データ サイエンティストになるのに今ほど最適な時期はありません。
主要なテクノロジー企業での最近の大規模な人員削減にもかかわらず、データ マネージャー、アナリスト、データ ラングラー、およびコンサルタントの未来は明るいです。 実際、データ サイエンスのスキルを必要とする仕事の数は、 27.9％成長する 米国労働統計局によると、2026 年までに
テクノロジーとビッグデータの継続的な進歩は、データ サイエンティストのキャリアの機会に対する需要が引き続き高いことを意味します。 急速に進化する人工知能 (AI)、機械学習、ブロックチェーンの分野を追加すると、データ サイエンティストの役割はリスク管理、 データガバナンス、倫理、データの視覚化など。
データサイエンスのキャリアのためのスキルセット
データ サイエンスのキャリアに必要な典型的なスキル セットには、分析的で詳細志向であること、直線的な思考が含まれます。 好奇心旺盛で、科学的方法に沿っていることも重要です。
戦略的なビジネス上の意思決定を行い、忠実なクライアントを維持し、新しい顧客を獲得するためにデータに依存する組織が増えるにつれて、データ サイエンティストは知識と経験を強化するという課題に直面しています。 一部のデータ サイエンティストは、 特定の分野に特化する、ビジネスと市場の分析、AI と機械学習テクノロジ、またはインフラストラクチャとデータ クレンジングなどです。
並外れたデータサイエンティストの特徴
世界中の企業や組織がこれまで以上に膨大で多様なデータを必要とするため、最も成功するデータ サイエンティストは、標準外の特性を持つ人になるでしょう。 これらのデータの専門家は、典型的な左脳の態度 (論理的、分析的、秩序ある思考) を超えて優れています。 優れたデータ サイエンティストは、より創造的で、芸術的で、想像力に富んだ右脳の行動も受け入れます。
並外れたデータ サイエンティストの XNUMX つの特徴を次に示します。
1.青空思想家
加速する AI イノベーション、マーキュリアル メディア プラットフォーム、および新興のハイテクにより、今日の問題と将来の予期せぬ課題を解決するには、ブルー スカイ シンキングが必要です。 データの専門家は、生産的なブレインストーミングに貢献し、組織が世界経済の不安定性や政治的不確実性などに対処できるように、独創的な考え方を採用する必要があります。
2. 教育よりもアプリケーションを優先する
いわゆる「ブック スマート」は、新しいデータ エキスパート向けの強力な知識ベースを作成しますが、多くの場合、これらのレッスンは厳格であり、現実のシナリオで尋ねられる構造化されていない質問には適用されません。 さらに、この分野の進化は急速に進んでいるため、学校で学んだツールや技術は時代遅れになり、職場で実践されています。 数年前のコンピュータでさえ、今では時代遅れと見なされています。 ストリートスマートであることは、今はブックスマートであることよりも優れているかもしれません. 大学の学位は常に重要ですが、データ サイエンティストは、予想外のハードルに取り組むために、学び直し、再学習し、スキルアップする準備もできていなければなりません。 データの専門家は、資格を定期的に更新し、最新のソフトウェアに関するコースを受講し、システムのアップグレードに関するトレーニングを受けることをお勧めします。
3. 複雑さをシンプルに変える
データ サイエンティストは、データや使用されているテクノロジに不慣れな部門全体の同僚と協力する準備ができている必要があります。 チームメイトが提供される数字と情報の価値を理解できるように、用語と頭字語を説明し、言葉を単純化する必要があります。 複雑なものを単純化することで、データ サイエンティストはチームがより協力的になり、組織の目標を達成できるようにします。
4.ビジュアルストーリーテラー
データの視覚化を使用すると、エグゼクティブや他のチーム メンバーは、提供される情報の価値を明確に確立し、サポートすることができます。 データ駆動型の 決定。 データセットをストーリーに編成することで、意思決定者の足並みをそろえ、アクション ステップを合理化します。 精通したデータ サイエンティストは、マーケティングまたはデザインの専門家と提携して、データの視覚化を作成し、説得力のあるストーリーを作成します。
5. 問題解決に相談的なアプローチを取る
競争の激しい環境では、データ サイエンティストが単純に大量のデータを提供し、それがよくできた仕事だと思って立ち去ることができる時代は終わりました。 確かに、データを整理、クレンジング、分析し、見事なビジュアライゼーションを備えたレポートを作成することは、途方もない作業です。 しかし現在、データの専門家は、組織全体のチームメイトと協力して、問題解決へのコンサルティング アプローチを取らなければなりません。 データ サイエンティストは、全体像と全体的な組織の目標を考慮する必要があります。 それらは、障害を克服し、市場シェアを獲得し、売り上げを伸ばすための資産として機能する必要があります。
これら XNUMX つの特徴は、データ サイエンティストの役割の変化を強調しています。 今日のデータ サイエンティストは、自分のコンフォート ゾーンを超えることを求められるかもしれませんが、これらの資質を受け入れることで、組織にとってかけがえのない並外れたデータ サイエンティストになることができます。
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- 情報源： https://www.dataversity.net/five-must-have-characteristics-of-extraordinary-data-scientists/
