データサイエンティスト

BrainStationのデータサイエンティストキャリアガイドは、データサイエンスで儲かるキャリアに向けた第一歩を踏み出すのに役立ちます。データサイエンス分野の概要と、データサイエンティストの職務について読んでください。

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データサイエンティストとは何ですか？

データサイエンティストは、ビッグデータ（構造化データと非構造化データ）の大規模なセットを収集、整理、分析して、企業やその他の組織向けの実用的なデータ駆動型のビジネスソリューションと計画を作成します。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、ビジネスの感覚を組み合わせて、ビッグデータを処理および分析するための技術的スキルと、そのデータに隠された実用的な洞察を発掘するためのビジネス感覚の両方を備えている必要があります。

データサイエンスとデータマイニング

データサイエンスとデータマイニングにはいくつかの違いがあります。詳細を見てみましょう。

データサイエンス

  • 機械学習、人工知能、予測因果分析、および処方分析を含む傾向がある幅広い分野です
  • 構造化データと非構造化データの両方を含む、あらゆる種類のデータを処理します
  • データ中心の製品を構築し、データ主導の意思決定を行うことを目的としています
  • データとパターンの科学的研究に焦点を当てています

データマイニング

  • データクリーニング、統計分析、パターン認識を含むデータサイエンスのサブセットであり、データの視覚化、機械学習、データ変換が含まれる場合もあります
  • 非構造化データではなく、主に構造化データを扱います
  • さまざまなソースからデータを取得して使用可能にすることを目的としています
  • ビジネス慣行に焦点を当てる

データサイエンティストは何をしますか？

データサイエンティストはビッグデータセットを分析して、実用的なビジネスインサイトにつながるパターンとトレンドを発掘し、組織が複雑な問題を解決したり、収益と成長の機会を特定したりするのを支援します。データサイエンティストは、事実上すべての分野で働くことができ、構造化データセットと非構造化データセットの処理に精通している必要があります。これは学際的な仕事であり、データサイエンティストになるには、数学、コンピューターサイエンス、ビジネス、コミュニケーションを理解して、仕事を効果的に遂行する必要があります。



データサイエンティストの特定の職務と責任は、業界、役職、組織によって大きく異なりますが、ほとんどのデータサイエンティストの役割には、次の責任領域が含まれます。

リサーチ

データサイエンティストは、業界と個々の企業の両方に固有の機会と問題点を理解する必要があります。

データの準備

貴重な洞察を見つける前に、データサイエンティストは、さまざまなソースから構造化データと非構造化データを収集、抽出、クリーニング、および適用する前に、どのデータセットが有用で関連性があるかを定義する必要があります。



モデルとアルゴリズムの作成

データサイエンティストは、機械学習と人工知能の原則を使用して、自動化ツールの実装に必要なアルゴリズムを作成および適用できる必要があります。

データ解析

データサイエンティストがデータをすばやく分析して、パターン、傾向、機会を特定できることが重要です。

視覚化とコミュニケーション

データサイエンティストは、美的に魅力的なダッシュボードと視覚化を作成および整理することにより、データを通じて発見されたストーリーを伝えることができなければなりません。また、データの調査結果に基づいて行動する価値があることを利害関係者や他のチームメンバーに説得するためのコミュニケーションスキルも備えている必要があります。

最新のBrainStationのデジタルスキル調査によると、データの専門家はほとんどの時間をデータのラングリングとクリーンアップに費やしていました。回答者はまた、自分の仕事の目的は、既存のプラットフォーム、製品、またはシステムの最適化（45％）、または新しいものの開発（42％）であることが最も多いと結論付けました。

