データサイエンスのキャリア：さまざまな職務、給与、スキル、データサイエンティストになるための手順

データサイエンティストは、構造化データと非構造化データの大規模なセットを収集、分析、処理するスキルを備えたコンピューターの専門家です。 この時代のコンピューターでは、ほとんどの組織が日常業務で大量のデータを収集しています。 テクノロジーとのほとんどすべての相互作用において、データは交換されます。 データサイエンティストの役割は、このデータを分析し、結果を解釈して、組織の利益のためにそれらを実装することです。 専門知識を身に付けて夢のデータサイエンスの仕事に就きたい場合は、データサイエンス認定資格を確認してください。

現代の世界では、毎日約2.5兆バイトのデータが処理されています。 データサイエンティストは、この膨大な量のデータを整理および分析して、収益性の高いビジネスをリードするためにアクセスできるようにすることができます。 たとえば、組織はデータサイエンスを使用して、顧客に習慣的な購入を思い出させることができます。 毎月シャンプーを注文すると、毎月同じ時期に戦略的に配置された取引が見つかり、さらに購入するように促される場合があります。

データサイエンティストは、ビジネス分析において重要な役割を果たすだけでなく、データ製品とソフトウェアプラットフォームの構築にも責任を負います。 正直なところ、データサイエンスは、コンピューターサイエンス、統計、数学を組み合わせたものです。

これらすべてを考慮すると、このダイナミックに拡大する業界でのキャリアを考えることは良い考えです。

データサイエンスの専門家のためのさまざまな職務

ほとんどの企業は、成長のためにデータ分析を採用しています。 データサイエンティストは、テクノロジーだけでなく、FMCG、ロジスティクスなど、他のすべての主要セクターでも需要が高まっています。 ここに、5大企業、つまりグーグル、アマゾン、アップル、マイクロソフト、フェイスブックは、世界のデータサイエンティスト全体の半分を雇用しています。

志願者のための有利なデータサイエンスキャリアのいくつかは次のとおりです。

データサイエンティスト

データサイエンティストは、組織への影響を測定するためにさまざまなデータパターンを調査します。 データサイエンティストの重要な役割は、他の人が理解できるように、より簡単な方法でデータの重要性を説明する能力です。 彼らは、複雑な問題を解決するために必要なさまざまなプログラミング言語の統計的知識を持っているはずです。

データアナリスト

データを分析して市場の傾向を把握することは、データアナリストの役割です。 彼は、市場における会社の地位を明確に示すのに役立ちます。 企業が目的の目標を設定すると、データアナリストは必要な目標を達成するためのデータセットを提供します。

データアナリストの役割は、企業の要件に応じて変更される場合があります。 たとえば、マーケティング部門は、さまざまなマーケティング戦略に対する消費者の行動や反応を理解するために、しばらくの間サービスを必要とする場合があります。

データエンジニア

データエンジニアは組織の中核と連携し、企業のバックボーンと見なすことができます。 彼らは、大規模なデータベースのビルダー、デザイナー、およびマネージャーです。 彼らは、データパイプラインの構築、正しいデータフローの実現、データが関連部門に確実に届くようにすることを担当しています。

データエンジニアは、他のデータエキスパートと協力して、同僚と結果を伝達する必要があります。 一言で言えば、データエンジニアは、データの視覚化を通じて会社と洞察を共有し、組織の成長を支援する必要があります。

読む：インドのデータエンジニアの給与

ビジネスインテリジェンスアナリスト

ビジネスインテリジェンスアナリストは、収集したデータを分析して会社の効率を最大化し、より多くの利益を生み出すのに役立ちます。 それらの役割は、分析よりも本質的に技術的であり、一般的なマシンに関するより多くの知識を必要とします。 彼らはビジネスとITの間の架け橋として機能し、彼らの改善を支援する必要があります。

ビジネスインテリジェンスアナリストは、特定の業界および業界のトレンドに関する知識を持っている必要があります。

続きを読む：ビジネス分析とビジネスインテリジェンス：BAとBIの違い

マーケティングアナリスト

マーケティングアナリストの役割は、マーケティング部門の企業を支援することです。 彼らは、どの製品を大量に生産し、どの製品を中止するかを分析して提案します。 顧客満足度レポートを監視することは、既存の製品やサービスの改善に役立ちます。 彼らは、対象となる顧客にどの製品をどの価格で販売するかを決定します。

