データ サイエンスは狭い分野ではありません。ほんの一部を挙げると、人工知能、ディープ ラーニング、機械学習、予測分析、データ視覚化、変換、探索、コンディショニングなど、多くの細分分野が含まれます。そして、さまざまなスキルレベルがあります。データ サイエンスが自分に向いているかどうかを判断したい場合は、ここが正しいページです。いくつかの重要な質問に答えることで、その決定を下すことができます。さらに詳しく知りたい方は読み続けてください。
2. データサイエンティストは何をしますか?
経験豊富なデータ サイエンティストは、利用可能なデータを使用して洞察力に富んだ結論を導き出します。これらの結論に基づいて、大規模な組織や機関では重要な決定が下されます。
これらの専門家の役割には、データ分析、データ視覚化、データ変換、データ収集が含まれます。これに加えて、データ結果に基づいて実装できるアクションに関する推奨事項も提供します。
また、これらの専門家は、ほんの数例を挙げると、エンターテインメント、政府、ヘルスケア、エネルギー、テクノロジーなど、さまざまな分野で働いています。この分野の有名企業には、Microsoft、Google、Amazon、Twitter などがあります。
3. 優れたデータサイエンティストのキャリアの見通しは何ですか?
キャリアの見通しに関しては、かなり前向きであることを知っておいてください。 IBM の予測によると、2020 年にはデータ サイエンティストの需要が 28% までに増加するとのことです。最近の調査によると、2020 年にはテクノロジー分野のほとんどの仕事でデータ サイエンスのスキルが必要になります。
4. データサイエンティストとしてどれくらい稼ぐことができますか?
データサイエンティストとして稼げる金額は、会社や組織、職務、経験、経歴によって異なります。一般的に、50,000ドルから250,000ドルまで稼ぐことができます。
つまり、毎月それなりの金額を稼ぐことができるのです。したがって、給与の面では、データサイエンティストとして働くことで多くのお金を稼ぐことができます。
5. この分野でのキャリアに向けてどのように準備できますか?
いくつかの重要な条件を満たす必要があります。これらの要件の一部を以下に示します。
- 高い定量性
- 問題解決に集中する心
- プログラミングの知識
- 効果的なコミュニケーション能力
- チームに参加する能力
したがって、できれば定量的な分野で学位を取得するとよいでしょう。たとえば、経済学、ビジネス、数学、工学、テクノロジー、科学の学位を取得することができます。
6. プログラミング言語を学ぶ必要がありますか?
データ サイエンスの基礎を学びたい場合は、どこからでも始められることを知ってください。プログラミング言語の数に圧倒される必要はありません。いくつかのデータ サイズ設定ツールに精通していることは意味がありますが、始めるにはいくつかのプログラミング言語から始めることをお勧めします。
しっかりとした背景を身に付けたら、挑戦を続けて、途中でさらに多くのプログラミング言語を学ぶことができます。
つまり、これらの簡単な質問に答えることをお勧めします。これは、データ サイエンスが自分に向いているかどうかを判断するのに役立ちます。この記事があなたの選択を容易にするのに役立つことを願っています。
