による写真 アンナ・ネクラシェビッチ
近年のデータテクノロジーの進歩により、データサイエンスを導入する企業が急増しています。現在、多くの企業が競争上の優位性を得るために、データ プロジェクトに最適な人材を採用しようとしています。そのような人材の 1 つがデータサイエンティストです。
データ サイエンティストは、企業に多大な価値を提供できることを証明しています。しかし、データ サイエンティストのスキルは他のスキルと何が違うのでしょうか?データサイエンティストは大きな傘であり、職務責任や必要なスキルは企業ごとに異なるため、これに答えるのは簡単な質問ではありません。それにもかかわらず、データサイエンティストが他の人よりも目立つことを望むなら、必要となるスキルがあります。
この記事では、2024 年にデータ サイエンティストに必須となる XNUMX つのスキルについて説明します。 プログラミング言語 or 機械学習 それらは常に必要なスキルだからです。また、生成 AI スキルについてはトレンドのスキルであるため触れませんが、データ サイエンスはそれよりも重要です。 2024 年の展望に不可欠なさらなる新たなスキルについてのみ説明します。
これらのスキルは何ですか?それでは始めましょう。
クラウド コンピューティングは、サーバー、分析ソフトウェア、ネットワーキング、セキュリティなどが含まれるインターネット (「クラウド」) 上のサービスです。ユーザーの好みに合わせて拡張し、必要に応じてリソースを提供するように設計されています。
現在のデータ サイエンスのトレンドでは、多くの企業がビジネスを拡大したり、インフラストラクチャのコストを最小限に抑えたりするためにクラウド コンピューティングの導入を開始しています。小規模なスタートアップ企業から大企業まで、クラウド コンピューティングの利用が明らかになってきました。そのため、現在のデータ サイエンスの求人では、クラウド コンピューティングの経験が必要であることがわかり始めています。
クラウド コンピューティング サービスは数多くありますが、すべてを学ぶ必要はありません。1 つをマスターすると、他のプラットフォームに簡単に移動できるようになります。最初にどれを学習するかを決めるのが難しい場合は、AWS、GCP、Azure プラットフォームなどのより大きなプラットフォームから始めることもできます。
クラウド コンピューティングについて詳しくは、こちらをご覧ください。 Aryan Garg によるクラウド コンピューティングの初心者ガイドの記事.
Machine Learning Operations (MLOps) は、ML モデルを運用環境にデプロイするための手法とツールのコレクションです。 MLOps は、次のような問題を回避することを目的としています。 技術的負債 機械学習モデルを継続的に監視しながら、CI/CD でベスト プラクティスを実装しながら、実稼働環境での ML モデルのデプロイを合理化し、モデルの品質とパフォーマンスを向上させることで、機械学習アプリケーションからの情報を取得します。
MLOps はデータ サイエンティストにとって最も人気のあるスキルの 1 つとなっており、求人情報でも MLOps 要件が急増していることがわかります。以前は、MLOps の作業は機械学習エンジニアに委任できました。ただし、データ サイエンティストが MLOps を理解するための要件はこれまで以上に大きくなっています。これは、データ サイエンティストは、機械学習モデルが運用環境と統合できる状態にあることを確認する必要があり、それを最もよく知っているのはモデルの作成者だけだからです。
データ サイエンスのキャリアを向上させたい場合は、2024 年に MLOps について学ぶことが有益であるのはそのためです。 MLOps トピックの詳細については、以下を参照してください。 KDnuggets の最初の技術概要では、MLOps についてすべて説明します。
ビッグデータは 3 つの V として説明できます。 ボリューム、 生成された大量のデータを指します。 速度、 これは、データの生成と処理の速度を説明します。そして バラエティ、 これは、さまざまなデータ型 (構造化データから非構造化データまで) を指します。
多くの洞察や製品は、自社が保有するビッグ データを使用して何かを行う方法に依存しているため、ビッグ データ テクノロジは多くの企業にとって重要になっています。ビッグデータを保有することは別のことですが、企業がビッグデータから価値を得ることができるのは、データを処理することによってのみです。このため、現在多くの企業がビッグデータ技術のスキルを持つデータサイエンティストの採用に努めています。
ビッグ データ テクノロジーについて話す場合、これらの用語には多くのテクノロジーが含まれます。ただし、データ ストレージ、データ マイニング、データ分析、データ視覚化の 4 つのタイプに分類できます。
