概要

その知名度と影響力はますます増大しており、 データサイエンス は、キャリアパスを検討している人々の間で大きな関心と興味をそそられるテーマとなっています。 データの生成、分析、利用が急激に増加している時代において、「データ サイエンスは良いキャリアなのか?」という疑問が生じます。 データ サイエンスの多面的な側面、専門的な成長の可能性、さまざまな業界との関連性を探ることで、データ サイエンスを魅力的で良いキャリアの選択肢にする計り知れない価値と展望を理解することができます。

この記事では、データサイエンティストは良い仕事なのか、データサイエンスは将来的に良いキャリアなのかという疑問に答えます。 これらの質問に対する答えによって、データ サイエンスを実現可能で充実したキャリアの選択肢にする見通しと機会についての包括的な理解が得られます。 始めましょう！

データサイエンスとは

データ サイエンスは、さまざまな科学的アプローチ、アルゴリズム、手順を利用して、膨大な量のデータから知識を抽出することに重点を置いています。 生データ内のあいまいなパターンを特定するのに役立ちます。 データ サイエンスはビジネス上の問題を研究プロジェクトに変え、それを実際の解決策に変えることができます。 数多くの役割と魅力的な給与が得られるため、多くの人がデータ サイエンスのキャリアを求めています。

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データサイエンスを選ぶ理由

データサイエンスの分野は幅広く、多様です。 この分野は、テクノロジー分野でのキャリアを探している専門家にとって多くの魅力を提供します。 多くの成長機会に恵まれた、有利なキャリアオプションです。 データ サイエンスでのキャリアを検討すべき理由としては、次のようなものがあります。

需要があります

データサイエンスは非常に人気があります。 将来の従業員にとってチャンスは数多くあります。 LinkedIn では、このポジションは最も急速な成長率を示しており、11.5 年までに 2026 万人の雇用が増加すると予想されています。このため、データ サイエンスの分野は需要が高まっています。

多数のポジションが利用可能

本格的なデータサイエンティストになるために必要なスキルセットを持っている人は一部の人だけです。 その結果、データ サイエンスは他の IT 業界に比べて発展が遅れています。 その結果、データ サイエンスの主題は非常に多様であり、多くのオプションが提供されます。 データサイエンティストの需要は高いですが、さらに多くの人材が求められています。

稼げるキャリア

データ サイエンスの分野は最も給与が高い分野の 116,100 つです。 Glassdoor によると、データ サイエンティストの年収は平均 XNUMX ドルです。 このため、データ サイエンスの仕事は非常にやりがいのあるものになる可能性があります。

データサイエンスは柔軟な分野です

データサイエンスには幅広い用途があります。 で頻繁に使用されます バンキング, ヘルスケア、コンサルティング、電子商取引。 データサイエンスの分野は非常に多様です。 そのため、さまざまな分野で活躍できるようになります。

データサイエンスに関するトレンドと業界の事実

データ サイエンスは目覚ましい成長を遂げ、多くの業界に不可欠なものとなっています。 いくつかのトレンドと業界の事実は、キャリアの選択としてのデータ サイエンスの重要性と可能性を浮き彫りにしています。 データサイエンスの分野には魅力的な報酬パッケージが用意されています。 Glassdoor によると、米国のデータ サイエンティストの平均給与は年間約 113,000 ドルです。 この高い収入の可能性は、雇用市場におけるデータ サイエンスのスキルと専門知識の価値を示しています。

さらに、データ サイエンスは幅広い業界で応用されています。 ヘルスケアから金融まで マーケティング や電子商取引など、さまざまな分野の組織は、有意義な洞察を抽出し、戦略的意思決定を推進するためにデータ サイエンティストに依存しています。 たとえば、医療業界では、データ サイエンスを使用して患者データを分析し、個別の治療計画を作成します。 同様に、マーケティングにおいても、データ サイエンスは消費者の傾向を特定し、特定の視聴者をターゲットにし、広告キャンペーンを最適化するのに役立ちます。

