データサイエンスの将来の範囲–データサイエンスを学ぶ4つの理由

データは私たちが住む世界を支配しており、実際、21世紀の「石油」と呼ばれています。 過去数年間で、世界はデータの急増と継続的な急増を目撃してきました。 ソーシャルメディア、スマートフォン、モノのインターネットの成長のおかげで、今日私たちが自由に使えるデータの量は想像を絶するものです。 AlphabetのEricSchmidtが主張するように、私たちは48時間ごとに、文明の黎明期から15年前まで人類が生成したデータの量を生成します。 では、どうすればそのような大量のデータを理解できるのでしょうか。

データサイエンスとは何ですか？

簡単に言えば、データサイエンスは、数学、プログラミング、統計、データ分析、機械学習を組み合わせたものです。 これらすべてを組み合わせることにより、データサイエンスは高度なアルゴリズムと科学的手法を使用して、構造化および非構造化の両方の大規模なデータセットから情報と洞察を抽出します。 ビッグデータと機械学習の出現は、データサイエンスの成長をさらに促進しました。 今日、データサイエンスは、ビジネス、ヘルスケア、金融、教育など、さまざまな業界のあらゆる分野で使用されています。

データサイエンスの使用

日常生活に忍び込んだデータサイエンスの最も一般的なユースケースは、レコメンデーションエンジンです。 AmazonまたはNetflixを使用しているときはいつでも、「好きなもの」というパーソナライズされた推奨事項が表示されますか？ これは、ユーザーの検索と購入のパターンを追跡して理解し、カスタマイズされた推奨リストをキュレートするデータサイエンスアルゴリズムの典型的な例です。

データは現在私たちの生活を支配している遍在する力であるため、この分野での仕事はかつてないほど活況を呈しています。 ビッグデータエンジニア、機械学習エンジニア、およびデータサイエンティストは、LinkedInの上位3つの新しい仕事です。 2012年以来、データサイエンティストの職位は、650％以上増加しており、これにより、データサイエンスは現在最も注目されている専門分野の1つになっています。 さまざまなキャリアストリームの専門家が知識ベースをスキルアップして、データサイエンスの新しい分野に移行しているのは当然のことです。

データサイエンスの将来の範囲

デジタル革命が始まる前は、私たちが自由に使えるデータはほとんど構造化されており、サイズも比較的小さかった。 その結果、これらの小さく構造化されたデータセットを分析するには、従来のBIツールで十分でした。 ただし、近年のデータの指数関数的成長は、方程式全体を変えました。 どうして？

従来のデータセット（ほとんどが構造化されていた）とは異なり、今日生成されたデータ（ソーシャルメディア、金融取引、ログ、マルチメディアファイル、オンラインポータルなどのさまざまなソースから）は、ほとんどが半構造化または非構造化されています。 現在、世界のデータの80％以上が非構造化データです。

年を追うごとに、データは増え続け、すでに膨大な量のデータに追加されるだけです。 従来のBIツールでは、このような膨大な量の非構造化データセットを分析することはできません。データの保存、処理、分析には、より高度でインテリジェントな分析ツールが必要です。 これは、データサイエンスが違いを生むのに役立った場所です。

ますます多くの組織がビッグデータ、AI、MLに門戸を開いているため、熟練したデータサイエンスの専門家に対する需要はますます高まっています。 実際、ハーバードビジネスレビューは、データサイエンティストの仕事を、21世紀で最もセクシーな仕事であるとさえ称賛しました。

データサイエンスのおかげで、新しいエキサイティングな可能性が開かれ、私たちの周りの世界の見方が絶えず変化しています。 人間の生活をより良い方向に変えるためのデータサイエンスの貢献は計り知れません。

たとえば、スマートフォンをスマートデバイスやIoTハブに接続すると、不在の場合でも家の中や周辺で何が起こっているかを監視できます。 個々のユーザーの好みや好みを理解し、それらの推奨リストを作成できる高度なアルゴリズムのおかげで、オンラインショッピングは非常に簡単になりました。 データサイエンスの不正およびリスク検出アルゴリズムのおかげで、オンライン金融取引はこれまでになく安全になりました。

これらだけでなく、データサイエンスもヘルスケアセクターに多大な貢献をしてきました。 データサイエンスのアルゴリズムとアプリケーションは、ゲノミクス、医薬品開発、医療画像分析、リモートモニタリングなどにあります。

