インドでデータサイエンティストを採用しているトップ企業
公開: 2018-08-20この記事はもともとTheCutShortブログに掲載されました。
データサイエンティストは需要が高いです。 そして、なぜそうではありませんか。今日のすべての企業は、データサイエンスを適用してバリューチェーンを引き上げ、インドでデータサイエンティストに仕事を提供しようとしています。 このノイズは、あなたがデータサイエンティストである場合、インドでデータサイエンティストの仕事に採用しているトップ企業やスタートアップを特定するのが難しいことも意味します。 また、インドのデータサイエンスの給与は、ここ数年で指数関数的に増加しています。
だからもう探す必要はありません。 この投稿には、インドでデータサイエンスの仕事に採用しているトップ企業やスタートアップの広範なリストが常に含まれています。
目次
データサイエンティストを採用しているインドのデータ分析会社のリストは次のとおりです。
Busigence Technologies
Busigenceは、人々の意思決定能力を高めるのに役立つ最高のデータ製品を製造するデータインテリジェンス企業です。 彼らは、自己学習、セルフサービスのインテリジェントシステムを設計しました。 過去6年間で、EmmoQ、Robonate、Humanizerの3つの製品を発売しました。
2012年に設立されたBusigenceは、シカゴに本社を置き、インドをバンガロールに置いています。 それは、「情報は知識ではなく、知識は知恵ではない」という単純な考えに駆り立てられたPranav＆Prashantによって設立されました。
これは、創設者兼CEOであるPranay- Busigence Technologiesが、データサイエンティストに新入生や専門家に仕事を提供する際に、候補者に何を求めているかについて話しているビデオです。
データサイエンスの仕事の需要が高いのはなぜですか？
ハッペイ
Happayは、誰かに支払うのはテキストメッセージを送信するのと同じくらい簡単であるべきだというビジョンを持って2012年に設立されました。 Happayは、解決すべきより大きな問題であることがわかったため、すぐに事業費管理に参入しました。
Happayは現在、インドの主要な支出管理会社の1つです。 小口現金管理、旅費および経費管理、事業費のプリペイドカード、国際経費カードなどの自動化されたソリューションを提供します。
Happayの採用チームは、Rプログラミング、Python、PostgreSQL、MySQL、データベース設計開発、およびセグメンテーション技術に優れた候補者を好みます。
シグモイド
Sigmoidは、インドで最も急成長している製品ベースのビッグデータ企業の1つです。 これは、ペタバイト規模の超高速の洞察を通じて、企業がデータ主導の意思決定を行うのを支援することを目的としています。
Sigmoidは2013年に設立され、高度な分析分野のキープレーヤーとして浮上しました。 セコイアキャピタル、経験豊富な専門家、アドバイザーに支えられています。
Sigmoidでデータサイエンティストとして働くことは、一流の技術者、Apache会議の講演者、ビッグデータのパイオニアと仕事をする上で素晴らしい学習体験です。 現在、業界全体の主要な組織が、Sigmoidのプラットフォームを本番環境で使用してサクセスストーリーを作成しています。
データサイエンスとは何ですか？ データサイエンティストとは誰ですか？ アナリティクスとは何ですか？Walmart Labs
Walmart Labsは、カリフォルニア州マウンテンビューを拠点とする株式非公開企業です。 ウォルマートは、世界中の人々がいつでもどこでもお金を節約し、より良い生活を送るのを支援します。
バンガロールのウォルマートラボは、同じくブラジルと米国にあるウォルマートのグローバルデータおよび分析プラットフォーム（GDAP）チームの一部です。 ウォルマートのビジネスを推進するコアプラットフォームとサービスの一部を形成する、データファンデーションインフラストラクチャ、視覚化ポータル、MLプラットフォーム、カスタマープラットフォーム、およびデータサイエンス製品を提供します。
このグループは、サプライチェーン、価格設定、顧客、人材育成など、いくつかの分野向けの分析製品も開発しています。大規模な作業は、すべてのデータサイエンティストの夢ですよね？
Quantiphi Inc
Quantiphi Incは、AIとMLが本質的に変革的であることが、顧客体験とビジネスの単位経済性に次の量子的利益をもたらすと信じて2013年に設立されました。
すぐに、それはカテゴリーを定義するデータサイエンスとMLソフトウェアおよびサービス会社になりました。 Quantiphiは、組織がビッグデータとMLの大きな約束を定量化可能なビジネスへの影響に変換するのを支援することに焦点を当てました。 Quantiphiは、ビジネスの洞察力、ビッグデータ、MLの独自のブレンドを通じて、クライアントがデータから隠された価値を見つけるのを支援します。
一般的に、Quantiphiは、ML、R、Tableau、Python（SciPy、NumPy）、SAS、Mahoutに優れた人々を探しています。 また、QuantiphiはTier 1の大学（IIT、NIT、BITS、REC、ISI、BIT、IISC、IIITなど）からのみ採用していることを知っておくことが重要です。
データサイエンスのメンターを見つけるにはどうすればよいですか？メイトラボ
Mateラボは、データサイエンスの新人がプロジェクトやアプリケーションでMLを簡単に使用できるようにする製品—Mateverseを構築しました。 基本的に、彼らは機械学習とディープラーニングをすべての人が利用できるようにしました。
Mateverseのシンプルなインターフェイスを使用すると、ユーザーは、いくつかのAPI呼び出しを使用して、プログラムに簡単に実装できるモデルを作成およびトレーニングできます。 彼らは、アルゴリズムとハイパーパラメータ選択の固有の問題を解決しています。
Mate Labsは、ML（回帰（MUST）、分類、クラスタリング）、Scikit-learn、Keras、Tensorflow、Pandas、Numpy、ARIMA（時系列予測）に強いデータサイエンスの専門家を採用することを好むことがわかりました。
