米国におけるデータサイエンスのトップ8のキャリアオプション[2022]

2012年に、HBRはデータサイエンティストを「21世紀で最もセクシーな仕事」と宣言しましたが、今ではその理由がわかり始めています。

データサイエンスは、私たちの日常生活のほぼすべての側面に浸透している遍在する力です。 教育からヘルスケアまで、データサイエンスは、現代の業界のすべての類似点に適用されます。

世界中のネチズン、企業、および組織が（私たちが話すように）膨大な量のデータを生成し続けるにつれて、データサイエンステクノロジーの重要性は実際のシナリオでより顕著になります。 AI、ML、ディープラーニングなどのテクノロジーは、私たちの周りの世界を変革し、eコマース、フィンテック、ヘルスケア、エドテックなどの複数の業界で新しい機会を生み出しています。

あらゆる形態と規模の企業がこの膨大なデータプールを活用して、独自のソリューションを革新し、顧客体験のパーソナライズに注力しています。 データサイエンステクノロジーを活用するビジネスの数が増えるにつれ、熟練した資格のあるデータサイエンスの専門家に対する需要が急増しています。

IBMは、2020年までに米国のすべてのデータサイエンスおよび分析の専門家の求人が364,000から272万に増加すると予測していますが、米国労働統計局は、 2026年までに1,150万の新しいデータサイエンスの求人が発生すると予測しています。

これらの統計が証明するものがあるとすれば、それはデータサイエンスがここにとどまっているという事実であり、時間とともにデータサイエンスに新しい仕事が出現し、データサイエンスの専門家の需要をさらに押し上げます。

IBMのAI専門会社とは、AIジョブのブームを意味しますか？

IBMは長い間、データサイエンス、特に人工知能の最前線に立ってきました。 IBM Watsonは、この分野での成果の最大の例の1つです。 IBMは、データサイエンスのビジネスに長く携わってきたため、「流動的なAI 」が時間の必要性であると強く信じています。

簡単に言えば、現代の業界は流動的なAIテクノロジーを必要としています。つまり、目の前の状況にすばやく適応できるということです。 この高度なテクノロジーは、特定のドメインの知識とモデルを新しいユースケースと課題に適用できます。 彼らは、さまざまな形の知識を組み合わせ、因果関係を解き放ち、新しいことを独立して学ぶことができるAIを必要としています。

この目標を達成するために、IBMはすでに新時代のAIエンジニアリングツールの開発を開始しています。 このビジョンを推進する4つのコアワークストリームは次のとおりです。

• ニューロシンボリックAI

Neurosymbolic AIは、ディープラーニングのより高度で高度な予測です。 これは、ニューラルネットワークの能力をシンボリックな方法で活用して、AIの推論能力を改善および最適化することを目的としています。

• 安全で信頼できるAI

IBMは、説明性、正確性、およびバイアスの削減に重点を置いた、堅牢で安全で信頼できるAIを提供することを目指しています。

• AIエンジニアリング

目標は、データ準備、モデルトレーニング、ソフトウェアライフサイクル管理などの日常的なタスクを簡素化および自動化するAIエンジニアリングツールと機能を開発することです。

• AIハードウェア

IBMは、エネルギー効率の高い破壊的なクラスのAIハードウェアの開発に取り組んでいます。 このAIハードウェアは、エネルギーの需要と消費を増やすことなく、コンピューティング能力と可能性をスケールアップできます。

徐々に、これらのテクノロジーが市場に投入されるにつれて、米国の企業はそれらをデータサイエンスインフラストラクチャに採用するようになります。 当然のことながら、これらの新時代のテクノロジーは新しい職務を生み出し、AIのジョブブームをさらに加速させます。

これにより、これらのテクノロジーを最大限に活用できる、経験豊富で才能のあるデータサイエンスとAIの専門家の需要が高まります。 将来的には、AIは、データサイエンスの仕事に固有のスキルセットを概説することで、従業員の明確なキャリアパスを切り開きます。

