2023 年に新卒としてデータ サイエンスのキャリアを開始するために知っておくべきこと

新入生がデータサイエンスでキャリアを積むことは、正しいボックスにチェックを入れることに似ています

データ サイエンスは、雇用市場で発生している分野の 1 つであり、才能と訓練を受けた新入社員の大部分を吸収する大きな可能性を秘めています。 米国労働統計局は、2026 年までにデータ サイエンスの雇用が 28% 増加すると予測しており、これはおよそ 1,150 万の新規雇用に相当します。 したがって、データ サイエンスのキャリアを追求することは、まさにこの理由で心配すべきことではありません。 それともそう思いますか? 確かに、データ サイエンスの仕事と、人工知能や機械学習などの付属技術の仕事は非常に需要がありますが、ここで注意が必要です。 データ サイエンスはほとんど専門分野になり、多くの学生にとって、評判の良い機関の多数のコースは手の届かないものになっています。 IIT、IIM、および中央大学は、適切に構成されたコースを急速に導入しており、その結果、データ サイエンスのキャリアを始める新人をめぐる市場での激しい競争が生じています。 学士号取得者や卒業証書取得者が新卒でデータ サイエンスのキャリアを積む余地はないということですか? 2011 年に発表された McKinsey のレポートでは、米国だけで約 19 万人のデータ サイエンティストと 150 万人のマネージャーが不足すると予測されています。 この機会をつかむためには、スキルを積み上げていくしかありません。

データサイエンティストはナンバークラッシャーですか?

はい、またはいいえかもしれません。 データ サイエンティストの日常業務には、膨大な量のデータを分析し、企業が主要な指標を改善するための指針となる洞察を探すことが含まれます。 データ分析プロセスは、必ずしも数字を見るだけである必要はありません。 パターンを見つけて異常値を認識し、独自の観察を行うことは、データ サイエンティストの機能の主要な部分を構成します。 彼らは、ビジネスの主要な利害関係者と協力して、現在および将来のビジネス上の問題に対する解決策を見つけます。 言い換えれば、ビジネス上の課題は、データ サイエンティストの問題ステートメントになります。 データ サイエンスの仕事は、ジュニア データ サイエンティスト、データ エンジニア、データ アナリスト、データベース管理者、機械学習エンジニア、データ アーキテクト、ビジネス アナリスト、データおよび分析マネージャーなど、幅広い仕事を含む典型的な範囲に分類されます。 データ サイエンスの新卒者のほとんどは、データ処理、データ モデルとアルゴリズムの構築を担当するジュニア データ サイエンティストとしてスタートしますが、時間の経過とともに、自然言語処理、回帰分析、深層学習を活用した分析システムと予測モデルの構築に関する高度なスキルを身に付けます。学習、分析的思考。

練習 == スキル

データ サイエンティストまたはデータ エンジニアが何をしようとしているのかが明確になったので、次は重要な部分です。 学歴は絶対に必要です。 そして同様に必要なのは、良い仕事に就くことです。 確かに、認定は、学習段階から獲得段階へのスムーズな移行を保証するのに十分ではありません. ほとんどの企業は、バランスの取れたプロファイルを持つ候補者を探していますが、データ分析とモデル構築において卓越したスキルを発揮できる人材に傾倒しています。 たとえば、Python や R などのプログラミング言語を学習することと、データ サイエンス プロジェクトでそれらにアプローチする方法はまったく別のことです。 ここで必要なプログラミングは、1 人のユーザー向けの従来のプログラミングとは異なり、数学とデータ集約型になります。 データ サイエンス企業が提供する GitHub や Bootcamps などのプログラミング コミュニティに参加すると、大いに役立ちます。 新たな挑戦への意欲を高め、プログラミングのニュアンスを学ぶことができます。

プロジェクトの構築に時間を費やす

これは 2 つの方法で実現できます。 インターンシップに参加するか、独自のプロジェクトに取り組み始めてください。 幸いなことに、Google や Microsoft などの大企業の一部は、データ サイエンスのインターンシップを提供しており、インターンは有意義なプロジェクトに参加し、あらゆる種類のプロセスで知識を習得します。 インターンとして働く機会がなくても、がっかりする必要はありません。 適切なリソースを手に入れることができれば、プロジェクトを個別に構築することも可能です。 無料のデータ リポジトリには、Google Cloud Public Datasets、Amazon Web Services Open Data Registry、Kaggle、UCI Machine Learning Repository などがあります。

データ サイエンス コンテストに参加する

勉強と練習が終わったら、ホーンをロックする時が来ました。 はい、コンテストに参加することは、初心者だけでなく、経験豊富なデータ サイエンスの専門家にとっても重要な部分です。 彼らは彼らをまったく異なるネットワークと新しい雇用機会にさらし、長年の経験では吸収できないベストプラクティスを教えてくれます. その理由は、現実世界のデータ サイエンスの問題を解決するために競争したり協力したりすると、すぐにフィードバックが得られるからです。

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