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CSプログラムにおけるデータサイエンス教育の重要性

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コンピュータ プログラミングは、すべての子供の教育において価値のある科目の XNUMX つに成長しました。 ただし、現在のデジタル時代においてプログラミング スキルに対する高い需要がある一方で、人工知能の高度化の進展により、日常的なコーディングの機会がますます追い越されています。 AI により、プログラミングはドラッグ アンド ドロップ タスクに減り、さまざまなコーディング タスクの自動化が通知されます。

したがって、あなたが子供たちに コーディングを学ぶ、同様に長期雇用の機会があるデータ サイエンスも考慮する必要があります。 「21世紀の最もセクシーな仕事、データ サイエンスを教えることが非常に重要です。 以下は、データサイエンスを教えるべき理由です。

1. 21 世紀の重要なニッチ

石油と天然ガスは、何十年にもわたって「ブラックゴールド」と見なされてきました。 しかし、産業革命の始まりと機械の出現により、石油の枯渇と代替エネルギー源の導入により、石油への注目は薄れ始めました。 同様に、データは 21 世紀の新しいゴールドです。 データは非常に重要であり、機械でさえそれを使用して自律性を高め、安全性を向上させます。

いえ、 データサイエンス は、現代の産業を支える電力です。 自律性によってビジネスの成長のためにパフォーマンスと安全性を向上させようとしている組織は、データ サイエンスを採用する必要があります。 たとえば、売上を最大化しようとしている商業産業は、売上の背後にあるデータを分析し、顧客の購入パターンを理解し、これらの提案を使用して改善する必要があります。 これらすべてについて、データ サイエンティストに相談する必要があります。

2. 需要と供給のアンバランス

以前とは異なり、現在、組織は大量のデータを収集しています。 ただし、収集したデータを分析して洞察に満ちた情報を得るために必要なリソースが限られているため、このデータを理解することはできません。 同様に、これらのデータの可能性を活用するために必要なスキルを備えた人材が深刻に不足しています。 コンピューター プログラマーと同じように、知識豊富なデータ サイエンティストの供給が不足しています。

この不足の主な原因は、データ サイエンスの初期段階にあります。 ほとんどの人は、データ サイエンスについて必要なリテラシーが不足しています。 したがって、その空白を埋めるためには、データ サイエンスとその関連分野についてより多くの人々を教育することが重要です。 他の教育分野と同様に、データ サイエンスは、コンピューター サイエンス、数学、統計など、さまざまなサブフィールドで構成されています。

さらに、データ サイエンスには学習曲線があり、ほとんどの愛好家が習得するのは困難です。 データ サイエンスを習得するのに時間がかかる理由の XNUMX つは、 学ぶべき非常に多くの重要なスキル. 幸いなことに、適切なリソースがあれば、この分野の基本的な概念を簡単に理解できます。 興味のある人は、キャリアとしてデータ サイエンスをマスターするための基本的なスキルの学習に集中する必要があります。

オンラインとオフラインで利用できる書籍やリソースが大量にあるため、すべてを一度に把握することは不可能です。 したがって、学習者は、データ サイエンスに関する実用的な洞察を学ぶために不要な混乱を避けて、学習パスをキュレートする必要があります。 経験豊富なデータ サイエンティストは、知識と経験を十分に兼ね備えている必要があることに注意してください。

ただし、データ サイエンスは比較的新しい分野であるため、信頼できる経験はあまりありません。 代わりに、情熱的な科学者は、数学と統計の基本的な知識に基づいて構築する必要があります。 データ サイエンスを適用するには、プログラミング言語といくつかのツールの基本的な知識も必要です。 したがって、学習者はコンピュータ サイエンスのスキルも持っている必要があります。


3. 実りあるキャリアです

グラスドアは次のように見積もっている. データ サイエンティストは、年間平均 117345 ドルを稼いでいます。. これは、他の分野の全国平均 $44564 を大きく上回っています。 簡単に言えば、データ サイエンティストの年収は全国平均の 163% であり、最も有利なキャリアの選択肢の XNUMX つです。

しかし、そのような莫大な報酬には終わりのない苦闘が伴います。 たとえば、データ サイエンティストは、数学、コンピューター サイエンス、統計など、さまざまな分野に精通している必要があります。 関連する急な学習曲線も、データ サイエンティストの価値を高めます。

