データサイエンティストの解剖学[インフォグラフィック]

2020年には約150000のデータサイエンスの雇用がインドで創出されると推定されています。データサイエンスは業界全体で非常に多くの用途があり、最も人気のあるキャリアオプションの1つとして浮上しています。

データサイエンティストになるには何が必要ですか？

データサイエンティストになるために必要な最初で最も重要なことは教育です。 学士号を取得することが不可欠です。 データサイエンティストの約85％が修士号を取得し、45％が博士号を取得しています。 データサイエンスの専門家になるには、一流機関のデータサイエンスコースをご覧ください。

もう1つの重要な側面は、専門分野またはコースです。 たとえば、データサイエンティストの32％は数学と統計のバックグラウンドを持ち、19％はコンピューターサイエンスのバックグラウンドを持ち、16％はエンジニアリングのバックグラウンドを持っています。 認められた大学または機関からのデータサイエンスコースは、あなたの履歴書をより高く保持します。

必要な技術スキルは何ですか？

教育は重要な要件ですが、それだけが要件ではありません。 また、適切なスキルのセットと高い技術的適性が必要です。

• データセットを戦略的に理解して解釈するための統計モデリング。
• R、Hive、Python、SQLなどのトッププログラミング言語の少なくとも1つを知っている。
• 統計と数学の理解
• 大規模なデータセットを解釈および管理するためのソフトウェアエンジニアリングと機械学習を理解する。
• 人工知能を理解して、データサイエンスが特定の問題の解決策と結果を得るのを支援します。
• データをグラフィカルに表現するためのデータの視覚化。

データサイエンティストの役割と責任は何ですか？

ファイナライズまたはフィールドに入る前に、快適に感じるデータサイエンスの領域を選択する必要があります。 あなたの習熟度を特定し、あなたの研究を行います。

データ管理

• 仕事は、会社のデータシステムを見ながら、データを効率的に整理、保存、分析することです。

調査と分析

• これは、データを評価するための論理的および/または統計的手法を体系的に適用するプロセスです。

ビジネス手順を改善する

• 古いデータは、より効率的なビジネス管理のために新しいデータに置き換えられます。

スマートな意思決定と計画

• データは分析と組み合わされて、あらゆるビジネスの意思決定と計画を改善します。

実用的な洞察の生成

• 実用的な洞察は、生のデータセットを分析することによって得られます。

複雑な手順の簡素化

• 複雑なデータセットを分析して、ビジネスに役立つ有用なデータを取得します。

読む：データサイエンティストとソフトウェア開発者

データサイエンティストになるメリット

多数の雇用機会は、この分野を選択する際の多くの側面の1つにすぎません。 需要の高い仕事には、次の利点があります。

• データサイエンティストは、データが隠されている秘密を明らかにする責任者です。 そのため、組織は、傾向や顧客の行動を理解するのに役立つ人を高く評価します。
• アマゾン、グーグル、アップルなどの主要なグローバル組織は、データサイエンティストを探しています。
• 技術のさらなる強化により、将来の雇用を確保します。
• データサイエンスには、コンサルティング、製造、ヘルスケア、マーケティング、製薬、製造など、さまざまな業界でさまざまなアプリケーションがあります。
• 2011年に実施された調査によると、データサイエンスの卒業生の94％がそれを満足のいく仕事だと感じています。

データサイエンティストの平均給与はいくらですか？

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」と呼んでいます。 データサイエンティストの平均給与を見ると、平均して年間約1,20,000ドルです。

詳細：インドのデータサイエンティスト給与

まとめ

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