データ サイエンティストとしての仕事を探している場合は、候補者として目立つように自分の職務内容を知る必要があります。 私を信じて; 従業員ハンドブックを入手する前に、自分の義務と責任を理解していれば、雇用主はあなたをより印象的に見せることができます。
この記事では、企業におけるデータ サイエンティストの基本的な活動に焦点を当てたいと思います。
データ サイエンティストの完全な職務内容、スキル、教育要件、給与、義務、および責任を調べようとしています。
では、コーヒーか紅茶を片手に、掘り下げましょう。
データサイエンティストは正確に何をしますか?
データ サイエンティストは、データを収集、解釈、公開します。
データを公開した後、彼らはそれをさまざまな理由で使用していることに気付きます。
しかし、ビジネスの世界では、これは財務や生産性に適用されることがよくあります。
たとえば、データ サイエンティストは、特定の期間にわたって行われたマーケティング キャンペーンに対する売上高を調べて、それらのキャンペーンがどの程度成功したかを判断する場合があります。
これらの専門家は、どのマーケティング活動が最大の結果をもたらすかを企業が知る必要がある予測知識を提供します。
データ サイエンティストはさまざまな業界で働いており、将来の結果を予測するのに役立つデータを提供しています。
ただし、データ サイエンティストの仕事内容は、さまざまな業界で似ています。
データ サイエンティストの職務内容の概要
データ サイエンティストは、企業データの分析から得た洞察を使用して、製品、販売、リーダーシップ、およびマーケティング チームをサポートする必要があります。
理想的な候補者になるには、大規模なデータセットを使用して製品とプロセスの最適化の機会を見つけることに熟達している必要があります。
また、モデルを使用してさまざまな一連の行動の有効性をテストする方法を理解しておく必要があります。
データ サイエンティストとして、さまざまなデータ マイニング/データ分析手法を使用した豊富な経験が必要です。
さらに、アルゴリズムを作成してシミュレーションを実行しながら、さまざまなデータ ツールを使用してモデルを構築および実装できる必要があります。
データ サイエンティストは、データに基づいた洞察によってビジネスの成果を推進する実証済みの能力を持っている必要があります。
また、幅広い利害関係者や機能チームと協力できるのもあなたの責任の XNUMX つです。
この仕事に適任者となるには、大規模なデータセットに隠されたソリューションを発見することに情熱を持っている必要があります。
同時に、利害関係者と協力してビジネスの成果を向上させます。
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データサイエンティストの義務と責任
データ サイエンティストの仕事は、データを使用して企業の意思決定を支援することです。
彼らは、業績を分析したり、新しい研究を設定および管理したりすることで、このデータを取得します。
次に、データを分析に適した新しい形式に変換します。
これを理解した上で、データ サイエンティストの一般的な義務と責任をいくつか示します。
- 組織の利害関係者と協力して、会社のデータを活用してビジネス ソリューションを推進する機会を特定します。
- データ収集を自動化するツールを構築します。
- 企業データベースから大規模なデータセットを収集して分析し、製品開発、マーケティング手法、ビジネス戦略の最適化と改善を推進します。
- 新しいデータ ソースとデータ収集手法の有効性と正確性を評価します。
- データセットに適用するカスタムデータモデルとアルゴリズムを開発します。
- 予測モデリングを使用して、顧客エクスペリエンス、収益創出、広告ターゲティング、およびその他のビジネス成果を向上および最適化します。
- 企業の A/B テスト フレームワークを開発し、モデルの品質をテストします。
- さまざまな部門チームと連携してモデルを実装し、結果を監視します。
- モデルのパフォーマンスとデータの精度を監視および分析するためのプロセスとツールを開発します。
- ビジネス用途のレポートやプレゼンテーションを作成します。
- 類似したデータを相互に関連付けて、実用的な結果を見つけます。
データサイエンティストのスキルと資格