データサイエンスの種類

データサイエンスのより広い分野には、次のような多くの異なる分野が組み込まれています。

データエンジニアリング

データと組織全体のデータフローをサポートするインフラストラクチャを設計、構築、最適化、維持、および管理します。

データの準備

データのクリーニングと変換。

データマイニング

より大きなデータセットから使用可能なデータを抽出（場合によってはクリーニングと変換）します。

予測分析

データ、アルゴリズム、機械学習技術を使用して、データ分析に基づいてさまざまな将来の結果の可能性を分析します。

機械学習

データ分析プロセスで分析モデルの構築を自動化して、データから学習し、パターンを発見し、システムが人間の介入なしに意思決定を行えるようにします。

データの視覚化

視覚的要素（グラフ、マップ、チャートなど）を使用して、データに見られる洞察をアクセス可能な方法で示し、視聴者がデータに見られる傾向、外れ値、パターンを理解できるようにします。

データサイエンスのメリット

世界中のあらゆる業界のあらゆる業界の企業が、データサイエンスにますます多くのお金、時間、注意を向けており、チームにデータサイエンティストを追加しようとしています。調査によると、データ主導の意思決定を真に受け入れる企業は、競合他社よりも生産性が高く、収益性が高く、効率的です。

データサイエンスは、組織が適切な問題と機会を特定し、顧客とクライアントの行動とニーズ、従業員と製品のパフォーマンス、および潜在的な将来の問題を明確に把握するのに役立つために不可欠です。

データサイエンスは企業を支援することができます：

  • より良い決定を下す
  • 顧客とクライアントについてもっと知る
  • トレンドを活用する
  • 未来を予測する

データサイエンスはどのようにして企業の価値を向上させることができますか？

ビッグデータの価値を解き放つことで得られる潜在的なROIは莫大であるため、データサイエンスは企業にとってますます人気のある投資です。データサイエンスは、次の理由から価値のある投資です。

    当て推量を排除し、実用的な洞察を提供します。企業は、データと定量化可能な証拠に基づいて、より適切な意思決定を行います。企業は市場での自分の位置をよりよく理解しています。データサイエンスは、企業が競争を分析し、歴史的な例を調査し、数値に基づいた推奨を行うのに役立ちます。これを活用して、優秀な人材を特定できます。ビッグデータに潜んでいるのは、生産性、従業員の効率、および全体的なパフォーマンスに関する多くの洞察です。データは、人材の採用とトレーニングにも使用できます。ターゲットオーディエンス、クライアント、または消費者についてすべてを知ることができます。現在、誰もがデータを生成および収集しています。データサイエンスに適切に投資していない企業は、何をすべきかを知っているよりも多くのデータを収集しているだけです。過去または潜在的な顧客またはクライアントの行動、優先順位、好みに関する洞察は非常に貴重であり、資格のあるデータサイエンティストが発見するのを待っているだけです。

データサイエンティストの給与

データサイエンティストの給与は地域や業界によって大きく異なりますが、米国のデータサイエンティストの平均給与は、出典に応じて96,000ドルから113,000ドルの範囲であると報告されています。シニアデータサイエンティストは、平均で約130,000ドルを持ち込むことができます。

データサイエンティストの需要

データサイエンティストは、事実上すべての業界で需要が高く、供給が不足しています。デロイトアクセスエコノミクスのレポートによると、企業の76％がデータ分析機能への支出を今後数年間増やす予定であり、IBMは10年の初めにデータサイエンスの需要が28％急増すると予測しました。

米国労働統計局は、今後10年間でデータサイエンスが31％増加すると予測しています。一方、Markets and Markets Reportによると、ビッグデータの世界市場は2025年までに2,294億ドルに成長し、データサイエンスプラットフォームは2024年までに30％成長すると予測されています。

世界中のどこでも、データサイエンスへの投資が増えると予想されており、それに伴い、データサイエンティストの需要も高まっています。

データサイエンティストはどのようなツールを使用していますか？

データサイエンティストは、データ分析、データクリーニング、視覚化の作成などのアクティビティにさまざまなツールとプログラムを使用します。

Pythonは、BrainStation DigitalSkillsSurveyでポーリングされたデータサイエンティストにとって最高のプログラミング言語です。汎用プログラミング言語であるPythonは、自然言語処理アプリケーションやデータ分析に役立ちます。 Rは、データ分析やデータマイニングにもよく使用されます。より重い数値計算には、HiveのようなHadoopベースのツールが人気があります。機械学習の場合、データサイエンティストは、h2o.ai、TensorFlow、Apache Mahout、Accord.Netなどのさまざまなツールから選択できます。視覚化ツールも、データサイエンティストの武器の重要な部分です。 Tableau、PowerBI、Bokeh、Plotly、Infogramなどのプログラムは、データサイエンティストが視覚的に魅力的な図、ヒートマップ、グラフィックス、散布図などを作成するのに役立ちます。