データ サイエンティストは、組織内で名誉ある地位を享受しています。 企業は、ビジネスの成長をサポートするデータ駆動型の意思決定において、分析の専門知識に依存しています。 ただし、データ サイエンティストの役割は企業によって異なります。 たとえば、商業産業ではデータ サイエンティストが販売パターンを分析する必要がありますが、ヘルスケア企業はデータ サイエンティストを雇用して患者のゲノム配列を分析します。

とはいえ、データ サイエンティストの報酬は、仕事の種類、割り当てられた役割、会社の規模によって大きく異なります。 給与は、割り当てられた仕事と労力に正比例する必要があります。 それにもかかわらず、これらの専門家の給与水準は、IT および管理担当者を上回っています。 データ サイエンティストに対する高い需要と相まって、これは実りあるキャリアです。

4. それは未来のキャリア

有利なキャリアであることに加えて、データ サイエンスは明日のキャリアの XNUMX つです。 産業部門の新しいイノベーションは、データに大きく依存しています。 テクノロジーはダイナミックになり、より多くの人々がインターネットにアクセスするにつれて、より多くのデータが生成されます。 膨大な量のデータを扱う業界は、賢明なビジネス上の意思決定を行うためにデータ サイエンティストに依存しています。

現在のデジタル世界では、データリテラシーが非常に重要です。 生データから有意義な洞察を生み出す方法を学ぶ必要があります。 データは、さまざまな分野の開発に使用できる未開発の可能性です。 幸いなことに、機械学習テクノロジーの登場により、組織は情報を正確かつインテリジェントに予測および分類できるようになりました。

データ サイエンス、機械学習、およびその他の同様のテクノロジは、人工知能のサブセットであり、自動運転車や自律型ロボットなどの将来の製品の原動力です。 このような展開は、もはやフィクションではありません。 強化学習と自然言語処理の出現も、これらの進歩に貢献しています。

データ サイエンティストが組織に価値を付加する方法

明らかに、いくつかの データサイエンスを教えるべき理由. 組織は、次の方法でデータ サイエンティストから利益を得ることができます。

  • より良い意思決定を行う – 経験豊富なデータ サイエンティストは、優れた信頼できるアドバイザーであり、組織の戦略的パートナーです。 生データを分析し、長期にわたるパフォーマンス メトリックの追跡、記録、測定を通じて、より良い意思決定プロセスを促進できます。
  • 傾向に基づいた直接的なアクション – データ サイエンティストは、組織のパフォーマンスと収益性を向上させる特定のアクションを実行する前に、収集したデータを徹底的に調査できます。
  • 機会の特定 – データ サイエンティストは、組織内の分析システムと対話します。 そのため、既存のプロセスに疑問を投げかけ、その価値と有効性を向上させることができます。
  • 決定のテスト – データ駆動型の決定を実装することが、戦いの半分を占めます。 残りの半分は、これらの決定の有効性をテストすることです。 データ サイエンティストは、これらの変化から引き出された主要な指標を監視および評価して、その成功を定量化できます。
  • 対象ユーザーの絞り込み – 企業には顧客データのソースがいくつかあり、顧客調査や Google アナリティクスなどがあります。 ソースに関係なく、データ サイエンスは複数のデータ ポイントを組み合わせて、組織がオーディエンスと対象顧客についてさらに学ぶのに役立つ洞察を生み出すことができます。 データ サイエンティストは、これらの重要なグループを最高の精度で特定するのに役立ちます。
  • 適切な人材の採用 – 採用担当者は履歴書の評価に慣れています。 ただし、データ量が多いため、これは困難になりつつあります。 データ サイエンティストは、ソーシャル メディア、組織のデータベース、求人サイトからの膨大なデータを使用して、さまざまなデータ ポイントを調べて適切な候補者を見つけることができます。 データ サイエンスにより、採用チームは迅速かつ正確な採用決定を容易に行うことができます。

ボトムライン

21 世紀におけるデータ サイエンスの重要性と緊急性は無視できません。 優れた洞察、統計の提供、適切な候補者の採用に関する意思決定の支援など、データ サイエンスは非常に価値があります。 ただし、高い需要を満たすためのデータ サイエンティストの深刻な不足により、データ サイエンスは熱心な学習者にとって良い選択肢です。 幸いなことに、興味のある候補者はさまざまな学習オプションから選択できます。

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出典: https://www.smartdatacollective.com/importance-of-teaching-data-science-in-cs-programs/

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