これらの傾向と業界の事実は、データ サイエンスが人気の高いキャリア パスであり、さまざまな分野で成長と影響を与える大きな機会があることを示しています。

データサイエンスのキャリアの将来

データ サイエンスには雇用の機会がいくつかあります。 エコノミストは、2026 年までに全国で 11 万人以上の求人が発生すると予測しています。 実際、2019 年以降、データ サイエンスの採用は 46% 増加しました。 それにもかかわらず、2020 年 93,000 月末までに、インドには約 XNUMX 件のデータ サイエンス関連の求人がありました。 したがって、データサイエンスの可能性は否定できません。

データ サイエンティストの役割に加えて、この分野では次のような数多くの仕事の選択肢があります。

• データアナリスト： 彼らは使用します データ分析 データを分析し、チームと協力して洞察とビジネス プランを作成するためのツール。
• データ管理者: データベース管理システムの管理、管理、調整、運用はデータベース管理者 (DBA) の責任です。
• データエンジニア: 機械学習モデルやデータ分析などのデータ駆動型モデルは、次によって可能になります。 データエンジニア、組織化された均一なデータ フローを提供します。
• マーケティングアナリスト: マーケティング アナリストは、消費者のニーズや好みを確認するために調査を行い、企業のマーケティングおよび販売戦略の有効性を評価します。
• 機械学習エンジニア: として 機械学習 エンジニアとして、自動機械操作を可能にするモデルとアルゴリズムを作成します。
• ビジネスアナリスト： ビジネスアナリスト データ分析を使用して、企業が手順、製品、サービス、およびソフトウェアを改善できるように支援します。
• データアーキテクト: データ アーキテクトは、データ セキュリティ、データ品質基準、組織内のデータ フローなど、企業のデータ戦略を作成する専門家です。
• データ管理者： データ マネージャーは、ビジネスまたは研究組織のニーズを評価し、コーディング スキルを使用してデータベースを安全に維持します。

データ サイエンスは良いキャリアなのかという疑問がまだあるとします。 その場合、データサイエンティストには多くのチャンスがあることを知っておく必要があります。 そして、彼らは平均的な仕事よりもはるかに速いスピードで成長すると予想されています。

データサイエンスのキャリアに必要なスキル

データサイエンティストとしてのキャリアを追求するには、さまざまなビジネスや業界の仕事に必要なスキルを習得する必要があります。 データサイエンティストの基本的なスキルを見てみましょう。 以下は、基本的に実践的、技術的、ソフト スキルと、データ サイエンティストとしてのキャリアに必要な専門知識です。

実践的なスキル

• プログラミングの知識: 次のような統計プログラミング言語の専門知識 R & Python Hive のようなデータベース クエリ言語も役立つでしょう。 知っておくと有利 スカラ, Javaまたは C + +.
• 統計： In 統計、統計検定、分布、 回帰, 最尤推定器、およびその他の実用的な統計概念。 統計の知識は、データに依存するビジネスにとって不可欠です。
• データラングリング: データの不完全性を処理する能力は、データ サイエンティストの職務内容に不可欠です。
• データの視覚化： matplotlib、ggplot、d3.js、Tableau などのデータ視覚化ツールの使用経験により、データを視覚的にエンコードできます

技術的なスキル

• 機械学習： 以下を含む機械学習手法を理解する k最近傍, ナイーブベイズ, SVM, ディシジョンフォレスト.
• 優れた数学的スキル: データ サイエンティストは、数学、特に代数、統計、微積分に精通している必要があります。 数学的モデルを使用することが必須です。