米国のデータサイエンティストのキャリアの機会

データサイエンティストの仕事のプロファイルは、2019年に米国でLinkedInの最も有望な仕事で第1位にランクされ、前年比で56％以上の求人の増加を報告しています。 統計によると、データサイエンティストの職務は、2012年以降650％を超えています。

しかし、データサイエンティストは誰ですか？

HBRによると、データサイエンティストは、「ビッグデータの世界で発見を行うためのトレーニングと好奇心を備えた高位の専門家」です。

データサイエンティストは、数学、統計学、コンピューターサイエンス、情報科学に精通した多才な専門家です。 彼らは、異なるソースからデータを収集し、構造化データと非構造化データを含む大規模なデータセットを分析して、意味のある洞察を得ることを専門としています。

これらの洞察とデータパターンを抽出したら、高度な科学的、統計的、分析的手法を組み合わせて、調査結果を解釈し、実用的なビジネス上の意思決定に変換します。

データサイエンティストは、ビジネスとITの両方の長所を組み合わせています。 彼らの主な焦点は、ビッグデータを調査および分析して、企業や組織が非常に具体的で、的を絞った、データ主導の意思決定を行えるようにすることです。

データサイエンスの幅広い業界アプリケーションのおかげで、データサイエンティストはほぼすべての米国の業界で働くことができます。 彼らは、教育、eコマース、小売、IT、BFSI、ヘルスケア、医薬品、製造、サプライチェーンとロジスティクス、輸送、メディアとエンターテインメント、航空宇宙/航空研究、および軍事において、高い給与報酬と雇用の成長を伴う雇用機会を見つけることができます。

前述したように、データサイエンティストは、新興企業から大企業、多国籍企業、研究センターまで、あらゆる規模の企業で働くことができます。

データサイエンティストになるためのキャリアパス

データサイエンティストになるための大まかなスケッチは次のとおりです。

1.学士号を取得する

データサイエンスへの最良の参入経路は、データサイエンスに密接に関連する分野で学士号を取得することです。 数学、統計学、コンピュータサイエンス/エンジニアリング、IT、および情報技術は、これらの分野がデータサイエンスと複雑に関連しているため、学部の専攻として選択できます。

2.修士号を取得します

データサイエンスは非常に複雑な研究​​分野であるため、志願者は上記のいずれかの科目で大学院の研究を完了する必要があります。 ほとんどの企業は、データサイエンスの職務で修士号以上（博士号）を取得している候補者を探しています。

3.適切なスキルを習得する

データサイエンス志願者は、プログラミングを含むニッチなスキルを身に付ける必要があります。 データ構造; データマイニング、クリーニング、および改ざん。 データの視覚化とレポート; 統計分析; リスク分析、およびデータウェアハウジング。 これらのスキルとは別に、効果的なコミュニケーション、批判的思考、問題解決、組織、管理のスキルなどのソフトスキルも習得する必要があります。

4.エントリーレベルの仕事をバッグに入れる

最初の3つのステップを完了すると、データサイエンスのエントリーレベルのポジションに就く準備が整います（たとえば、ジュニアデータアナリスト、ビジネスインテリジェンスアナリスト、データエンジニアなど）。 より新鮮な部屋が成長し、学ぶことができる会社での職務を選択するようにしてください。 スキル、専門分野、プロジェクトを強調した詳細なオンラインポートフォリオを作成すると役立ちます。 これは、潜在的な雇用主の注意を引くのに役立ちます。

5.データサイエンス認定を選択する

データサイエンス認定は、業界の知識とニッチなスキルを習得するための優れた方法です。 Hadoop、Hive、Sparkなどのビッグデータツールを使用したプログラミングやデータ分析などのデータサイエンススキルの要点を学びます。企業は通常、スキルアップの意欲を示しているため、修士号とともに追加の認定を受けた候補者を好む傾向があります。そして彼らの知識を豊かにします。

米国のトップデータサイエンスの仕事

データサイエンティストは、データサイエンスの唯一のトレンドの仕事のプロファイルではありません。 検討する価値のある、やりがいがあり、高給のデータサイエンスの職務は多岐にわたります。 米国でのデータサイエンスの仕事のトップ8は次のとおりです。