データサイエンスはまだ進化している分野であるため、将来的にはさらに多くのことが期待できます。 近い将来に現実になる可能性のあるエキサイティングなデータサイエンスのトレンドのいくつかを見てみましょう。

• IoTはすでにスマートデバイスを接続する現実ですが、将来的には、アプリ、デバイス、および人々が同期して連携する接続ハブであるインテリジェントデジタルメッシュの一部になることを楽しみにしています。
• 製品マーケティングとカスタマーサービスは、高度なチャットボット、バーチャルリアリティ（VR）、拡張現実（AR）によって革命を起こします。 パーソナライズされたカスタマーエクスペリエンスに、ライブシミュレーション、インタラクティブデモ、提案されたソリューションの視覚化が含まれる時期を楽しみにしています。
• ブロックチェーンは主流になる可能性があります。これは金融セクターに限定されるだけでなく、ヘルスケア、銀行、保険、その他の業界にも適用されます。
• 自動化されたMLシステムと拡張分析を組み合わせることで、予測分析が変革され、次のレベルに引き上げられます。 予測分析は、ヘルスケアの様相をさらに変えるのに役立ちます。
• 「データサイエンティスト」の役職は、さまざまな役割を含むように大規模な変革を遂げます。 テクノロジー、データサイエンス、AIが進歩し続けるにつれて、データサイエンティストは、データサイエンスの動的な学習曲線に対応するために進化する必要があります。

これらは、データサイエンスが今後数年間で私たちの世界にもたらす可能性のほんの一握りです。

なぜデータサイエンスを学ぶのですか？

上記の理由がデータサイエンスを学ぶことの重要性についてあなたを納得させるのに十分ではなかった場合、おそらくこれらの4つの理由は次のようになります。

データは21世紀の燃料です

Simon Quintonによると、 「分析がエンジンである場合、データは21世紀の燃料です。」 データがなければ、企業はビジネスの合理化に役立つ可能性のある有用な洞察を見つけることができません。 結局のところ、データがなければ、すべての重要な顧客情報はどこから来るのでしょうか？ 顧客データがなければ、顧客満足度を向上させたり、パーソナライズされた推奨リストを作成したりすることは不可能です。

需要と供給のパラドックス。

前述したように、データサイエンティスト、ML、AIエンジニアなど、熟練したデータサイエンスの専門家に対する需要が高まっています。 しかし、この分野の熟練した専門家の供給は、はるかに遅いペースで忍び寄っています。 IBMは、2020年までにデータサイエンスがすべてのデジタルジョブの28％を占めると主張していますが、残念ながら、有能な応募者が不足しているため、求人は45日間も空席のままです。 さらに、IBMのQuantCrunchレポートには次のように記載されています。

「機械学習、ビッグデータ、およびデータサイエンスのスキルは、採用するのが最も困難であり、満たされない場合、最大の混乱を引き起こす可能性があります。」

データサイエンスには非常に多くの欠員があります。今こそ、スキルを向上させ、絶好の機会を活用するときです。

儲かる高給のキャリア

データサイエンスは非常に高度で排他的な研究分野であり、この分野の専門家が大きなお金を稼ぐことは間違いありません。 たとえば、PayScaleによると、インドのデータサイエンティストの平均給与はRs 6,99,928であり、データアナリストの平均給与はRsです。 4,04、924.データサイエンスのすべての職務は、ほぼ同様の給与スケールを持っています。 最良の部分–データサイエンスはまだ進化しているので、あなたは停滞したキャリアを持つことは決してありません。 学び、スキルアップし、より多くのお金を稼ぐ機会がたくさんあります。

豊富なポジションで柔軟性が高い

データサイエンスは、ヘルスケア、銀行、eコマース、ビジネス、コンサルティングサービスなど、あらゆる業界で応用されている用途の広い分野です。 ただし、データサイエンスでそれを大きくするために必要なスキルセットを持っているのは、ほんの一握りの個人だけです。 また、データサイエンスの職務には重複するスキルがあることが多く、データサイエンスの専門家にある程​​度の柔軟性と敏捷性を与えます。 空いているポジションはたくさんありますが、それらのポジションを埋める応募者は多くありません。

データサイエンスは、組織がターゲットオーディエンス、市場、およびビジネスに関連するリスクを理解するのに役立つだけでなく、すべてデータの助けを借りて、顧客に近づくのにも役立ちます。 有望な分野はまた、志願者に素晴らしいキャリアの機会をもたらします。 データサイエンスは、飽和度が低く、高額で、新しい分野であり、それに取り組む専門家に絶え間ない成長と発展を保証します。

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