データサイエンティストは、SQL（MySQL、Microsoft SQL、Oracleなどのさまざまなプラットフォームで使用される）とスプレッドシートプログラム（通常はExcel）の両方に非常に精通している必要があります。

データサイエンティストにはどのようなスキルが必要ですか？

すべての意欲的なデータサイエンティストが開発する必要のあるスキルには、次のようなものがあります。

    Excel。BrainStation Digital Skills Surveyでポーリングされたデータプロフェッショナルの66％が最も使用しているツールであるExcelは、データサイエンティストにとって依然として重要です。SQL。このクエリ言語はデータベース管理に不可欠であり、データ回答者の約半数が使用しています。統計プログラミング。PythonとRは、データサイエンティストがテストを実行し、モデルを作成し、大規模なデータセットの分析を行うために一般的に使用されています。データの視覚化。Tableau、Plotly、Bokeh、PowerBl、Matplotlibなどのツールは、データサイエンティストが調査結果の説得力のあるアクセス可能な視覚的表現を作成するのに役立ちます。

データサイエンティストのキャリアパス

比較的新しい職業として、データサイエンティストのキャリアパスは石で書かれていません。多くの人が、コンピュータサイエンス、IT、数学、ビジネスのバックグラウンドからデータサイエンスへの道を見つけています。しかし、データサイエンティストのキャリアパスの4つの主要な軸は、通常、データ、エンジニアリング、ビジネス、および製品です。データサイエンスにおける多くの学際的な役割には、これらの分野のいくつかまたはすべてを習得する必要があります。

データサイエンスで働く人々は、将来に最も影響を与える技術変化の最前線にいます。データサイエンスは事実上他のすべての分野の進歩に貢献できるため、データサイエンティストは、金融や商取引から数理統計、グリーンエネルギー、疫学、医学、製薬、電気通信に至るまで、あらゆる分野でさらに研究する立場にあります。リストは事実上無限です。すべての業界は、独自のさまざまなタイプのデータをトラフィックし、さまざまな方法でさまざまな目標を達成するためにデータを活用しています。それが発生する場合はいつでも、データサイエンティストは、製品開発、市場分析、顧客関係管理、人材育成、またはその他のすべての分野で、より良い意思決定を導くことができます。

データサイエンスのアプリケーションは幅広く、さまざまな分野に触れているだけでなく、さまざまな種類のデータサイエンスもあります。これらすべての活動に共通しているのは、それらすべてがデータを知識に変えようとしているということです。より正確には、データサイエンティストは、系統だったアプローチを使用して生データを整理および分析し、有用な情報を識別または推測できるパターンを識別します。

その影響の範囲を考えると、データサイエンティストが非常に影響力があり、需要が高いポジションを占めるのも不思議ではありません。データサイエンティストになるための道のりは厳しいものになる可能性がありますが、データサイエンティストを目指すためのリソースがこれまでになく増え、希望する種類のキャリアを構築する機会が増えています。

しかし、データサイエンティストがさまざまな業界に貢献できるすべての方法、およびデータサイエンティストがたどることができるすべてのさまざまなキャリアパスについて、彼らが行う作業の種類は、いくつかの主要なカテゴリに分類できます。すべてのデータサイエンスがこれらのグループにうまく適合するわけではありません。特に、新しい分野が絶えず破られているコンピューターサイエンスの最前線では、データサイエンティストがデータを洞察に変える方法についてのアイデアが得られます。

