データサイエンスのキャリアパス：8つの要求の厳しい多様な役割

簡単な概要

「データサイエンス」は、このコンピュータサイエンスの学際的な分野が幅広いキャリアの機会を提供するため、ミレニアル世代の間で新しい流行語です。 詳細に入る前に、データサイエンスとは何かについて説明しましょう。 簡単に言うと、データサイエンスはデータ開発の統合的な研究であり、パターンを特定し、最終的には企業が競争の激しい市場で優位に立つことができるようにビジネス戦略を作成するための重要なリソースになります。 これは、データの視覚化、機械学習、統計、問題解決戦略、およびデータ分析の融合です。

データサイエンスにおける多様なキャリア：

データサイエンティストは、データの種類を分析して新しいソリューションや機会を見つけ、データの将来について推測することができる高度な資格を持つ専門家です。 それらは主に機械学習モデルの構築に役立ちます。 統計によると、この分野で働くことができる十分な熟練した専門家がいないため、データサイエンティストの需要は高いです。 彼らの鮮やかな知識により、彼らはデータの傾向を実験し、プログラミングと管理に新しい変更を加えることができます。 データの視覚化、確率の理解などの総合的なスキルが必要であり、データサイエンティストになるには、さまざまなデータツールに取り組むことができます。 データサイエンティストの給与も高いです。 したがって、それはこの分野での良いキャリアの選択です。

データ分析に精通しているほとんどの人は、データアナリストとしてのキャリアを開始し、その後徐々にレベルアップします。 データアナリストの主なタスクは、特定のプロジェクトのデータを確認し、長所と短所を特定することです。 Python、データの視覚化、クリーニングなどのプログラミング言語のスキルが必要です。 これは時間の経過とともに最も選ばれたキャリアであり、シニアデータアナリストに昇進するか、彼の知識を広げて関連分野の専門家になることができます。

データエンジニアリングは、このストリームで切望されているもう1つのキャリアです。 データエンジニアの主な焦点は、ソフトウェア開発です。 割り当てられたデータアナリストは、売上、市場パフォーマンスを評価し、それらをデータサイエンティストに報告して、売上または収益に影響を与える可能性のある問題を修正する役割を担っています。 高度なSQLクエリとPythonの知識、データパイプラインを構築する機能は、データエンジニアになるための基準の一部です。 より多くの経験とスキルがあれば、上級データエンジニアに昇進することができます。

データアーキテクトは、関連分野の重要な専門職です。 あなたがデータエンジニアリングに興味があり、あなたの会社のデータストレージシステムを制御することに強い関心を持っているなら、データワイヤアーキテクチャはあなたにとって本当に良いキャリアになることができます。 1つに選ばれるには、SQLの知識と、専門分野に基づいたデータおよびその他の技術スキルの管理に関する経験に精通している必要があります。

機械学習スペシャリストは、データサイエンスの分野で優れたキャリアの選択肢となる可能性があります。 簡単に言うと、機械学習エンジニアまたはスペシャリストは、機械学習の分野を専門とするデータサイエンティストです。 一部の企業は、データサイエンティストによって行われた変更または更新の展開を支援できるソフトウェアエンジニアも採用しています。 この分野で働くには、Python、クラウドコンピューティング、Spark、および基本的なソフトウェアエンジニアリングのスキルをしっかりと把握している必要があります。

事業分析は、需要が高いもう1つのキャリアオプションです。 ビジネスデータアナリストの最も重要なタスクは、現在のビジネストレンドを調べることです。 ビジネスアナリストは、ビジネススキルに加えて、プログラミングスキルとデータサイエンスの優れたコマンドを持っている必要があります。

定量的アナリストはデータサイエンスの専門家であり、主に機械学習を使用して財務上の問題やその他の市場リスクを把握できる統計分析に焦点を当てています。

データサイエンスの知識を持ったシステムアナリストになりましょう。 問題を注意深く調べて管理と組織に関連する問題を解決し、その詳細をデータサイエンティストに送信して解決します。

また、マーケティングアナリストになり、マーケティングデータを調べてその有効性を確認したり、製品を市場で宣伝したり、市場での会社の位置に関連する情報を提供したりすることもできます。

統計と研究によると、データサイエンスの分野では、将来性があり、キャリアの機会が急増しています。 フリーランスのデータ専門家も、この分野の成長、人気、革新に貢献すると同時に、より多くの経験を積んでいます。

結論

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