1.機械学習エンジニア

機械学習エンジニアは、機械学習を専門とする高度なスキルを持つ専門家です。 彼らは、経験から学ぶことによって幅広いタスクを実行できるインテリジェントなモデル/システムを設計、構築、運用、および管理します。 MLエンジニアは、MLアルゴリズムを開発して、これらのモデルをトレーニングし、人間の監督をほとんどまたはまったく行わずに人間のようなタスクを実行します。 彼らはデータサイエンティストやデータアナリストと協力しています。

機械学習エンジニアは、数学、統計、およびコンピューターサイエンスの概念に精通している必要があります。 Python、Java、Scala、R、C、C++などの複数のプログラミング言語に習熟している必要があります。

給料

米国のMLエンジニアの平均年収は$1,25,000で、通常の年俸の範囲は$ 1,14,121〜 $1,47,134です。

2.データアーキテクト

データアーキテクトは、企業のデータニーズを評価および分析し、これらの要件を満たすためのロードマップの概要を示し、データ管理の基準と目標を決定し、すべての目標とニーズが企業の全体的な戦略とビジネスアーキテクチャと完全に一致するようにします。

彼らは、ビジネスデータを保存および取得し、データ移行アクティビティを監視するためのデータベースソリューションを開発および実装します。 データアーキテクトはまた、さまざまな分析および統計手法を使用して情報を分析し、詳細なレポートを通じて経営陣や企業の利害関係者に調査結果を提示します。

データアーキテクトは、応用数学と統計に精通している必要があります。 彼らは、データの視覚化、データ移行、RDMS、データベース設計、データベース管理、およびクラウドコンピューティングに関する幅広い知識を持っている必要があります。

給料：

米国のデータアーキテクトの平均年収は119,011ドルで、通常の年俸の範囲は86,013ドルから140,836ドルです。

3.統計家

統計家は、数値データを収集、分析、および解釈して、企業が定量的なビジネスデータを理解し、情報に基づいた意思決定を行うのに役立つ傾向とスポットパターンを特定します。 彼らは、数学的手法、統計的方法論、およびコンピューターソフトウェアを使用して、複雑なデータを理解し、正確なビジネス予測を行います。

統計家は、さまざまな状況やビジネスケースに統計用語、概念、および方法論を採用する方法を知っている必要があります。 彼らは分析、問題解決、コミュニケーションのスキルを持っている必要があります。

給料：

米国の統計家の平均年収は99,986ドルで、一般的な年俸の範囲は52,690ドルから146,770ドルです。

4.フルスタック開発者

名前が示すように、フルスタック開発者はフルスタックテクノロジに高度なスキルを持っています。つまり、サーバー側とクライアント側の両方のプログラミングを処理できます。 彼らは、バックグラウンドで実行される（Webサイト/アプリケーションに電力を供給する）コアロジックを開発し、ユーザーが対話するユーザーインターフェイス（UI）も設計します。 フルスタック開発者は、ソフトウェアアプリケーションのエンドツーエンドのライフサイクルを管理します。

フルスタック開発者は、HTML / CSS/JavaScriptコーディングに精通している必要があります。 彼らは、データベースとWebアーキテクチャ、アプリケーションアーキテクチャの設計、バージョン管理システムに関する深い知識を持っている必要があります。 また、彼らはテクニカルライティングに才能を持っている必要があります。

給料：

米国のフルスタック開発者の平均年収は95,308ドルで、一般的な年俸の範囲は年間81,210ドルから107,541ドルです。

6.ビジネスインテリジェンス（BI）開発者

BI開発者は、クエリツール、データ視覚化ダッシュボード、データモデリングツールなど、企業のBIインターフェイスの設計、展開、および保守を担当する専門家です。 BI開発者は、ビジネスドメインの特性と課題を認識しているため、ビジネス要件を理解し、それに応じてBIソリューションを実装できます。

BI開発者は、データベース/データベース管理のバックグラウンドとBIツールの操作経験が必要です。 卓越したデータ分析とビジネス分析のスキルに加えて、BI開発者はデバッグ/トラブルシューティングに熟練している必要があります。 データベース管理システム、オンライン分析処理（OLAP）、およびETL（抽出、変換、読み込み）フレームワークに精通している必要があります。