統計学

データサイエンスの中心である統計は、数値、単語、画像、その他の測定可能な情報など、データセットのさまざまな特性を説明する数学の分野です。統計の多くは、そこにあるものを単純に識別して説明することに集中しています。特に非常に大きなデータセットの場合、情報が何を含み、何を含まないかを知ること自体が課題です。データサイエンスの分野では、これはしばしば記述的分析と呼ばれます。しかし、統計はさらに進んで、データの内容に関する仮定が正しいかどうか、または正しい場合はそれが重要であるか有用であるかをテストします。これには、データを調べるだけでなく、データを操作してその顕著な特徴を引き出すことも含まれます。これを行うには、線形回帰、ロジスティック回帰と判別分析、さまざまなサンプリング方法など、さまざまな方法がありますが、最終的には、これらの各手法は、データセットの機能と、これらの機能の正確さを理解することを目的としています。それらが対応する世界についてのいくつかの意味のある真実を反映します。

データ解析

統計に基づいて構築されていますが、データ分析は、因果関係の理解、視覚化、他の人への調査結果の伝達という点で、もう少し進んでいます。統計がデータセットの内容と時期を定義するために設定されている場合、データ分析はその理由と方法を特定しようとします。データアナリストは、データをクリーンアップし、要約し、変換し、モデル化し、テストすることでこれを行います。上記のように、この分析は数値だけに限定されません。多くのデータ分析では数値データを使用しますが、他の種類のデータ（たとえば、書面による顧客フィードバック、ソーシャルメディアの投稿、さらには画像、音声、動画など）についても分析を行うことができます。

データアナリストの主な目標の1つは、因果関係を理解することです。因果関係を使用して、さまざまなアプリケーションの傾向を理解および予測できます。診断分析では、データアナリストは原因と結果を示唆する相関関係を探し、その洞察を使用して結果を変更することができます。予測分析も同様にパターンを探しますが、パターンをさらに拡張し、既知のデータを超えてそれらの軌跡を外挿して、将来のイベントを含む、測定されていないイベントまたは仮想のイベントがどのように発生するかを予測します。データ分析の最も高度な形式は、さまざまな選択の結果をモデル化および予測して、最も適切な行動方針を特定することにより、特定の決定に関するガイダンスを提供することを目的としています。

人工知能と機械学習

データサイエンスで現在行われている大きな進歩の1つ、そして将来大きな影響を与える準備ができているものの1つは、人工知能、より具体的には機械学習です。一言で言えば、機械学習には、写真内のオブジェクトを識別できるなど、何らかの形のインテリジェンスまたは判断が必要であると通常考えられるタスクを実行するようにコンピューターをトレーニングすることが含まれます。これは通常、ネットワークをトレーニングして行う決定のタイプの豊富な例を提供することによって実現されます。ご想像のとおり、これには大量の（通常は構造化された）データと、コンピューターにそのデータを理解させる機能の両方が必要です。強力な統計スキルとプログラミングスキルは必須です。

機械学習の有益な効果は事実上無制限ですが、何よりもまず、何百万もの画像のリポジトリ内から特定の指紋を識別したり、相互参照したりするなど、人間がこれまでにないほど迅速に複雑なタスクや長時間のタスクを実行できることです。何千もの医療ファイルの何十もの変数は、病気の原因の手がかりを提供する可能性のある関連を識別します。十分なデータがあれば、機械学習の専門家はニューラルネットワークをトレーニングして、元の画像を作成したり、大量のテキストから意味のある洞察を抽出したり、将来の支出傾向やその他の市場イベントについて予測したり、エネルギーなどの非常に複雑な分布に依存するリソースを割り当てたりすることもできます。 、最大の効率で。他の形式の自動化とは対照的に、機械学習を使用してこれらのタスクを実行することの利点は、教師なしA.I.システムは、新しいプログラミングがなくても、時間の経過とともに自動的に学習して改善することができます。

ビジネス・インテリジェンス

以前の市場イベントへの言及から推測できるように、ビジネスと金融の世界は、機械学習が最も初期の最も深刻な影響を与えた場所の1つです。利用可能な膨大な量の数値データ（マーケティングデータベース、調査、銀行情報、売上高など）のおかげで、それらのほとんどは高度に整理されており、比較的扱いやすいです。データサイエンティストは、統計、データ分析、およびビジネスインテリジェンスがそれ自体でデータサイエンスの分野になっているところまで、ビジネスの世界の無数の側面についての洞察を抽出し、意思決定を導き、結果を最適化するための機械学習。

