なぜ経営学と商学の学生がデータサイエンスに移行しているのですか？

今日の世界はデータで動いています。 目覚めた瞬間から就寝するまで、データが日常生活の中で行う無数の介入があります。 実際、それらのいくつかは、私たちが気づいてさえいない現代の生活に非常に固有のものです。 今日、世界中で平均して2.5兆バイトのデータが毎日生成され、使用されています。

スマートウォッチに設定した目覚まし時計であれ、眠りにつく前に「ライトを消す、Alexa」コマンドであれ、データはあなたの生活のあらゆる面で絡み合っています。 シェイクスピアは「人生はただ歩く影…」と口論していましたが、現代の対応物を見つけるとしたら、人生はデータの歩く影にすぎません。 すべての新しいイノベーションは、データ分析とデータアプリケーションに依存しています。 これが、データサイエンスのキャリアが、さまざまな学問分野の卒業生の間で最も人気のあるものとして浮上している理由です。 データサイエンスの学習に興味がある場合は、データサイエンスコースをご覧ください。

このようなデータが私たちの生活のあらゆる側面を支配しているため、データを処理するデータは、世界の経済的および社会的進歩にとって非常に重要になります。 したがって、データサイエンスのキャリアが、さまざまな分野の学生にとって最も収益性の高い卒業先の1つとして浮上しているのは当然のことです。

データサイエンスとは何ですか？

データサイエンスとは何かを理解しやすくするために、記憶の道を歩いてみましょう。 コンテンツを共有するためにファイルをCDやフロッピーディスクに「書き込む」必要があったGoogleドキュメントやハードドライブの前の日を覚えていますか？ それから、ユビキタスなUSBドライブ、さらにはWeShareのようなソフトウェアツールに至るまで、データの共有は何年にもわたって大きく進化してきました。 これは基本的に、今日の時代に定期的に生成されるようになる大量のデータに適応するテクノロジーです。

フロッピー時代のメモリ空間や、スマートフォンの初期世代のマイクロディスクに戻ると、今日浮かんでいる膨大な量のデータを適切に測定することはできません。 データのより良い管理、調整、および適用は時間の必要性であり、簡単に言えば、データの処理の背後にある科学はデータサイエンスです。

誰がデータを処理しますか？

データの範囲は、量だけでなく、その多様な使用法と複雑なアプリケーションの観点からも拡大しています。 すべての人生の歩みは、より適切には「ビッグデータ」と呼ばれるデータの使用を必要とします。 データサイエンスは、統計、ソフトウェア開発、コンピュータサイエンス、数学などの関連分野の傍受に立っています。 したがって、データサイエンスを適切に管理するには、専門的なスキルセットが必要です。

データサイエンスには、具体的なビジネスソリューションを開発するための分析とアプリケーションが必要です。 したがって、データサイエンティストになるためには、複数の帽子をかぶることが求められます。 確かに、技術的背景、特にコンピュータサイエンスやソフトウェア開発に属する人々は、この分野でより強力な基盤を持っています。 しかし、前に示したように、データサイエンスには、数学的な決定を行い、市場統計を分析し、ビジネス開発のためにそれらすべてを管理することも含まれます。 データサイエンスの重要性についての詳細をご覧ください。

このように、商取引や経営学の学位を持っている人にも大きな需要があります。 要するに、データサイエンティストとしての資格を得る前提条件はありませんが、コンピュータサイエンスまたは管理、商取引、および関連分野の強力な知識ベースを持つことは役立ちます。

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データサイエンスにおけるさまざまな役割は何ですか？

データサイエンスは一枚岩の分野ではありません。 データサイエンスには多様なキャリアパスがあります。 さまざまな専門分野があり、多数のサブカテゴリがあります。 データの性質とその潜在的なアプリケーションは非常に多様であるため、データサイエンスのさまざまな側面を処理するには、さまざまな分野の専門知識が必要です。

