データ サイエンスのキャリア パス: 知っておくべきことすべて

データ サイエンスは技術分野で最も急速に成長している分野の 1 つですが、それには正当な理由があります。あらゆる組織が、膨大なデータセットを分析して重要な洞察を得ることができる有能なデータ サイエンティストを必要としています。

しかし、誰かがデータ サイエンスのキャリアを始めるための最良の方法は何でしょうか? データ サイエンティストは、組織内でどこまで登れるでしょうか? また、夢を実現するために必要なスキルや知識は何ですか?

金融からヘルスケアまで、データ サイエンティストは差し迫った必要性があるため、興味が何であれ、適切な役割を見つけるチャンスは十分にあります。 どの業界を選択するにせよ、その特定のニーズ、課題、専門用語を学ぶ必要があります。 覚えておいてください: データ サイエンティストに正しい分析を提供するというプレッシャーは非常に強いものですが、 報酬はしばしば非常に寛大です.

データサイエンス教育

すでに別の技術職 (たとえばソフトウェア開発者) で働いていて、データ サイエンスへの移行を希望している場合、スキル (Python プログラミングなど) の多くは非常に転用可能です。 飛び込む前に潜在的なキャリアパスについてできるだけ多くを学びたい人、または従来の教育よりも独学を好む人は、次のことを検討してください。 オンライン データ サイエンティスト トレーニング リソース:

お金がかかるオプションは次のとおりです(ただし、最後に証明書を取得できます)。

技術的には、データ サイエンティストの職に就くために学位は必要ありませんが、多くの組織は履歴書に学位を記載することを好みます。 カレッジまたは大学の学位プログラム データマイニング、統計/データ分析など、基本的および高度なデータサイエンスの概念を教えてくれます。

データサイエンティストの就職面接

データ サイエンティストの職務の面接では、データ サイエンスのスキルや、Python や R などの主要なプログラミング言語の習熟度について多くの質問を受けることになります。さらに、次のような技術的な質問にも備えてください。これ:

  • ラベル付けされたデータがない場合に予測モデルを構築する方法 ( 教師なし ML 手法、またはラベルを生成するためのキーワードベースのアプローチ)?
  • 教師あり学習と教師なし学習の概念について説明します。それぞれによって解決される問題の種類や、使用する「適切な」アルゴリズムも含まれます。

分析スキルを深めるための質問もされる可能性が高いです。 ここでの秘訣は、データを全体的に把握しており、それに応じて戦略を立てることができることをインタビュアーに示すことです。 例えば:

  • 長期的なビジネス上の問題を解決するために使用するデータ ソースは何ですか?
  • 分析前にデータセットをどのようにクリーニングしますか?
  • 問題について総合的にどのように考えているかを示してください。

さらに、面接官は、共感やコミュニケーションなどの「ソフト スキル」を評価するように設計された質問をします。 多くの場合、データ サイエンティストはチームで作業し、複数の利害関係者にわかりやすい方法で調査結果を伝える必要があります。

キャリア パス: データ アナリストまたはエンジニアからデータ サイエンティストへ

データ アナリストも洞察のためにデータを分析しますが、多くの場合、データ サイエンティストよりもはるかに小規模で作業します。 データ エンジニアは、組織のデータ リポジトリの構築、維持、反復を任されています。 あなたがこれらの仕事のいずれかの技術専門家であり、データ サイエンティストとしてのキャリアに移行することに関心がある場合は、トレーニングと教育にお金を払うかどうか組織に尋ねることを検討してください。

現時点でデータ サイエンティストに対する非常に大きな飢餓があることを考えると、組織がトレーニングの最前線であなたと協力してくれる可能性は十分にあります。 結局のところ、既存の従業員のスキルアップは、外部から誰かを雇うよりも安く、時間もかかりません。 データ アナリストにとって、データ サイエンティストになるには、同じスキルの多くを習得し、それらを多少異なるコンテキストで使用する必要があります。 思ったよりも早く新しい役割に移行する可能性があります。

キャリアパス:初心者からマスターまで

データ サイエンスを始めたばかりのときは、できるだけ多くの接続を確立することが重要です。 ミートアップに行きます。 オンライン フォーラムに参加する。 データ中心のコンテストで競います。 これにより、データ サイエンスの状況についての良いアイデアが得られ、新しい雇用機会について警告を受けることができます。

データ サイエンスの基礎を学んでいるときでも、機械学習や人工知能 (AI) などの最先端のテクノロジに注目してください。これらは、今後数年間で業界に大きな影響を与えるでしょう。 ML モデルのトレーニング方法を習得したデータ サイエンティストは、混雑した市場で差別化を図ることができます。

経験を積んだら、中間レベルのポジションをターゲットにします。 数年の経験を持つデータサイエンティストを採用する企業は、あなたのソフトスキルに非常に重点を置いていることに注意してください。そのため、過去の課題を乗り越えるために共感と話す能力をどのように使用したかについての話を準備して、就職面接に必ず来てください.

経験のあるデータ サイエンティストの場合、企業はますますあなたの直感を信頼します。 多くの場合、データは乱雑です。 手に負えないデータをすべて見て明確な結論を導き出す本能を構築することは、貴重なスキルですが、開発には時間がかかります。

高度な役割を担うデータ サイエンティストは、戦略的意思決定において主要な発言者として行動することが期待されています。 彼らはまた、会社のデータ サイエンス文化を育む責任も負っています。これは、より多くの若手データ サイエンティストにインタビューし、オンボーディングすることを意味します。これは、まったく新しいレベルの共感とコミュニケーションを必要とする、困難で重要なタスクです。 大変な仕事ですが、このレベルに到達した人にとっては、その膨大な量の戦略的パワーにスリルを感じることがよくあります.

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