領域知識

• ビジネスと業界の理解: データ サイエンスが適用される特定のドメインまたは業界に精通していることは貴重です。 ビジネス プロセス、データ ニーズ、業界固有の課題を理解することで、データ サイエンス ソリューションの有効性が高まります。
• データの理解: データ エコシステムと業界に関連する特定のデータをしっかりと把握することが不可欠です。 これには、データ ソース、品質問題、ガバナンス、コンプライアンス要件の理解が含まれます。 ドメイン固有のデータ知識により、科学者は貴重な洞察を特定し、情報に基づいた意思決定を行うことができます。

ソフトスキル

• 優れたコミュニケーションスキル： 技術者および非技術者に調査結果を説明することが不可欠です。
• 問題解決： データ サイエンティストには、ビジネス上の課題を特定し、分析上の質問を定式化し、データ駆動型のソリューションを開発するための強力な問題解決スキルが必要です。 批判的に考え、複雑な問題を管理可能な部分に分解し、分析手法を適用して問題を解決できる必要があります。

データサイエンスの給与

インドのデータサイエンティストの給与は、いくつかの要因によって大きく異なります。 それにもかかわらず、データサイエンティストの平均給与は ₹698,412 です。 経験が 500,000 年未満のデータ サイエンティストは、年間約 ₹1 の収入が期待できます。 4 ～ 610,811 年の経験を持つ初心者レベルのデータ サイエンティストの年収は約 ₹XNUMX です。

インドでは、5 ～ 9 年の経験を持つ中級レベルのデータ サイエンティストは、年間 1,004,082 ドルの収入が期待できます。 経験とスキルが向上すると、インドのシニアレベルのデータサイエンティストとしての収入は年間 1,700,000 を超える可能性があります。
この分野の性質は常に変化しているため、企業はデータサイエンティストに高額の報酬を与えています。 データ サイエンスは急速に発展しており、重要な責任が割り当てられている分野です。 データが組織をますます推進し、データ サイエンティストが意思決定において重要な役割を果たしているため、これらのスキルに対する世界的な需要があります。 さらに、インドにおける給与の上昇が示すように、インドではデータサイエンティストの需要が高まっています。

また読む： インドのデータサイエンス給与 [2023 年最新情報]

データサイエンスにおけるキャリアの範囲

データ サイエンスの分野では、さまざまな国のさまざまな業界で大きな成長と機会が見られます。 データ サイエンスの需要が高く、急成長している業界の例をいくつか紹介します。

ヘルスケアおよび製薬産業

• ヘルスケアと 製薬業界 患者の診断、創薬、病気の予測、個別化医療にデータ サイエンスを幅広く活用しています。
• 米国では、ヘルスケア分析市場は 50.5 年までに 2026 億ドルに達し、年間平均成長率 (CAGR) は 26.8% になると予想されています。

金融サービス部門

• 金融サービス部門は、リスク分析、不正行為検出、アルゴリズム取引などをデータサイエンスに依存しています。 顧客セグメンテーション.
• 英国では、金融サービス部門のデータ分析市場が 2.9 年までに 2022 億ポンドに達すると予測されています。

Eコマースと小売

• 電子商取引および小売企業データサイエンスを活用して、 顧客分析、需要予測、在庫管理、パーソナライズされたマーケティング。
• 中国では、電子商取引市場は 3 年までに 2024 兆ドルに達すると予測されており、その成長を促進する上でデータ サイエンスが極めて重要な役割を果たしています。

製造および産業自動化

• 製造および産業オートメーション部門では、プロセスの最適化、予知保全、品質管理、サプライ チェーン管理にデータ サイエンスを使用しています。
• 製造業の優れた国として知られるドイツでは、専門家は産業分析業界の市場規模が18年までに2025億ユーロに達すると予想しています。

電気通信

• 電気通信 企業は、ネットワークの最適化、顧客離れの予測、ターゲットを絞ったマーケティング、サービス品質の向上のためにデータ サイエンスに依存しています。
• インドの通信分析市場は、3.03 年までに 2025 億 25.9 万ドルに達すると推定されており、CAGR XNUMX% で成長しています。