それは、データの視覚化、機械学習、フルスタック開発を含むソフトウェア側から、データの最適なストレージ、ビッグデータ管理、市場の洞察とビジネスインテリジェンスを含む分析側にまで及びます。 データサイエンスは、さまざまな分野の専門知識の合流点です。 したがって、あなたは技術のバックグラウンドを持っているか、管理または商取引の学位を持っている可能性があります。データサイエンスは、非常に興味深い見通しを持っています。

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現代の市場でデータサイエンスの需要はありますか？

なぜデータサイエンスのキャリアがあるのか​​という疑問に出くわすことがよくあります。 答えは簡単です。 データは未来です。 今日の企業は、データに基づく事実と統計に大きく依存してビジネス上の意思決定を行っています。 今日の非常に競争の激しい世界では、もはや仮定の範囲はありません。 したがって、企業は、市場の専門家によって設計および分析されたデータに基づいて意思決定を行います。

次に、これらをプログラミング構造に適合させて、テクノロジーの助けを借りてビジネスのパフォーマンスを向上させます。 したがって、分析面でも実行角度のプログラミング面でも、管理、商取引、ソフトウェアの各ドメインの専門家が、現代のほぼすべての業界にデータサイエンスを不可欠なものにする上で主要な役割を果たします。 業界または企業に名前を付けると、データサイエンスのアプリケーションがあります。

FacebookやWhatsappのような大企業が、ユーザーのサービスを無料で利用できるのに、そのような莫大な利益を上げられるのはなぜだろうと思ったことはありませんか。 答えはデータサイエンスにあります。 ソーシャルメディアプラットフォームは、顧客の行動に関するデータの堅牢なリポジトリとして登場しました。 これにより、ターゲットオーディエンスに関する洞察が企業に提供されます。ここでも、データサイエンティストはデータを巧みに操作してエンドツーエンドのソリューションにし、ビジネスが収益性の高いビジネス上の意思決定を行うのに役立ちます。

コマースのバックグラウンドを持つ専門家は、データサイエンスでどのような役割を果たしますか？

データサイエンスは、市場データから推定された情報を実装可能なレポートとソリューションに定量的に変換することに依存しています。データサイエンスでは、数値が果たす重要な役割があります。 ほとんどの商学の学位の主力はビジネスと数学を組み合わせているため、商学の卒業生のスキルはデータサイエンスにとって貴重です。

利用可能なデータから正確な計算を行って、いずれかのビジネス上の決定を通知する必要があります。 したがって、商取引の学位を持つ専門家がデータサイエンスにもたらす市場と利益の完全な理解と並置された代数、確率、および統計の知識は非常に重要です。

データサイエンスにおいて、管理のバックグラウンドを持つ専門家はどのような役割を果たしていますか？

必要な計算が行われると、データはさまざまなアルゴリズムを使用して機械学習に適合します。 データサイエンスの最終的な目的は、データの洞察を使用可能なビジネスソリューションに適用することです。 ここで、管理専門家の関連性が出てきます。データサイエンスの成果を実装するには、ターゲットを理解する必要があります。

データ分析とデータストレージは、この点で重要な役割を果たします。 巨大なデータセットを、ビジネスに機会を生み出す可能性のある予測的で包括的な形式に分析することは、管理の専門家が得意とすることであり、これはデータサイエンスの資産であることが証明できます。

データサイエンスの管理およびコマースの学生のキャリアの見通しは何ですか？

データが大きくなるにつれて、統計および分析のスキルを持つ専門家の需要が増え続けています。 現在、データサイエンスには両方が欠けています。 マッキンゼーのレポートによると、米国はビッグデータを処理するための管理または商取引のバックグラウンドから約190000人の専門家の不足に直面していました。 したがって、データアーキテクトであろうとビジネスアナリストの役割であろうと、管理または商取引の学位を持っている人は、データサイエンスの有料パッケージを主導する可能性があります。

まとめ

データサイエンスのキャリアで商学や経営学の学位を取得している理由をまだ疑問に思っている場合は、Google、Facebook、Apple、Airbnb、PayPalなど、従業員の70％をデータに捧げている有名人を覚えておいてください。理科。 したがって、適切な適性があれば、データサイエンスの領域では空が限界になります。 トップ企業がデータサイエンティストを採用していることについてもっと読む。

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