Tracxn
2013年に設立されたTracxnは、バンガロールを拠点とする資金提供を受けた会社です。 現在、250人以上の従業員がいます。 ベンチャーキャピタル、投資銀行、企業開発、大学のスタートアップを追跡する世界最大のアナリストチームを作ることが使命です。
エンタープライズアプリケーション、小売、AdTech、HealthTech Life Sciences、FinTech、Energyなどをカバーする230以上のセクターにわたるスタートアップを追跡および分析することにより、VCおよび投資家を支援します。
クチュール
Coutureは、カスタマイズされたAIプラットフォームであり、最大のグローバル企業が、特許出願中のMLとディープラーニングのイノベーションに基づいて構築された特定の垂直ターゲット製品を実装するのに役立ちます。
Reliance Jioや複数のヨーロッパの小売業者などの企業は、2億人以上のエンドユーザーにリアルタイムでカスタマイズされたエクスペリエンスを提供するために、すでに製品のライセンスを取得しています。
共同創設者兼CTO-Couture.aiのShobhitAgarwalは、Tensorflow、Spark、Kafka、Kubernetes、ElasticSearch / Solr、Druid、または統計/数学の革新に関する専門知識を持つスマートデータサイエンスの人々を積極的に探しています。
クレディウォッチ
Crediwatchは、機械学習（ML）、NLP、およびデータの視覚化を使用して、企業や企業にインテリジェンスを増幅します。 Crediwatchは基本的にオンラインデータバンクであり、高度な計算技術を使用して、顧客、競合他社、またはベンダーに関するリアルタイムの洞察を提供します。
Crediwatchは、Citibank Tech4Integrityチャレンジ（全世界）、Barclays Riseアクセラレーター、およびYourStoryによるTech30で称賛を受けています。
Crediwatchは、Rプログラミング、Python、TensorFlow、NLPに強い人材を採用することを好むことがわかりました。
マーケターがデータスキルの開発に投資すべき5つの理由上記は、多種多様な分野を含むデータサイエンティストのチームで会社を埋めるという目標を達成するために努力しているインドのデータ分析会社のリストです。 この側面で提供される分野の1つは、インドでのデータサイエンティストの仕事です。 UpGradで分析をマスターし、インドのトップデータ分析会社またはインドのトップ機械学習会社に到達します。 この業界のより大きなサメ（巨大なテクノロジー企業）は、継続的にコストを削減し、マネージャーに報告しようとしています。 そして、この特定のタスクは、データウェアハウジング、データマイニング、クラウド分析、マーケティング分析などを含む統計分析を提供するアナリストの助けを借りてのみ実行できます。 インドの新入生向けのデータサイエンティストの仕事がピークに達しているため、かなりの機会があります。
世界のトップ大学からデータサイエンスコースを学びましょう。 エグゼクティブPGプログラム、高度な証明書プログラム、または修士プログラムを取得して、キャリアを早急に進めましょう。
まとめ！
つまり、これらはCutShortにリストされているデータサイエンティストを採用している企業のトレンドの開口部でした。それぞれの採用チームを接続するために直接申し込むことができます。 データサイエンスの詳細については、IIIT-BangaloreとUpGradが提供するデータサイエンスのPGディプロマプログラムをご覧ください。
データサイエンティストの日常業務の最も難しい側面は何ですか？
データサイエンティストは、日常業務における重大なハードルに直面しています。これには、多くの批判的思考、意思決定、および分析能力が必要です。 最も重要な段階の1つは、問題を分析し、データサイエンティストとして作業するときに発生する問題の各コンポーネントを定義するためのソリューションを作成することです。
データサイエンスはソフトウェアエンジニアリングよりも優れたオプションですか？
機械学習、アルゴリズム、ビッグデータ、データマイニング、SQL（Structured Query Language）、分析ツールはすべて、データサイエンティストが習得しなければならないスキルです。 彼らの職業をよりよく理解するために、データサイエンティストは、数学、データ収集、および分析の知識を指揮する必要があります。 ソフトウェアエンジニアには、プログラミング言語、構築、および構成ツールに関する専門知識とトレーニングが必要です。 ソフトウェアエンジニアリングは、データサイエンスよりも難しくも、単純でもありません。 両方の分野で活動するには、明確な一連の能力が必要です。 データサイエンティストは、ツールの習熟度に基づいて判断されます。 とりわけ、ドメインの能力とコミュニケーション能力が問われます。 データエンジニアのソフトウェアエンジニアリングとプログラミング能力が最初にテストされます。 あなたの仕事で期待される多くの微妙なことを理解し、それからあなただけがそれに応じて計画することができます。
データサイエンティストのインタビューに対応するためのヒントは何ですか？
最初に知っておくべきことは、データサイエンスエコシステムは多くの異なる仕事で構成されているということです。 データサイエンティストは、データサイエンスプロジェクトの成功のほんの一部です。 次のステップは、これらのポジションに必要な能力について学ぶことです。 データエンジニアのポジションには、Pythonとソフトウェアエンジニアリングの確かな経験と、優れたコミュニケーション能力が必要です。
就職活動を始める前に、強力な履歴書を作成してください。 履歴書がその職務に必要な技術的能力を表していることを確認してください。 さまざまなポジションに異なる履歴書を作成します。 履歴書が完成したら、雇用検索を拡張します。
構造化された思考、分析的および論理的推論、パズル解決能力、プログラミングの専門知識、機械学習技術などが、あなたを評価するために使用されます。 行くときは、準備が整っていて自信があることを確認してください。