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データサイエンスのキャリアを構築するために必要なスキル

データサイエンティストは、優れたプログラミングスキルでデータを分析するための優れた洞察力を備えている必要があります。 特定の組織の要求に応じて、さまざまなスキルを使用します。

このキャリアに必要なスキルは、2つの部分に分けることができます。

技術的なスキル

データサイエンティストとして成功するには、数学、コンピュータープログラミング、統計に優れている必要があります。

必要なその他の技術スキルは次のとおりです。

• プログラミング–コンピュータープログラミングとコーディング言語の習熟度
• 分析ツールの知識– SAS、HADOOP、Spark、およびRは、データサイエンティストが使用する一般的な分析ツールです。
• 非構造化データの作業性–さまざまなチャネルから受信した非構造化データを管理する機能

非技術的スキル

個人が持つ個人的なスキルのほとんどは、非技術的なセクションに分類されます。 彼らです：

• 強いビジネスセンス
• コミュニケーションスキル
• データの直感

詳細：データサイエンティストにとっての8つの重要なスキル

データサイエンティストになるにはどうすればよいですか？

データサイエンティストとしてのキャリアを開始するには、データサイエンスまたは関連分野の学士号を取得している必要があります。 データサイエンティストとして市場に参入するには、データサイエンスの認定コースが望ましいです。 数学と統計のバックグラウンドも、この分野で成功する可能性を高めます。

まったく異なる教育分野の学生でさえ、データサイエンティストとしてのキャリアを追求することができます。 コードを記述したことがない場合でも、ハードワークと学習への取り組みのおかげで、データアナリストになることができます。

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12〜18か月のコースを修了すると、業界での準備が整い、高給の仕事が確実に得られます。

詳細：データサイエンティストになる方法は？

データサイエンスのキャリアでどのような給与を期待できますか？

データサイエンスは需要が高いため、十分な効果があります。

インドのデータアナリストの平均基本給は年間約4.96ラクで、これにはボーナスが約5万、利益分配ベースが4万が含まれます。 この数字は、あなたの経験、追加のスキル、場所、および雇用者に応じて、年間最大9.98万ルピーになる可能性があります。

データアナリストとして始めたばかりの場合、またはこの分野での経験が1年未満の場合は、年間約3.50万ルピーの収益が期待できます。 あなたが約1-4年の経験を持っているならば、あなたは年間4.83万ルピーを作ると期待することができます。 5〜9年の経験を持つアナリストの場合、報酬は年間約7.20万ルピーです。 10〜19年の経験を持つ経験豊富な候補者には、年間約12.75万ルピーが支払われます。

では、あなたの経験は実際にあなたの給料にどの程度の影響を与えますか？ 経験豊富なデータアナリストの場合、経験の浅い候補者よりも約157％高い給与を得ることができます。 中級レベルの経験を持つ人は、経験の少ない他の人よりも45％多く稼ぐことができます。

追加のスキルや認定中に教えられなかったスキルは、給与の上昇に寄与する可能性があります。 あなたがデータ分析に熟練しているなら、あなたは年間約4.32万ルピーを稼ぐことができます。 SQLを使用できる場合は、年間約4.92万ルピーの給与を得ることができます。

ソース

統計分析の習熟度も追加のボーナスです。 このスキルで年間約4.80万ルピーを稼ぐことができます。 Microsoft Excelの知識があれば、給与は年間約3.89万ルピーになります。 これらすべての中で最も人気のあるスキルはデータ分析であり、MicrosoftExcelとSQLがそれに続きます。 統計分析は最も人気がありません。 ただし、これらのスキルはすべて、市場価格よりも低く支払われます。

結論

データサイエンスは米国でナンバーワンの仕事の1つです。米国の労働統計レポートによると、熟練したデータサイエンティストの需要は、2026年までに27.9％の割合で増加します。分析スキルがあり、コンピューターに情熱を持っている場合は、次に、データサイエンスの高度な学位は、キャリアにとって完璧な目標です。 upGradのプレミアムデータサイエンスコースのいずれかに参加して、データサイエンティストとして優れた仕事を得るチャンスを加速することができます。

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