給与：

米国のBI開発者の平均年収は94,897ドルで、通常の給与範囲は年間80,150ドルから107,575ドルの間です。

7.ビッグデータエンジニア

ビッグデータエンジニアは、特にすべてのもののビッグデータを扱います。 この点で、それらは多くの機能を実行します。 ビッグデータソリューションを設計、構築、テスト、実装、および保守します。

また、MapReduce、Hadoop、Spark、MongoDB、Cassandraなどのビッグデータツールを使用して大規模なデータ処理システムを開発します。ビッグデータエンジニアは、企業のソフトウェア、ハードウェアのニーズを評価します。 本質的に、彼らは組織の完全なデータインフラストラクチャとアーキテクチャを管理する専門家です。

ビッグデータエンジニアは通常、ソフトウェア/データエンジニアリングに精通しています。 それに加えて、彼らはコーディング、ソフトウェア開発、オブジェクト指向設計、データマイニング、データ視覚化、統計的および定量的分析にも精通しています。

給料：

米国のビッグデータエンジニアの平均年収は89,838ドルで、一般的な年俸の範囲は年間141,797ドルから181,332ドルです。

8.データアナリスト

データアナリストは、大量のデータを収集、整理、処理、および分析します。 彼らはさまざまな分析および統計ツールを使用してデータを研究し、大規模なデータセット内から関連するパターンを抽出します。

データアナリストは、組織の技術的および非技術的なメンバーが判読できる方法で、統合されたレポートと視覚化で調査結果を提示する必要があります。 したがって、データ分析とデータの視覚化は、データアナリストの2つの最も重要な職務です。 彼らの調査結果を通じて、企業がビジネス上の問題に対するデータ中心のソリューションを考案するのに役立ちます。

データアナリストは、プログラミング、データマイニング、クリーニング、マング、データの視覚化、データウェアハウジング、ビジネスインテリジェンスなどの他の技術スキルとともに、強力なビジネス洞察力を備えている必要があります。

給料

米国のデータアナリストの平均年収は76,920ドルで、通常の年俸の範囲は67,585ドルから85,873ドルです。

オンラインでデータサイエンスを学ぶ：アップグレードの利点

今では、データサイエンスが21世紀で最も起こっている有望な分野の1つであることは明らかです。 データサイエンスの仕事は、急速なキャリアの成長と多額の年間パッケージを誇っています。 したがって、この素晴らしい機会を利用したい人は誰でも、データサイエンスコースまたは認定プログラムに登録する必要があります。

upGradは、IIIT-Bangaloreに関連して3つの素晴らしいデータサイエンスコースを提供しており、データサイエンスでのキャリアを成功させるのに役立ちます。

1.データサイエンスのPGディプロマ

このディプロマコースは、ディープラーニング、NLP、ビジネスインテリジェンス/データ分析、ビジネス分析、データエンジニアリングの5つの専門オプションを拡張する12か月のプログラムです。 このコースには、14のプログラミングツール/言語と60を超える業界プロジェクトが含まれています。

2.データサイエンスのPG認定

これは、Pythonプログラミング、Pythonを使用した予測分析、Pythonを使用した視覚化、基本および高度なSQL、基本および高度なMLアルゴリズム、およびEDAをカバーする7か月の短期データサイエンスコースです。 7つ以上のケーススタディと業界プロジェクトが含まれています。

3.データサイエンスの科学のマスター

これは、データサイエンスの18か月の修士プログラムであり、ディープラーニング、NLP、ビジネスインテリジェンス/データ分析、ビジネス分析、データエンジニアリングの5つの専門分野も提供しています。 このコースには、60を超えるケーススタディとプロジェクトが含まれています。

これらのプログラムは、働く専門家向けに設計されているため、キャリアの中でエキサイティングなターニングポイントを探している場合は、これらのコースが最適です。 upGradコースには、専用のキャリア支援、個別のメンターシップ、タイムリーな疑問の解決、およびグローバルなアクセスの機会が約束されています。

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