データサイエンティストとは誰ですか？ 彼らは何をしますか？ - 仕事内容

序章

データサイエンスは、革新的なビジネスソリューションを構築するためにデータを処理および解釈することだけではありません。 数学、統計、コンピューターサイエンス、情報科学を組み合わせて、データをキャプチャ、処理、分析、維持し、その結果を伝達します。 そのため、データサイエンティストは、さまざまなソースからデータを収集し、データをクリーンアップして整理し、分析して隠れたパターンや傾向を見つけます。 次のステップは、組織の技術的メンバーと非技術的メンバーの両方が理解できる方法でパターンを効果的に視覚化することです。 経営幹部はこれらの傾向を利用して、データに基づいた実用的な意思決定を行います。

基本的に、データサイエンティストの職務記述書は、高度なツール、概念、およびアルゴリズムのさまざまな組み合わせを使用して、リアルタイムデータに基づいて企業の実際の問題を解決することです。

現在、データはすべての業界で使用されているため、データサイエンティストの役割は、すべてのセクターでますます重要になっています。 実際、データサイエンティストと関連する役割は、LinkedInやIndeedなどのプラットフォーム全体で求人広告のかなりの割合を占めています。

データサイエンティストの役割の主要な雇用主

IT、eコマース、小売、マーケティング、銀行および金融の各セクターは、データサイエンティストおよびデータアナリストの主要な雇用主です。 これらの分野の企業は、ターゲットオーディエンスの行動、ニーズ、および問題点を理解し、それらに対応するための革新的なソリューションを開発することを目的として、データを利用することがよくあります。 これらのセクターとは別に、石油、ガス、電気通信、および輸送もビッグデータを活用して、ターゲットユーザー向けにパーソナライズされたソリューションを作成しています。

データサイエンティストを採用している他の部門は次のとおりです。

• NHS
• 官公庁
• 研究機関や大学

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、大量の複雑なデータを処理、分析、および解釈するための高度な技術スキルを備えたデータエキスパートです。 彼らの仕事は、企業の主要な問題領域を特定し、データを深く掘り下げて、関連する質問への回答を見つけ、イノベーションを推進することです。 彼らは、具体的な結果の提供に焦点を当てた優れた分析能力を備えたマスターデータコミュニケーターです。

データサイエンティストの役割と責任は次のとおりです。

• 大量のデータを活用するための信頼できる情報源を特定します。
• 予測モデルと高度なMLアルゴリズムの構築。
• データ調査と探索的データ分析を実行して、データを検証します。
• 適切なデータ視覚化手法を通じて調査結果を提示します。
• データエンジニア、データアナリスト、BIアナリストと緊密に連携して、ビジネス上の課題に対する効果的なソリューションを見つけて提案します。

データサイエンティストになるために必要なスキルと資格

以下は、データサイエンティストの職務記述書に適合する適格基準です。

教育資格：

• コンピュータサイエンス/ソフトウェアエンジニアリング/情報科学/数学の分野で理学士/学士号を取得している必要があります。
• データサイエンス/機械学習の大学院の学位/卒業証書を取得している必要があります。

その他の要件：

• 評判の高い組織で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採用された経験の文書化。
• データマイニングとデータ視覚化の豊富な経験。
• SQL、Python、R、Java、C ++、Scalaに習熟していること。
• Tableauなどのインテリジェンスツールや、Spark、Hadoop、Cassandraなどのビッグデータフレームワークの使用に関する専門知識。
• 問題解決と分析的思考の態度を持っている必要があります。

データサイエンティストの労働時間

通常、データサイエンティストの労働時間と仕事と生活のバランスは、雇用主の組織によって異なります。 通常の労働時間には、週5日で9〜10時間のシフトが含まれますが、優先度が高く時間に敏感なプロジェクトでは、余分な作業が必要になる場合があります。 データサイエンティストはオフィス環境で働いており、一部の企業はリモートでの作業を許可しています。

データサイエンティストはいくら稼ぎますか？

データサイエンティストの給与は、彼らの仕事の経験によって異なります。 新入生の場合、給与は年間4〜7万ルピーの範囲です。 経験豊富な専門家がいると、年間15万ルピー以上に成長する可能性があります。 CTCとは別に、データサイエンティストは、年金制度、パフォーマンスと保持のボーナス、医療保険と生命保険など、さまざまなメリットを享受しています。

データサイエンティストの給与は、会社の所在地、教育資格、ビジネスセクターなどの要素によって決まります。 データサイエンスのキャリアで最もエキサイティングなのは、それが途方もない学習と成長の機会を提供することです。

データサイエンティストになるために必要な実務経験

データサイエンティストとしてフルタイムの仕事を始める前に、評判の良い企業でのインターンシップを試すことができます。 あなたはあなたの学士号のコースを完了した直後にこれを行うことができます。 適切なスキルと資格を持っていれば、中小企業でエントリーレベルの役割を担ってしまう可能性があります。

インターンシップとは別に、TopcoderやKaggleなどのプラットフォームはコーディングやデータサイエンスのハッカソンを主催しています。 これらのコンテストは、新しい才能を特定するのに理想的です。 さらに、データサイエンスや技術の会議/イベントにも積極的に目を向ける必要があります。 これらは、ネットワークを構築し、業界の知識を拡大するための優れた機会です。 誰が知っている、あなたはそのようなイベントで潜在的な雇用者の目を引き付けるかもしれません！

データサイエンティストのキャリアの成長

データサイエンティストのキャリアの成長は、大規模なデータセットの分析と解釈に必要な関連スキルをどれだけ早く習得できるかに基づいています。 成長のはしごは、アソシエイトデータアナリストから始まり、チーフデータサイエンティストの役割にまで及びます。 その後、最初の昇進は、主にジュニアデータサイエンティストとアナリストの管理と監督を含む、社内のシニアデータサイエンスの役割になります。

昇進が期待できる平均期間は、業績にもよりますが、2〜5年です。 5年後、会社の上級レベルの役割にアップグレードできます。

データサイエンティストは、十分な経験を積んだ後、スタートアップを立ち上げることもできます。 AI/MLベースのアプリとサービスには活況を呈している市場があります。 アカデミアが好きな場合は、より研究指向のデータサイエンスの役割に移行できます。

upGradを使用したマスターデータサイエンス

データサイエンティストになることに情熱を注いでいる場合、upGradには、新入生と専門家の両方に適した幅広いデータサイエンスコースがあります。 彼らのトップコースのいくつかをチェックすることができます–データサイエンスの科学のマスター（LJMU） 、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証明書プログラム（IIM Kozhikode） 、およびデータサイエンスの高度な証明書プログラム（IIITバンガロア） 。

一流の機関の専門のインストラクターによって教えられたこれらのコースは、理論的なデータサイエンスの概念を習得するのに役立つと同時に、実際のプロジェクトに取り組むことを奨励します。 すべての学生は、国内の確立された企業との360度のキャリア支援、献身的なメンターシップ、および配置の機会を受け取ります。

結論

今では、現在の経済シナリオにおけるデータサイエンティストの重要性は、かなり明確になっているはずです。 消費者の選択を理解することから、会社がより環境に強い方法を理解することまで、データサイエンティストの仕事は、最も想像力に富んだ革新的な方法であらゆるビジネスが直面する問題を解決するパターンを見つけることを中心に展開します。 業界の需要の高まりと熟練したデータサイエンスの専門家の大幅な不足のおかげで、データサイエンティストとして7桁の給与を簡単に稼ぐことができます。

結論-この分野には多くの成長機会があります。 だから、データサイエンスの学位を取得して、星を狙ってください！