5つの最も人気のあるタイプのデータサイエンスジョブ

この惑星では、毎日2.5兆バイトのデータが生成されています。 しかし、そのデータのほとんどを分析し、ビジネスソリューションを提供することですべての業界を支援することの背後にいる偉大な人物は誰ですか？ はい、それはデータサイエンティスト（歌われていない非常に有名なヒーロー）です！ 22世紀で最もホットな仕事と宣言されていますが、データサイエンスが提供する仕事の種類を知っていますか？ さて、私たちはあなたに悟りのたいまつを渡すためにここにいます、好奇心旺盛な魂！

しかし、この取り組みを始める前に、重要なヒントから始めましょう。データサイエンスは、データ分析、統計、コンピューターサイエンス、機械学習など、さまざまな分野を組み合わせたものです。 この分野に不慣れな場合、それは困難で圧倒される可能性がありますが、異なる企業が同じプロファイルから異なる役割を期待していることを覚えておくことが重要です。 つまり、「データサイエンティスト」は、JDが大幅に異なり、必要なスキルのセットも異なる包括的な用語として使用されることがよくあります。

調査できるデータサイエンスの仕事は次のとおりです。

• データエンジニア

インターネットが世界を席巻しているので、あなたがあなたの名前にグーグル検索結果を持っていると主張することができないならば、ビジネスは事実上存在しません。 幸運にも多くのトラフィックを獲得できる企業もありますが、それに伴い、より多くのデータを処理しなければならないというまったく別の問題が発生します。 しかし、あなたはそのデータをどうしますか？ 賢明に使用すれば、データは成功への鍵となる可能性があります。 会社を前進させ続けるためにデータインフラストラクチャを設定できます。 ここでは、機械学習と大量の統計は、強力なソフトウェアエンジニアリングスキルほど重要ではありません。 絶え間ない量のデータを活用しようとしている企業では、ジュニアデータサイエンティストのメンターシップの機会が少ないことが判明する可能性があることを覚えておいてください。

この分野では指数関数的に成長する可能性がありますが、運があなたを捨てて十分な指導が与えられない場合、停滞やフロップのリスクも高くなります。

専門的および技術的専門知識
Informatica 9、Unixシェルスクリプト、Pl / SQL
プログラミング言語：Java / Python / Scala

• データアナリスト

多くの場合、ほとんどの企業でデータサイエンティストであることと同義であり、職務記述書または職務プロファイルでは、TableauまたはExcelのマエストロになるか、SQLデータベースからデータを引き出し、ダッシュボードをレポートし、重要なデータの視覚化を行う必要があります。

長年にわたって人気を博している手法は、A / Bテストです。A/Bテストでは、AとBの2つのバリアントを使用したランダム化実験が行われます。 統計的仮説はそのアプリケーションに含まれ、2サンプルの仮説検定は、会社またはベンチャーの作業統計でさらに使用されます。 あなたの仕事はまた、A / Bテストの結果を分析したり、会社のGoogleAnalyticsアカウントを主導したりすることを期待しているかもしれません。

専門的および技術的専門知識
Informatica 9、Unixシェルスクリプト、Pl / SQL
プログラミング言語：Java / Python / Scala

• データアーキテクト

データアーキテクトの重要性は刻々と高まっています。 彼らの職務は、企業が統合、保護、一元化、および維持する必要のあるデータシステムのすべての管理のための青写真を作成することです。 この分野のアーキテクトは、業界で進行中のイノベーショントレンドに匹敵することに加えて、Spark、Hive、Pigなどのマスターテクノロジーを必要としています。

データアーキテクトは、物理データモデリング、論理データモデリング、データ戦略、データクエリ言語、データポリシーの開発、データウェアハウジング、およびデータの保存、取得に対処するために本質的に最適であることが証明されるシステムの特定と選択に熟練していることが期待されます。 、および管理。

• 機械学習エンジニア

機械学習エンジニアの焦点は、多くの場合、企業の運用上の質問に答えるよりも、並外れたデータ駆動型製品を作成することに置かれます。 それらの属性は、アルゴリズムがどのように機能するかを知ることではなく、それらをどのように使用するかを知ることです。 コードをまとめる方法を知っていれば、さまざまなデータセットを解約してcp = ombし、探しているものを正確に見つけることができます。

これは、数学、統計、または物理学を正式に掘り下げたが、より学術的に傾いた道を追求するという同じ熱意を持っている人にとって理想的な状況であることがわかります。 大まかに言って、機械学習エンジニアの役割には、パフォーマンスとスケーラビリティのためのソリューションの最適化、データベースとバックエンドシステム間の機能的なデータフローの確保、カスタムの機械学習コードの実装が含まれます。

• 統計家

前述のすべての役割は元気にデータを探索しますが、パーティーの湿ったタオルのように振る舞うこの1つの役割があります-それは統計家です。 それは、その役割が決して退屈であるということではありませんが、これらは会社がデータを超えて意思決定を行うのを助ける人々だからです。 機械学習システムを起動することには、特定のデータセットで完全に機能するだけではありません。たとえば、本番環境で実行するときの動作などです。ここで、統計家のスキルが役立ちます。 それらは、すべての事実が完全に一致していない場合に、意思決定を行い、安全に結論に達するのに役立ちます。

データサイエンスの分野では、ビッグデータで健全な発見をするために多くの「トレーニングと好奇心」が必要です。 2020年までにデータが驚異的な40ゼガバイトに達すると予測されているため、そのデータを扱う訓練を受けた専門家は間違いなく不足するでしょう。 データサイエンスの列車に乗り込むと、データを操作する方法で世界を救うことで報われるかもしれません。