多くの場合、ビジネスインテリジェンスの開発者は、利用可能なデータを単に調べて、何を発見できるかを確認しているだけではありません。彼らは積極的にデータ収集を追求し、特定の質問に答えて特定の目標を達成するための技術と製品を開発しています。その意味で、ビジネスインテリジェンスの開発者とアナリストは、ビジネスと金融の世界での戦略的開発に不可欠です。リーダーシップがより良い意思決定を行い、より迅速に決定し、市場を理解してビジネスの機会と課題を特定し、ビジネスのシステムと運用。これらはすべて、競争上の優位性を達成し、利益を増やすという包括的な目標を持っています。

データエンジニアリング

データサイエンティストがよく取り組む最後の主要な研究分野は、データエンジニア、システムアーキテクト、アプリケーションアーキテクト、データアーキテクト、エンタープライズアーキテクト、インフラストラクチャアーキテクトなど、さまざまな役職で構成されています。これらの役割にはそれぞれ独自の責任があり、ソフトウェアの開発、ITシステムの設計、企業の内部構造とプロセスをビジネス戦略の遂行に使用するテクノロジーと整合させる役割があります。それらすべてを結びつけるのは、この分野で働くデータサイエンティストが、特定の機能を念頭に置いてシステムを作成または改善するためにデータおよび情報技術を適用しているということです。

たとえば、アプリケーションアーキテクトは、企業または他の企業が特定の技術ソリューションをどのように使用しているかを観察し、パフォーマンスを向上させるためのアプリケーション（ソフトウェアまたはITインフラストラクチャを含む）を設計および開発します。データアーキテクトも同様にアプリケーションを開発します。この場合、データの保存、管理、分析のためのソリューションです。インフラストラクチャアーキテクトは、企業が日常業務を遂行するために使用する包括的なソリューションを開発して、それらのソリューションがオフラインであろうとクラウドであろうと、企業のシステム要件を確実に満たすようにすることができます。データエンジニアは、データ処理、組織のデータの収集、整理、保存、取得、処理を行うデータパイプラインの構想と実装に重点を置いています。言い換えれば、この幅広いカテゴリのデータサイエンスの特徴は、データサイエンスが実行されるシステム、構造、プロセスなどの設計と構築が含まれることです。

最も需要の高いデータサイエンスの仕事は何ですか？

一般に、データサイエンスは非常に需要の高いスキルであるため、この分野のあらゆる分野や専門分野で非常に多くの機会を見つけることができます。実際、2019年にLinkedInはデータサイエンティストをその年の最も有望な仕事として挙げ、QuantHubは今後1年間で資格のあるデータサイエンティストの深刻な不足を予測しました。

ここでのキーワードは修飾されています。多くの場合、データサイエンティストが満たさなければならない技術的要件は非常に具体的であるため、ジェネラリストとして始まり、徐々に適性と能力を追加して、必要な範囲の能力を構築するために業界での数年の経験が必要になる場合があります。彼らのスキルセット。

これらは、データサイエンティストがそれを行うことができる最も一般的な方法のほんの一部です。データサイエンティストと同じくらい多くの潜在的なキャリアパスがありますが、いずれの場合も、キャリアの進歩は、時間の経過とともに新しいスキルと経験を積むことに依存します。

データアナリスト

名前が示すように、データアナリストはデータを分析しますが、その短いタイトルは、データアナリストが実際に達成できることのごく一部しか捉えていません。一つには、データが使いやすい形式で始まることはめったにありません。通常、必要なデータの種類を特定し、収集して組み立て、クリーニングして整理し、より多くのデータに変換するのはデータアナリストです。使用可能な形式、データセットに実際に含まれているものを判別し、破損したデータを削除し、その精度を評価します。次に、分析自体があります。さまざまな手法を使用して、データを調べてモデル化し、パターンを探し、それらのパターンから意味を抽出し、それらを推定またはモデル化します。最後に、データアナリストは、他の人がアクセスできるダッシュボードまたはデータベースにデータを表示し、プレゼンテーション、書面によるドキュメント、チャート、グラフ、およびその他の視覚化を介して他の人に調査結果を伝達することにより、他の人が洞察を利用できるようにします。

