データサイエンティストになるべき6つの理由

データサイエンスは、21世紀の雇用市場で最も人気のある分野の1つとして浮上しています。 これは、統計学、数学、およびコンピューターサイエンスの知識を組み合わせたデータの学際的な研究です。 科学ツールは、構造化データと非構造化データから有用な洞察を抽出して明らかにします。

したがって、この革新的なテクノロジーは、仕事の風景を変革し、計り知れないビジネス価値をもたらしています。 業界のトレンドに従って、データサイエンスでのキャリアが非常に有益であることが証明できることは周知の事実です。 もっと証拠が欲しいですか？ インドのデータサイエンス給与をチェックアウトします。

さらに、データサイエンスのアプリケーションは広範囲に及びます。 この分野の専門家は多様なキャリアパスをたどることができます。そのため、データサイエンスコースは最近ペースを上げています。 高度な役割に移行する人から、単に労働力に入るスキルを磨きたい人まで、この分野はすべての人に何かを提供します。

儲かる報酬と多数の職位に加えて、キャリアとしてのデータサイエンスがあなたにとって理にかなっている理由はさまざまです。 しかし、あなたがそれにあなたの時間とお金をコミットする前に、すべての賛否両論を考慮してください。 以下はあなたがあなたの決定の基礎となることができるいくつかの要因です！

データサイエンスの長所

1.需要の高い分野

データサイエンスは2020年に最も需要の高い仕事の1つです。データサイエンスと分析により、2026年までに約1150万人の雇用が創出されます。また、インドは米国に次ぐこのようなポジションのハブです。 したがって、データサイエンスは、現在の業界の傾向に従って、非常に雇用可能で魅力的なセクターです。

2.高給で多様な役割の利用可能性

データサイエンティストの需要が急増しているだけでなく、職種も豊富です。 分析が意思決定の中心となるにつれて、ますます多くの企業がデータサイエンティストを採用しています。 適度な人材の供給があり、比較的飽和度の低い地域であるため、今日、多様なスキルセットと能力を必要とする機会が利用可能です。 Glassdoorによると、データサイエンティストは、平均して年間116,100ドルを稼ぐことができます。

3.進化する職場環境

データサイエンスは未来の職場を形作っています。 人工知能とロボット工学の出現により、ますます多くの日常的および手動のタスクが自動化されています。 データサイエンス技術により、人間がより批判的思考と問題解決の役割を担うようになり、反復的なタスクを実行するように機械を訓練することが可能になりました。 これらは、困難な作業を簡素化するために技術的な混乱を利用する高給の権威ある地位です。

4.製品基準の改善

機械学習を利用することで、企業は製品をカスタマイズし、顧客体験を向上させることができます。 Eコマースサイトは、この開発の最良の例として機能します。 Webサイトは、レコメンデーションシステムを使用して製品を参照し、過去の購入に基づいてユーザーに個別のアドバイスを提供します。 人間の行動を理解し、データを使用して意思決定を支援することにより、企業は自社の製品とサービスを顧客のニーズに適合させ、必要な改善を行うことができます。

5.ビジネスの活性化

企業は、上級スタッフが重要な企業行動をとるのを支援するために、熟練したデータサイエンティストを必要としています。 これらのスペシャリストは、大量のデータから隠された情報を抽出して、意思決定のための追加の洞察を提供します。 大規模なデータセットもクリーンアップして強化する必要があります。 したがって、データサイエンスが今日のビジネスにとって価値があるのには、さまざまな理由があります。 恩恵を受けている業界セクターには、ヘルスケア、金融、銀行、経営、コンサルティング、eコマースなどがあります。

6.世界を助ける

予測分析と機械学習は、ヘルスケア業界に革命をもたらしました。 データサイエンスは、腫瘍や臓器の異常などの早期発見を可能にすることで人命を救っています。 同様に、農業害虫や有害な昆虫を科学的に処理する新しい方法を導入することで、世界の農民を支援しています。

データサイエンスの短所

1.あいまいさ

「データサイエンティスト」は広義の用語です。 誰かがデータサイエンティストとして自己紹介するとき、彼らが実際に何をしているのかを正確に特定するのは難しいように思われるかもしれません。 これは、実際の役割は専門分野によって異なるためです。 スキルと資格に応じて、データサイエンスの研究者、開発者、ビジネスアナリスト、さらには製品エンジニアになることができます。 したがって、データサイエンスは、多くの専門家によってあいまいな分野と呼ばれることがよくあります。 同時に、他の人はそれを科学の第4のパラダイムと見なしています！

2.複雑さ

データサイエンスは、他の学問、科学、数学の分野から概念を借りた複雑な研究​​分野です。 最近、多くのオンラインコースが、データサイエンスセクターのスキルギャップを埋めるために登場しています。 しかし、それを構成する3つの科目（数学、コンピューター、統計）すべてに等しく熟練した労働力を準備することは困難です。 統計学のバックグラウンドを持っている人は、コンピュータサイエンスを習得するのが難しいと感じるかもしれません。 したがって、データサイエンティストは、機会を最大限に活用するために、スキルを学び、アップグレードし続ける必要があります。

3.拡張性

データサイエンスの役割には、ドメイン知識をしっかりと保持する必要があります。 たとえば、ゲノム配列の分析に関する調査研究では、遺伝学と分子生物学のバックグラウンドを持つ人が好まれます。 同様に、ビジネス分析の役割は、経済学と財務に関する事前の知識を期待する場合があります。 このため、データサイエンティストは、ある業界から別の業界に移行するのが難しい場合があります。

4.恣意性

データ主導の予測により、ビジネスリスクが大幅に最小限に抑えられます。 ただし、任意のデータを提供した場合、期待通りの結果が得られない場合があります。 このような場合、データサイエンスシステムへの信頼が低下する可能性があります。 したがって、意思決定のための有意義で実用的な洞察を得るために、関連するデータセットとデータポイントを用意することも同様に重要です。 また、管理者とデータサイエンティストが、プロセスに時間とリソースを費やす前に、共同で目標を設定することもお勧めします。

5.プライバシーの問題

消費者データは、現代の組織における主要なビジネス戦略を促進します。 企業は大量の識別可能なデータを保持しているため、データのプライバシーに関する倫理的な懸念が生じています。 1回のセキュリティの失効は、個人データを危険にさらす可能性があり、したがって、個人に脅威をもたらす可能性があります。 その結果、サイバーセキュリティとプライバシー対策をデータサイエンス技術に統合することが適切になりました。

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

データサイエンスでキャリアを築こうとしているとき、次の正しいステップを選択するのは難しい場合があります。 そこにはいくつかのデータサイエンスコースがあり、意思決定プロセスを複雑にする可能性があります。 したがって、飛び込む前に、すべての利点と制限を考慮してオプションを評価してください。

データサイエンスについて知りたい場合は、IIIT-BとupGradのデータサイエンスのPGディプロマをチェックしてください。これは、働く専門家向けに作成され、10以上のケーススタディとプロジェクト、実践的なハンズオンワークショップ、業界の専門家とのメンターシップ、1- on-1業界のメンター、400時間以上の学習、トップ企業との仕事の支援。