データサイエンスのさまざまな専門分野とどれを選択すべきか[2022]

データサイエンスにおけるキャリアの機会を理解する

データサイエンスと人工知能（AI）は、人気のあるキャリアの選択肢として浮上しています。 志願者は、その実装が研究、エンジニアリング、サイバーセキュリティ、分析、およびマーケティングに広がるにつれて、これが活況を呈している分野だと感じています。 いくつかの分野の専門家がデータサイエンスの専門分野に深く入り込み、さまざまな分析を実装し、システムに独自の学習をさせています。

専門家は、アルゴリズムを作成したり、ツールを使用してこれらの膨大なデータを整理および管理したりできます。 このドメインは、新しいキャリアの機会をもたらしました。 データサイエンティストの職務は、それらすべての中で最も顕著なものの1つです。 この記事では、より良いキャリアの成長を選択するために利用できるさまざまなデータサイエンスの専門分野について学びます。

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あなたが集中できるデータサイエンスの専門分野

AIアルゴリズムは、高度な分析、予測、および推奨により、さまざまなシステムを強化できます。 データは、これらのアルゴリズムがより良い結果を提供することを可能にするイネーブラーです。 したがって、志願者がそのサブドメインのより具体的な理解を深めるために選択できるさまざまな役割とデータサイエンスの専門分野があります。

企業は、データサイエンスのあらゆる分野で専門的なスキルを持つそのような従業員を採用しています。 専門分野を選択する際には、非常に具体的にする必要があることに注意してください（興味やバックグラウンドの経験に応じて）。

1.データマイニングと統計分析

データマイニングと統計分析はどちらも、データから学習するアプローチを表しています。 この専門的な役割では、志願者はデータから意味のある構造を発見して識別し、それらをすべて一緒にマッピングして意味のある情報を生成することについて学びます。

これにより、データのパターンと傾向を抽出するための予測モデルを使用した探索的データ分析を提供できます。 次に、専門家がビジネス上の問題を調査し、それをデータの質問に解釈します。 膨大な量のデータを備えた統計ツールとアルゴリズムは、すべてのビジネス関連のクエリに答えるための予測モデルを作成するのに役立ちます。

職務：統計家、データアナリスト、ビジネスアナリスト

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2.ビジネスインテリジェンスと戦略作成

大多数の企業がBIの専門家を雇うことを好むため、これはデータサイエンスのもう1つの急成長している専門分野です。 ビジネスインテリジェンスは、アナリストがデータを洞察に変換し、ビジネスを最大限に推進するのに役立つドメインです。 この特殊なドメインにより、バックエンドのデータソースを高い精度とシンプルさで育成できます。

また、ビジネスクリティカルな問題に合わせた分析ソリューションを提供し、市場の競争を特定および予測できます。 データサイエンスのこの専門分野は、収益損失の重要な領域を発見し、会社がどこを改善する必要があるかを認識する責任もあります。 BIソフトウェアを使用して複雑なデータセットをマイニングし、競合他社のビジネストレンドを分析することで可能になります。

職務： BIエンジニア、データストラテジスト、BIアナリスト、BI開発者

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。

3.データエンジニアリングとデータウェアハウジング

データエンジニアリングは、データを意味のある形式に変換するアプローチであり、専門家はそれらのデータを使用して徹底的な分析を行うことができます。 データエンジニアは、複数の異種ソースからのデータを統合し、それらをアドホッククエリで構造化して、意思決定に意味のあるパターンを提供します。

このデータサイエンスの専門分野には、他のデータアナリストやデータサイエンスの専門家のために、ソース、配置、トーン、保存、およびデータの取得を管理することが含まれます。 データエンジニアになる方法を読んでください。

職務：データアナリスト、データベースプロフェッショナル、データエンジニア

4.データの視覚化

人類の文明の文化はほとんど視覚的であり、芸術や広告から娯楽や学習まですべてが含まれます。 何かを視覚化すると、非常にインパクトがあり、理解しやすくなります。 データの視覚化は、データと情報をグラフィカルな表現に表現する責任があるデータサイエンスの専門分野です。

グラフ、表、チャート、プロット、インフォグラフィック、マップなどの視覚化ツールを使用します。 これらのツールは、トレンド、競争、外れ値、成長率、データパターン、および色の組み合わせとグラフィックデザインの状況を理解するためのはるかに優れた方法を提供します。 視覚的に魅力的な形式でデータを提示することは、ビジネスアナリストとデータサイエンティストの専門分野です。 データの視覚化では、専門家がデータを簡単に調整してビジュアルを変更できるため、データの視覚化はデータ分析の重要な分野になります。 データ視覚化プロジェクトについて読んでください。