データ サイエンティストの通常の義務と責任を超えて、ハード スキルとソフト スキルを備えている必要があります。
スキルには、特定のコーディング言語の流暢さと、強力なコミュニケーションとチームワークのスキルが含まれます。
通常、優れたデータ サイエンティストは、次のような共通のスキルと資格をいくつか持っています。
- 製品開発に重点を置いた強力な問題解決能力。
- データを操作し、大規模なデータセットから洞察を引き出すための SQL、Python、R、Scala などのプログラミング言語の知識。
- ビジネス インテリジェンス ツール (Tableau など) に精通していること
- 優れた数学スキル (統計、代数など)
- さまざまな機械学習技術（クラスタリング、デシジョン ツリー学習、人工ニューラル ネットワークなど）とその実際の利点と欠点に関する知識。
- 高度な統計手法と概念 (回帰、分布の特性、統計検定と適切な使用法など) に関する知識、およびアプリケーションの経験。
- HadoopやSparkなどのビッグデータテクノロジーの経験
- チーム全体を調整するための優れた書面および口頭コミュニケーション スキル。
- 新しいテクノロジーやテクニックを学び、習得しようとする意欲。
- 一般的なデータ サイエンス ツールキットの使用経験
- 卓越したテクニカルライティングスキル
- 複雑なデータをシンプルで実用的な方法で伝達する能力
- 特定のプロジェクトまたは研究に対して可能な限り最も効果的な方法でデータを視覚化する能力
- 分析と問題解決のスキル
- 機械学習とAIの経験。
- 独立して、また異なる背景を持つチームメンバーと協力して働く能力
- 詳細への配慮
データサイエンティストの給与予想
データサイエンティストの仕事内容には多くの技術的知識が必要ですが、給与はかなり高額です。
Indeed の給与によると、 データ サイエンティストの平均基本給は年間 121,825 ドルです。
ただし、給与は経験のレベル、教育、所在地、会社の種類によって異なる場合があります。
データ サイエンティストの教育とトレーニングの要件
学歴の一環として、データ サイエンティストは学士号以上の資格を取得している必要があります。
コンピューター サイエンス、数学、ソフトウェア エンジニアリング、統計、データ サイエンス、または関連する技術分野の学位が必要です。
また、加速データ サイエンス ブートキャンプに参加したことがあるデータ サイエンティスト、または独学で学習したデータ サイエンティスト (スキルを証明するためのプロジェクトのポートフォリオを持つ) も良い候補者となります。
場合によっては、データ サイエンティストは、マーケティングや経済学などの興味のある分野で学士号を取得し、その後、統計または関連分野で修士号を取得します。
可能であれば、修士課程中にインターンシップを受けて実践的な訓練や経験を積むのも一つの方法です。
データ サイエンティストとして成功したい場合は、少なくとも XNUMX つのオブジェクト指向プログラミング言語に精通している必要があります。
データ サイエンティストが使用することを好む最も一般的なプログラミング言語は、Python、R、Java、または Scala です。
データ サイエンティストの経験要件
企業が必要とする可能性のあるデータ サイエンティストの仕事の経験は、企業によって異なります。
たとえば、企業は、より高度なスキルを持つ上級レベルのデータ サイエンティストを雇う必要がある場合があります。
この場合、データ サイエンティストの職務記述書の経験要件の一部には、修士号または博士号と XNUMX ～ XNUMX 年の実務経験が含まれます。
一方、定量分野の学士号を取得している初心者レベルの候補者が必要な場合は、データ サイエンスのブートキャンプ認定資格やインターンシップの経験が適している場合があります。
結論 – データサイエンティストの仕事内容
企業の意欲的なデータ サイエンティストとして、自分の職務内容を知ることは、理想的な候補者として現れる XNUMX つの方法です。
この記事では、データ サイエンティストとしてのあなたを際立たせる基本的な義務と責任についての洞察を提供しました。
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