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特に生成 AI の誇大宣伝の影響で、データ サイエンスは依然として今年の仕事です。ただし、データ サイエンスの仕事に対する需要は応募者数よりもはるかに低いのが一般的です。重要なのは、多くの雇用主が依然として若手よりも上級データサイエンティストを好むことです。データサイエンスを学ぶ多くの学生が仕事を見つけるのが難しいのはそのためです。
ただし、学んだことが無駄になるわけではありません。データ サイエンスの知識を持つ人にとって、別のキャリアパスはまだたくさんあります。初心者と専門家の両方にとって、データ サイエンスのスキルセットを実践できるさまざまな仕事があります。
それでは、これらの代替キャリアパスとは何でしょうか?ここでは、検討すべき5つの異なる仕事を紹介します。
データ サイエンスから分岐できる最初の代替キャリアは、機械学習エンジニアです。これら 2 つの職業が同じものであると誤解されることがありますが、それらは異なります。
機械学習エンジニアは、構造をどのように設計するか、本番環境をどのように拡張するかなど、本番環境への機械学習の導入の技術的側面に重点を置きます。一方、データ サイエンティストは、データから洞察を抽出し、ビジネス上の問題を解決するソリューションを提供することに重点を置いています。
どちらもデータ分析と機械学習において同じ基礎を共有していますが、その違いがこれらのキャリアパスを分けています。機械学習エンジニアのポジションが自分に向いていると感じる場合は、これらのキャリアに切り替えるために、ソフトウェア エンジニアリングの実践と MLOps についてさらに学ぶことに集中する必要があります。
記事 機械学習エンジニアになる方法 Nisha Arya 著 キャリアパスをスタートさせるのにも役立ちます。
次の仕事はデータエンジニアです。データドリブンの時代において、データエンジニアは高品質で安定したデータストリームを提供する重要なポジションとなっています。社内では、データ エンジニアがデータ サイエンティストの多くの仕事をサポートします。
データ エンジニアの仕事は、あらゆるデータ タスクをサポートし、データ管理とストレージのアーキテクチャを維持するバックエンド インフラストラクチャに重点を置いています。データ エンジニアは、収集、変換、配信などの要件に応じたデータ パイプラインの構築にも重点を置きます。
データ エンジニアとデータ サイエンティストはデータを扱いますが、データ エンジニアはデータ インフラストラクチャに重点を置きます。これは、SQL、データベース管理、ビッグ データ テクノロジなどの追加スキルに精通している必要があることを意味します。
データ エンジニアのキャリアについて詳しく知りたい場合は、記事をご覧ください。 Bala Priya C による初心者向けの無料データ エンジニアリング コース.
ビジネス インテリジェンス (BI) は、データから洞察を得るのが大好きだが、ビジネスに情報を提供するために履歴データを分析することに興味がある人にとって、代替のキャリア パスです。企業はデータから現状を知る必要があるため、あらゆるビジネスにとって重要なポジションです。
BI は、ビジネス リーダーや関係者がデータの洞察を利用して実用的なイニシアチブを開発する記述的分析に重点を置いています。洞察は、KPI およびビジネス指標の形式の現在および過去のデータに基づいているため、企業は情報に基づいた意思決定を行うことができます。分析を容易にするために、BI はツールを使用してビジネス用のダッシュボードとレポートを作成します。このため、BI はデータ サイエンティストとは異なります。データ サイエンティストの仕事は、高度な統計分析を使用して将来の予測を提供することに重点を置いているからです。
BI のポジションの多くは、基本的な統計、SQL、Power BI などのデータ視覚化ツールなどのスキルを必要とします。これらはデータサイエンティストになろうとするときに学ばなければならないスキルであるため、BI はデータ分析が好きな人にとって適切な代替キャリアパスとなります。
BI 職に向けてスキルを向上させたい場合は、この記事をご覧ください。 ビッグデータ分析: なぜビジネスインテリジェンスにとってそれほど重要なのでしょうか?ナーラ・デイヴィス著 あなたにその優位性を与えるでしょう。
データ プロダクト マネージャーは、専門性は低くてもデータ サイエンスに関連するポジションに転職したい場合に最適です。データ中心の製品やサービスのロードマップを作成するための戦略に適したスキルセットを好むポジションです。
データ プロダクト マネージャーの仕事は、現在の市場トレンドを理解し、顧客のニーズを満たすデータ製品開発を導くことに重点を置いています。また、その役職者は、製品またはサービスを企業資産として位置付ける方法を理解する必要があります。同時に、データ プロダクト マネージャーは、技術担当者とコミュニケーションをとり、製品開発の戦略を管理するための技術的な知識を持っている必要があります。
通常、データ プロダクト マネージャーは、ビジネスの理解、データ テクノロジーの理解、カスタマー エクスペリエンス デザインなどのスキルを持っている必要があります。データ プロダクト マネージャーがこのポジションで成功したい場合、これらのスキルが必要です。記事を読むことができます こちら Data Product Manager についてさらに理解するには。
検討すべき最後のキャリアパスはデータアナリストです。データ アナリストは通常、生データを使用して、ビジネスに必要な特定の質問に対する答えを提供します。これは BI の仕事とは対照的です。BI は重複するスキルを持っていますが、通常、ツールを使用してダッシュボードとレポートを作成し、KPI とビジネス指標を継続的に追跡します。対照的に、データ アナリストは通常、プロジェクト ベースで作業します。
データ アナリストは多くの場合、各部門で働いて、特定のプロジェクトに対して詳細なアドホック分析を提供し、データから洞察を得るために統計分析を実行します。データ アナリストは、データ サイエンスが学んだスキルである SQL、プログラミング言語 (Python/R)、およびデータ視覚化ツールを使用できます。
これが別のキャリアパスである場合は、 初心者向けの無料データ アナリスト ブートキャンプ (Bala Priya C 氏による説明)
データ サイエンスの道が向いていない場合でも、挑戦できる代替のキャリアはまだたくさんあります。学んだスキルを無駄にする必要はないので、考慮すべきデータ サイエンスの代替キャリア パスのトップ 5 を以下に示します。
- 機械学習エンジニア
- データエンジニア
- ビジネス·インテリジェンス
- データプロダクトマネージャー
- データアナリスト
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コーネリアス・ユダ・ウィジャヤ は、データ サイエンス アシスタント マネージャー兼データ ライターです。 Allianz Indonesia でフルタイムで働いている間、彼はソーシャル メディアやライティング メディアを通じて Python とデータのヒントを共有するのが大好きです。
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- プラトアイストリーム。 Web3 インテリジェンス。 知識増幅。 こちらからアクセスしてください。
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- プラトンヘルス。 バイオテクノロジーと臨床試験のインテリジェンス。 こちらからアクセスしてください。
- 情報源： https://www.kdnuggets.com/5-top-data-science-alternative-career-paths?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=5-top-data-science-alternative-career-paths