職務：データ視覚化エンジニア、ソフトウェア開発者、データサイエンティスト

5.データベース管理とデータアーキテクチャ

データサイエンスとビッグデータのこの時代では、企業と組織は業界標準に沿った一元化されたデータアーキテクチャを持っている必要があります。 正常にクリーニングまたはスクラブした後、データは、アプリケーション、サービス、またはサービスのグループをサポートする複雑なデータトランザクションのために、データベースに展開および維持されます。

職務：データベースの専門家、データベース管理者、データスペシャリスト

6.運用関連のデータ分析

これは、高度な技術スキルを必要としないもう1つのデータサイエンスの専門分野です。 したがって、問題解決に情熱を注いでいると考えるなら、これはあなたにとって正しい仕事かもしれません。

運用関連のデータ分析では、他の従業員や組織のメンバーから提供されたツールとデータを直接使用します。 データが提供されるツールは、ビジネスのさまざまな業務（ロジスティクス、テクノロジー、人材、財務など）内で改善の可能性を見つけます。

職務：計画アナリスト、意思決定アナリスト

7.機械学習および認知スペシャリスト

機械学習とコグニティブアルゴリズムの開発は、データサイエンスのトップクラスの専門分野の一部です。 これにより、志願者と専門家はアルゴリズムと人工知能（AI）ベースのソリューションを開発できます。

これは、データマイニングと統計分析のより大きく複雑なドメインと見なすことができます。 ここでは、専門家は、モデルをトレーニングするためのアルゴリズムを介したデータ入力のフィード、データのパイプラインの構築、A / Bテスト、便利なデータソース、およびベースシステムのベンチマークに焦点を当てています。 データセットで提供されるアルゴリズムは、認知反応と意思決定を学習するためのマシンの準備に役立ちます。

企業や企業は、効率と予測可能性を高めるために、AIベースのトレーニング済みアルゴリズムをますます取り入れています。 企業はMLの専門家を雇って、実際のアルゴリズムとモデルを構築し、業界標準のツールと統計手法を使用しています。 機械学習アルゴリズムは、面倒な人的労力によって以前に行われた反復的なタスクをスマートに削減することにより、売上高を増やすことができます。

職務： MLエンジニア、データサイエンティスト、研究者、AIスペシャリスト

8.市場データ分析

この役割には、企業のさまざまなレベルでさまざまな専門知識があります。 ここでのデータソースは、販売およびマーケティングデータ、顧客とその経験からのデータ、eコマースとロジスティクスのパフォーマンスの追跡、新しい機会の発見、顧客などの外部です。

マーケティングデータアナリストは、効果を高め、投資収益率を最適化するために、マーケティングパフォーマンスを測定、分析、および管理する責任があります。 市場の特性と顧客のニーズを理解することで、無駄なWebマーケティング費用を削減し、顧客の好みと傾向に関する洞察を浮き彫りにすることができます。

マーケティングデータ分析は、有料検索マーケティング、マーケティングソフトウェア製品、検索エンジン最適化などのツールと手法を使用し、それらのデータを使用して分析を活用します。

職務：製品アナリスト、市場アナリスト、Webアナリスト

9.サイバーセキュリティデータ分析

サイバーセキュリティデータアナリストは、サイバーセキュリティと組み合わせたもう1つのデータサイエンス専門分野です。 ここでは、データ分析はサイバーセキュリティのコンテンツで行われます。 サイバーデータ分析は、さまざまなセキュリティツールから受信したデータに依存しています。

企業はサイバーセキュリティデータアナリストを雇い、大規模なデータセットを使用してアルゴリズムを設計および実装し、バグや脆弱性を検出し、将来の攻撃や脅威を予測し、組織内のデータのセキュリティとプライバシーを向上させるための有用なインテリジェンスを生み出します。

これらの分析は、組織のリソースと計画を外部および内部の脅威と犯罪から保護する責任があります。

職務：サイバーセキュリティアナリスト、データサイエンティスト、データアナリスト

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結論

データサイエンスは、その用途の広い性質と幅広い実装領域のために、特定の定義から簡単に逃れることができる用語です。 クラウド、ヘルスケア、財務、設計など、組織の成長のための洞察を提供するためにデータサイエンスが使用される、他の学際的なドメインがあります。