9種類のデータサイエンティスト[どちらになるべきですか？]

データサイエンスは、今日の日常業務の不可欠な部分になっています。 データマイニング、クラスター分析、機械学習、視覚化などの手法を組み込んで、大量の構造化データと非構造化データを組織にとって貴重なリソースに変えます。

データサイエンスは、主に流行ではなく、キャリアの進歩と専門化の機会が非常に多い分野であるため、最近最も人気のある研究分野の1つになっています。 現代の企業は、データサイエンティストを雇用して、製品、マーケティング、販売、エンジニアリングなどの幅広い業務に貢献しています。 各役割に必要な資格は、教育、経験、スキルレベル、適性の点で異なります。

データサイエンスは、統計学、数学、コンピューターサイエンスを組み合わせたものです。 通常、データサイエンティストとしての作業には、データ収集、情報処理、分析、問題解決、および実用的なソリューションの描画が含まれます。 データサイエンスは、製品に焦点を当てたデータサイエンスとビジネスインテリジェンスに基づくデータサイエンスの2つの大きなクラスに分類できます。 さらに、各カテゴリには複数のサブグループがあります。 さまざまなタイプのデータサイエンティストを1つずつ詳しく見ていきましょう。

製品に焦点を当てたデータサイエンス

研究者

データ研究者は、数値を計算するのが得意です。 通常、統計学のバックグラウンドを持つ人々はこの分野に入ります。 統計学者と学者は、仮説検定、視覚化、定量的研究などのコアスキルを持っています。 統計モデルと理論は、パフォーマンスに影響を与える重要な問題を深く掘り下げることにより、企業の行動に役立つ可能性があります。

開発者

データ開発者は、製品と価格戦略を導くことができるアルゴリズムを考え出します。 さらに、需要予測のためにビッグデータ入力からパターンを抽出するのに役立ちます。これは、在庫およびサプライチェーン管理で重要な役割を果たします。 これらの人々は強力なプログラミングと機械学習のスキルを持っているため、統計家と協力して重大な問題を解決することもできます。

クリエイティブ

データクリエイティブは、膨大な量のデータを処理して革新的なツールを考案します。 このグループは、新しい考え方や学習方法を開発することにより、柔軟で学習的な組織の構築を支援します。 これらの人々は、データを羅針盤として使用し、科学的スキルとすぐに使えるアイデアを使用して、プロセスとシステムを変革します。 データサイエンスクリエイティブは、物事の実装方法を継続的に改善および形成することにより、組織の進化と成長を刺激します。 読む：トップデータサイエンスツール

ビジネスプラクティショナー

このグループは、ビジネスの洞察力と技術力を活用して、重要なビジネス上の意思決定を行います。 彼らはデータサイエンスに精通しているだけでなく、貴重な洞察を導き出し、それを実際の状況に適用するための設備も備えています。 その結果、彼らは論理的思考と証拠に基づく決定の原則に基づいて全体的な文化を作成します。

ビジネスインテリジェンスベースのデータサイエンス

定量的および探索的

データサイエンスに関する深い知識を備えており、学術理論と定量的および探索的研究を組み合わせて、技術製品やその他の製品を改善します。 これらは、サンプリング理論の適用、予測モデルの開発、実験計画の実行などによって、物事がどのように機能するかを知りたいと考えている深い思想家、勤勉な労働者、そして執拗な探検家です。

製品科学者およびエンジニア

データサイエンティストは、製品管理とエンジニアリングの分野でも働いています。 ここでの彼らの仕事は、製品がどのように作られているかを理解するために利用可能な情報を設計、構築、管理することです。 さらに、分析を使用して製品を微調整します。 組織の経済的な成功は、それが消費者に何を提供するかにかかっています。 そのため、データサイエンティストは、競争上の優位性を強化し、不測の事態を乗り越えてビジネスを成功させるために、能力を発揮します。

運用データサイエンティスト

このデータサイエンティストのグループは、データ管理に精通しており、財務、販売、運用など、現代の組織内のさまざまなチームと緊密に連携しています。 彼らの仕事は、問題解決をサポートするために、取引プロセス、クライアントの報告、パフォーマンス、応答、行動、戦略、および効率を分析することです。 運用データサイエンティストは、クライアントサポートチーム、運用および機能マネージャーと緊密に連携して、データシステムの整合性を確保します。 この分野のエントリーレベルのポジションには、統計およびオペレーションズリサーチに関する十分な知識が必要です。

マーケティングサイエンティスト

このタイプのデータサイエンティストは、顧客価値を提供し、組織の収益性と成長を促進する責任があります。 マーケティングデータサイエンティストは、製品のユーザーベースに関心を持っています。 彼らは、通常のマーケティングスタッフと同じように、データサイエンスの知識を使用して、パフォーマンスを評価し、効率を向上させます。

私たちは現在、企業が大量のデータを生成および管理するデジタル時代に生きています。 環境の複雑さにより、この膨大な情報を使用して、競争の激しい市場で継続的に進化し、生き残ることがほぼ不可欠になっています。 結局のところ、企業は真空中で機能しません！

研究科学者

研究データサイエンティストは、大規模なデータセットの処理に長けています。 彼らの仕事は組織の成果に直接結びついていないかもしれませんが、それは報告書作成、要約プレゼンテーション、および他の分析目的のような活動にとって重要です。 このタイプのデータサイエンティストのスキルは、大規模なシンクタンクや金融および研究機関で特に役立ちます。

したがって、データサイエンスは本質的に広範囲であり、そのアプリケーションでも同様に広大です。 現在の人工知能の台頭により、企業はデジタル世界で生成された大量の生データを理解できるさまざまなタイプのデータサイエンティストを採用することが不可欠になっています。

絶え間なく変化するテクノロジー主導の職場で生き残ることは、もう1つの課題です。 その結果、企業はスタッフをトレーニングしており、日常の従業員はスキルアップを求めています。 組織の要件に基づいて、雇用主はさまざまなレベルでさまざまな分野で働く新入社員や経験豊富な専門家を探しています。

データサイエンティストは、情報技術セクターだけでなく、ヘルスケア、銀行、金融機関、研究機関、および管理会社やコンサルティング会社でも採用されています。 さらに、工学の卒業生からMBA取得者、博士課程の学者まで、誰もがデータサイエンスに興味を持っており、データサイエンスについてもっと知りたいと思っています。 ds

結論

そのため、さまざまなアプリケーションで、データサイエンスは需要の高い分野として浮上しており、雇用主、学生、専門家の間でも同様に関心のある分野となっています。 将来ペースを上げるのは、今日の話題のキャリアです！

世界のトップ大学からデータサイエンスコースを学びましょう。 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取得して、キャリアを早急に進めましょう。