データアナリストのキャリアパス

データアナリストは、データサイエンスの世界への優れたエントリポイントです。必要な専門知識のレベルに応じて、エントリーレベルのポジションになることができます。新しいデータアナリストは通常​​、統計、数学、コンピューターサイエンスなどの学位を取得して、学校を卒業してすぐにこの分野に参入します。または、ビジネス、経済学、さらには社会科学などの関連分野から、通常はアップグレードすることでデータ分析に移行します。データ分析ブートキャンプまたは同様の認定プログラムを通じて中途採用のスキル。

しかし、最近の卒業生であろうと、中途採用の経験を積んだ専門家であろうと、新しいデータサイエンティストは通常​​、RやSQLなどの言語でデータを取得して操作する、データベースを構築する、基本的な分析を実行する、生成するなどの日常的なタスクを実行することから始めます。 Tableauなどのプログラムを使用した視覚化。すべてのデータアナリストがこれらすべてのことを行う方法を知る必要があるわけではありません。ジュニアのポジションでも専門分野がありますが、キャリアを伸ばしたい場合は、これらすべてのタスクを実行できるはずです。柔軟性は、この初期段階では大きな資産です。

データアナリストとしてどのように進歩するかは、マーケティングや金融など、あなたが働いている業界にある程度依存します。セクターと実行している作業の種類に応じて、PythonまたはRでのプログラミングに特化するか、データクリーニングのプロになるか、複雑な統計モデルの構築や美しいビジュアルの生成に専念するかを選択できます。一方、シニアデータアナリストの称号を取得する際にリーダーシップを発揮できるように、すべてを少し学ぶこともできます。幅広く深い経験を持つシニアデータアナリストは、他のデータアナリストのチームを監督するリーダーシップの役割を引き受け、最終的には部門マネージャーまたはディレクターになります。追加のスキルトレーニングにより、データアナリストは、データサイエンティストのより高度なポジションに移行するための強力な立場にあります。

データサイエンティスト

データサイエンティストは通常​​、データアナリストが実行できるすべてのことに加えて、さらにいくつかのことを実行できます。実際、適切なトレーニングと経験があれば、データアナリストは最終的にデータサイエンティストの地位に昇進する可能性があります。そうです、データサイエンティストは、データを取得、クリーンアップ、操作、保存、分析できるだけでなく、機械学習のさまざまな方法を理解して操作でき、Python、R、または同様の統計プログラミング言語でプログラミングできる必要があります。より高度なモデルを構築して評価します。

データサイエンティストのキャリアパス

多くの人々は、自分たちをデータサイエンティストと呼ぶために必要な経験と追加のスキルを習得する前に、データアナリストとしてこの分野に参入します。次に、ジュニアデータサイエンティストからの次のステップは、通常、シニアデータサイエンティストです。ただし、タイトルの単純な変更は、その移行を行うために必要な作業とは異なります。シニアデータサイエンティストは、ビジネス戦略やヘルスケア分析などの業界固有の分野に精通していることに加えて、データサイエンスの事実上すべての側面（A.I.、データウェアハウジング、データマイニング、クラウドコンピューティングなど）についての優れた理解を指揮します。 、または彼らは、グルレベルの専門知識を持つこれらの分野の1つに特化します。

一部のデータサイエンティストは分析のキャリアを開始し、心理学、マーケティング、経済学などの専門分野でより上級の職に就きますが、他のデータサイエンティストは、データに移行する前に、これらのさまざまな分野のいずれかの専門家として始まります。科学の役割。

