データサイエンティスト: データサイエンティストとは?彼らは何をしますか？
データサイエンティスト 今日の社会で最も人気のある職業の1つです。しかし、サイエンティストとは何か、データサイエンティストが企業で何をしているのか、データサイエンティストになる方法を知っていますか?この記事では、データ サイエンティストを詳しく見て、上記の質問に答えようとします。
データサイエンティスト
データサイエンティストとは？
データ サイエンティスト 大量の構造化データと非構造化データを収集して分析するビッグ データ マネージャーです。データ サイエンティストの役割は、コンピューター サイエンス、統計学、数学を組み合わせたものです。データを分析、処理、モデル化し、その結果を解釈して、企業やその他の組織のために実行可能な計画を作成します。アナリストとして、彼らはテクノロジーと社会科学のスキルを使用して、トレンドを特定し、データを管理します。彼らは、業界の知識、背景知識、および既存の前提に対する懐疑心を利用して、ビジネス上の課題に対する解決策を見つけます。
データ サイエンティストの仕事には、多くの場合、スマート デバイス、ソーシャル メディア フィード、電子メールなどのソースから、きちんとデータベースに入れることができない乱雑で構造化されていないデータを理解することが含まれます。
しかし、重要なのは技術力だけではありません。多くの場合、データ サイエンティストはビジネス環境に存在し、複雑なアイデアを伝え、データ主導の組織的な意思決定を行う責任があります。したがって、彼らが効果的なコミュニケーター、リーダー、チームメンバー、そして高度な分析的思考者になることが重要です。
経験豊富なデータ サイエンティストのタスクの 1 つは、データのクリーンアップから処理、保存まで、企業のベスト プラクティスを開発することです。 彼らは、マーケティング、カスタマー サクセス、運用など、組織内の他のチームと機能横断的に協力します。彼らは今日のデータとテクノロジー集約型経済において非常に人気があり、これは明らかに彼らの賃金と雇用の伸びに反映されています。
dの責任は何ですかアタ科学者？
データ サイエンティストの責任には、次のようなものがあります。
- 方向性のない調査を通じてビジネス上の問題を解決し、業界に関するオープンエンドの質問をする。
- 次のようなプログラミング言語を使用して、大量の構造化データと非構造化データを抽出し、リレーショナル データベースから構造化データをクエリします。 SQL、Web キャプチャ、API、調査を通じて非構造化データを収集します。
- 高度な分析手法、機械学習、および統計手法を使用して、予測および仕様モデリング用のデータを準備します。
- データを徹底的にクリーニングし、無関係な情報を破棄し、前処理とモデリングのためにデータを準備します。
- 探索的データ分析 (EDA) を実行して、不足しているデータを処理し、傾向や機会を探す方法を決定する責任があります。
- 問題を解決するための新しいアルゴリズムを発見し、繰り返しのタスクを自動化するためのプログラムを構築する責任があります。
- 効果的なデータの視覚化とレポートを通じて、経営陣と IT に予測と調査結果を伝える責任があります。
- 既存の手順とポリシーに対する費用対効果の高い変更について合理的な提案を行う。
企業が異なれば、データ サイエンスのジョブ タスクに対する見解も異なります。データサイエンティストを次のように見なす人もいます データアナリスト、または彼らの責任を データエンジニア 一方、機械学習とデータの視覚化に精通したトップの分析専門家を必要とするものもあります。
データサイエンティストのツールボックスには何がありますか?
データ サイエンティストは、次の用語と手法をよく使用します。
- データの視覚化: 簡単に分析できるように、データを画像またはグラフ形式で提示する。
- パターン認識： 多くの場合、機械学習と同じ意味で使用される、データ内のパターンを識別する手法。
- 機械学習: これは、数学的アルゴリズムと自動化に基づく人工知能の一分野です。
- データ準備: 使いやすいように生データを別の形式に変換するプロセス。
- ディープラーニング: これは、データを使用して複雑な抽象化をモデル化する機械学習研究の領域です。
- テキスト分析: これは、ビジネスに不可欠な情報を収集するために非構造化データを調査するプロセスを指します。
データサイエンティストとデータアナリストの違いは何ですか?
データ サイエンティストとデータ アナリストの仕事は非常に似ているように見えるかもしれません。どちらもデータの傾向やパターンを見つけて、組織がより良い運用上の意思決定を行うための新しい方法を提供できるからです。ただし、前者はより多くの責任を負う傾向があり、一般的に後者よりも年上と見なされます。データ サイエンティストは通常、データに関する質問を自問しますが、データ アナリストは目標を設定したチームをサポートする場合があります。また、データ サイエンティストは、機械学習を使用したり、高度なプログラミングと組み合わせてモデルを開発したりして、データの発見と分析により多くの時間を費やす可能性があります。さらに、多くのデータ サイエンティストは、データ アナリストまたは統計学者としてキャリアをスタートできます。
データサイエンティストになるためのステップ
データ サイエンスのキャリアを追求することに興味がある場合は、次の 6 つの一般的な手順を検討してください。
- データ サイエンスまたは密接に関連する分野の学士号。
- データ サイエンティストになるために必要なスキルを学びます。
- 専門化を検討してください。
- 初級レベルのデータ サイエンティストの仕事に就く。
- 追加のデータ サイエンティスト認定と大学院での学習を確認します。
- データ サイエンスの科学のマスター。
結論
この記事をお読みいただきありがとうございます。この記事が、データ サイエンティストと、企業におけるデータ サイエンティストのスキルと責任について理解を深めるのに役立つことを願っています。データ サイエンティストについて詳しく知りたい場合は、こちらをご覧になることをお勧めします。 SQLフロー 詳細については。再度、感謝します！ (2022 年 4 月 24 日に Ryan により公開)
