、好奇心に熱心に駆り立てられるデータサイエンティストを探しています。 彼らは会社の規模と成長を助けることができる問題解決の考え方を持っています。 応募者は、個々のプロジェクトを通じて知的好奇心を示し、イニシアチブをとる態度を示すことができます。
ドメイン知識：前述のように、データサイエンスは、業界全体と経済セクターの運用を変革する破壊的なテクノロジーです。ただし、他のツールと同様に、データサイエンスのアプリケーションは、ユーザーの知識と能力によって制限されます。
データサイエンティストはすべてのタイプのデータの処理と分析に熟練しているかもしれませんが、ほとんどの分野で主題の知識を平均以上に理解しているわけではありません。 新入生は、スキルを適切に使用する前に追加のトレーニングが必要になります。 したがって、企業は同じドメインでの職歴を持つデータサイエンスの応募者を探す傾向があるため、新入社員は着実に成果を上げることができます。
適応性：データサイエンティストは、高度な適応性があり、職務要件の変更によって要求されたときに新しいスキルを習得できることが期待されています。 ビジネスの実質的にすべての側面でのデータサイエンスのさまざまな潜在的な用途を考えると、データサイエンティストは、日常業務の一部としてさまざまな状況に自分自身を適用することが期待されています。
データサイエンティストは、技術中心の急速に進化する分野で働いており、データサイエンス業界の競争に追いつくために、常に最新の開発に対応する必要があります。 応募者は、以前のプロジェクトでの作業の性質の多様性をカバーすることにより、適応性を強調することができます。
時間管理：データサイエンティストは、ペースの速い仕事が非常に厳しい場合があるため、信頼できる時間管理スキルを持っている必要があります。 応募者は、雇用主の厳しい要求を満たすために時間管理戦略を開発することが期待されます。 優れた時間管理スキルは、データサイエンスだけでなく、生産性を向上させ、生活のあらゆる面でストレスを軽減するのに役立ちます。
結論
結論として、データサイエンス自体のコアとなる技術的知識は、雇用主が志願者の海で求める最高の品質にすぎません。 群衆から目立つためには、彼らのソフトスキルと個性をさらに育て、磨く必要があります。
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