求人情報で必要なものとしてよく挙げられる人気のツールをいくつか紹介します。
-Apache Hadoop
-Apache Spark
-MongoDB
-タブロー
-ラピッドマイナー
利用可能なすべてのツールを使いこなす必要はありませんが、いくつかのツールを理解することで、キャリアがより良い方向に進むことは間違いありません。ビッグ データ テクノロジーについてさらに詳しく知りたい場合は、「Working with」という紹介記事を参照してください。 ビッグデータ: ツールとテクニック ネイト・ロシディ著 それはビッグデータへの取り組みを開始する可能性があります。
データ サイエンティストがキャリアを向上させるには、技術的なスキルと強力な専門知識が必要です。若手のデータ サイエンティストは、最高の技術指標を達成するために機械学習をモデル化したいと考えるかもしれませんが、上級データ サイエンティストは、モデルが何よりもビジネス価値をもたらす必要があることを理解しています。
ドメインの専門知識とは、私たちが取り組んでいる業界のビジネスを理解していることを意味します。ビジネスを理解することで、ビジネス ユーザーとより連携し、モデルに適した指標を選択し、ビジネスに影響を与える方法でプロジェクトを組み立てることができます。 2024 年には、企業がデータ サイエンスがどのように大きな価値をもたらす可能性があるかを理解し始めるため、その重要性は特に高まっています。
ドメインの専門知識を取得する際の問題は、その業界でデータ サイエンティストとしてすでに働いている場合にのみ効果的に学習できることです。では、希望する業界で働いていない場合、どうやってこのスキルを身につけることができるのでしょうか?次のようないくつかの方法があります。
– 関連業界のオンラインコースと認定資格の受講
– ソーシャルメディアでのアクティブなネットワーキング
– オープンソースプロジェクトへの貢献
– 業界に関連したサイドプロジェクトを持っている
– メンターを見つける
– インターンシップに参加する
これらはドメインの専門知識を取得するための推奨方法ですが、より創造的に経験を見つけることができます。記事 「データ分野でのキャリアを始めるには、ドメインの知識がハードルになりますか?」ヴァイシャリ・ランベ著 ドメインの専門知識を得るのにも役立ちます。
データが表す個人を気にせずに、データをデータベース内の数字や単語として見る人もいるかもしれません。ただし、このデータの多くは個人情報であり、取り扱いを誤るとユーザーやビジネスに損害を与える可能性があります。データの収集と処理が容易になっている現代では、このテーマはさらに重要になっています。
データ サイエンスの倫理は、データ サイエンティストがどのように仕事をすべきかの指針となる道徳原則に関係します。この分野では、私たちのデータ サイエンス プロジェクトが個人や社会に及ぼす潜在的な影響を取り上げており、私たちが行うことのできる最善の道徳的決定に従う必要があります。通常、トピックは偏見、公平性、説明可能性、同意に関するものです。
一方、データ プライバシーは、データの収集、処理、管理、共有方法の合法性に関係する分野です。個人から得られる個人情報を保護し、悪用を防ぐことを目的としています。各領域には異なるデータ プライバシー フレームワークがある場合があります。たとえば、ヨーロッパの一般データ保護規則 (GDPR) は通常、ヨーロッパの個人データにのみ適用されます。
倫理とデータ プライバシーの知識は、それらを破った場合の結果が深刻であるため、データ サイエンティストにとって不可欠なスキルとなっています。 Nisha Arya の記事 倫理 & データのプライバシー これらのトピックをさらに理解するための出発点となる可能性があります。
この記事では、2024 年にすべてのデータ サイエンティストに必要となる XNUMX つの必須スキルについて説明します。スキルには次のものが含まれます。
- クラウドコンピューティング
- MLOps
- ビッグデータテクノロジー
- ドメインの専門知識
- 倫理とデータプライバシー
お役に立てれば幸いです!ここにリストされているスキルについてご意見を共有し、以下にコメントを追加してください。
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。
- プラトンESG。 カーボン、 クリーンテック、 エネルギー、 環境、 太陽、 廃棄物管理。 こちらからアクセスしてください。
- 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-essential-skills-every-data-scientist-needs-in-2024?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=5-essential-skills-every-data-scientist-needs-in-2024