これらの例は、データ サイエンスが急成長している業界のスナップショットを表しています。 データ主導の意思決定と分析への依存が世界中の多くのセクターに広がっており、データ サイエンスの専門家に豊富なキャリアの機会が提供されています。

課題と考慮事項

データ サイエンスのキャリアには独自の課題が伴いますが、それらを克服するためにできることがいくつかあります。 ここでは、データ サイエンスのキャリアを始める前に考慮すべき課題と考慮事項をいくつか紹介します。

データの準備

データの準備は、スマート エンタープライズ AI にとって重要なタスクです。 データ サイエンティストの主な焦点は、関連データを見つけて削除することです。 CrowdFflower の調査によると、データ サイエンティストの時間の約 80% は、データのクリーニング、整理、マイニング、取得に費やされています。 データは、さらなる分析を受ける前に XNUMX つの検証プロセスを経ます。 この課題に対処するには、AI ベースのソリューションを採用することで、データ サイエンティストが競争力を維持し、効率を向上させることができます。 そのようなツールの XNUMX つが拡張学習です。これはカスタマイズ可能で、主題を明らかにしながらデータの準備を支援します。

大量のデータの管理

データ サイエンティストは、組織が使用するさまざまなツール、ソフトウェア、プログラムなど、複数のソースからの大量のデータを管理するという課題に直面しています。 このプロセスには手動のデータ入力とコンパイルが含まれますが、時間がかかり、エラーや不必要な繰り返しが発生しやすくなります。 この課題を克服するために、企業は集中プラットフォームを使用して複雑な仮想データ ウェアハウスを作成できます。 この統合により、すべてのデータ ソースを XNUMX か所に保存できるようになり、企業のニーズに応じてデータを柔軟に変更または操作できるようになり、生産性が向上します。

効果的なコミュニケーション

データサイエンティストにとって、結果を技術者以外の関係者に効果的に伝えることは大きなハードルです。 その主な目的は、ビジネス戦略に沿った組織の意思決定能力を強化することです。 しかし、企業のリーダーやマネージャーのほとんどは、データ サイエンティストが使用するツールやテクノロジーに慣れていないため、ビジネス AI モデルを適用するための強固な概念的基盤を提供することが不可欠です。 これを達成するには、データ サイエンティストは分析や視覚化に「データ ストーリーテリング」などの手法を組み込み、発見や解釈をマネージャーやその他の関係者に効果的に伝えることができるようにする必要があります。

今日からデータサイエンスのキャリアを始めましょう

今日のデジタル時代において、データ サイエンスのキャリアに乗り出すことは、刺激的でやりがいのある機会です。 初心者でも、スキルアップを目指している人でも、今がこのダイナミックな分野への第一歩を踏み出すのに最適な時期です。 データ サイエンスの専門知識を習得することで、可能性の世界を解き放ち、さまざまな業界の画期的な進歩に貢献できます。 旅を始めるには、Analytics Vidhya への参加を検討してください。 BlackBelt+ プログラム。 この包括的なプログラムでは、実践的なトレーニング、業界関連プロジェクト、経験豊富な専門家による指導が提供されます。

BB+ プログラムでは毎週メンターシップ コールを提供しており、学生はデータ サイエンスへの取り組みを指導できる経験豊富なメンターと関わることができ、専門家の指導の下で業界プロジェクトに取り組む機会を提供します。 Analytics Vidhya の BB+ プログラムは、各生徒のニーズと目標に合わせたパーソナライズされた推奨事項を提供します。

このパーソナライズされたアプローチにより、学生は学習パスを最適化し、独自の学習要件に対処できるようになり、データ サイエンティストとして成功するまでの道のりが加速されます。

もう待たないでください。 Analytics Vidhya の BB+ プログラムで今すぐデータ サイエンスのキャリアをスタートし、成功する未来への道を切り開きましょう。

よくある質問

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