多くの人にとって、シニアデータサイエンティストは究極のキャリア目標です。これはすでに非常に高度な役割であり、少なくともデータサイエンスの分野では、達成できる最上級のポジションであることがよくあります。あなたは、より優れた、より有能な、より専門分野の高いシニアデータサイエンティストになります。ただし、一部の人、特により一般的なアプローチをとる人にとっては、チームや部門を運営するリードデータサイエンティスト、さらには最高レベルで機関のデータ戦略を主導する最高経営責任者などの管理職にさらに前進することが可能です。 CEOだけに答えます。

データエンジニア

データエンジニアとデータ分野で働く他の専門家との違いは、会社がそのデータを最大限に活用するために使用するインフラストラクチャとプロセスを含むシステム全体を設計および構築しているという事実です。つまり、データエンジニアは、他のデータサイエンティストが仕事をする方法を決定する人々です。会社のシステムはどのような形式のデータに対応できますか？販売やマーケティング、またはヘルスケア調査の結果からデータを収集し、分析に利用できるようにするために、どのような方法が使用されていますか？これを行うには、データエンジニアは、他のデータサイエンスの専門家（データベース管理者、データアナリスト、データアーキテクトなど）が行う作業の種類に精通している必要があります。データエンジニアは、これらの各役割を次のように実行できることがよくあります。良い。ただし、データエンジニアはビルダーであるため、通常、他のデータサイエンスの専門家よりも開発に多くの時間を費やしています。ソフトウェアプログラムの作成、リレーショナルデータベースの構築、企業が部門間でデータを共有できるツールの開発などです。

データエンジニアのキャリアパス

データで働く他の仕事と同様に、データエンジニアになるための最初のステップは、多くの場合、大学の学位（通常、工学、コンピューターサイエンス、または数学の学士号または修士号）ですが、常にではありません。 ITまたはソフトウェア開発での経験が豊富な人は、データスキル自体を除いて、データエンジニアになるために必要なすべてのスキルをすでに持っていることに気付くかもしれません。その場合、データブートキャンプなどのスキルの再トレーニングがそれらをもたらすのに役立ちます。スピードアップ。データエンジニアが必要とするスキルの多く（SQL、UNIXおよびLinux、ETL開発、ITシステムの構成など）は、隣接する分野で働くことによって開発できます。その他（機械学習やデータパイプラインの構築など）では、より焦点を絞った学習が必要になります。

そうは言っても、ほとんどのデータエンジニアは、コンピュータサイエンスのサブフィールドで働き始めてから、ジュニアデータエンジニアになるために必要なすべてのスキルを習得します。実際、ジュニアデータエンジニアのほとんどの求人情報には、1年から5年の実務経験が必要です。そこから、次の論理的なステップは、シニアデータエンジニアとリードデータエンジニアです。しかし、IT、ソフトウェアエンジニアリング、データサイエンスの非常に多くの側面を指揮しているため、データアーキテクト、ソリューションアーキテクト、アプリケーションアーキテクトなど、データエンジニアにも多くのポジションがあります。実践的な作業を減らし、従業員の管理を強化したいと考えている人のために、他のオプションには製品開発マネージャーが含まれます。

データサイエンティストは自宅で仕事をすることができますか？

テクノロジー分野の多くの仕事と同様に、データサイエンティストの役割はリモートで実行できることがよくありますが、これは最終的には、勤務先の会社と業務の種類によって異なります。

データサイエンティストはいつリモートで作業できますか？

機密性の高いまたは機密性の高いデータや情報（銀行やヘルスケアなどのプライバシーが重視される分野以外でも、専有データは大企業の最も価値のある資産の1つである可能性があるため、それらを多数含む）を扱うデータサイエンスのポジションは、それらを見つけるでしょう。リモート作業に関しては、さらに多くの制限に直面しています。このような場合、勤務時間中にオフィスで働く必要がある可能性があります。

考慮すべき他のいくつかの要因：

  • あなたの会社はどれほど伝統的です。大規模で古い企業は、通常、リモートフレンドリーではありませんが、COVIDはこの分野に大きな変化をもたらした可能性があります。
  • 他のチームメートや部門とリモートで簡単に連携できます。共同作業が多い場合は、直接出頭する必要が生じる可能性が高くなります。
  • 契約に取り組んでいるデータサイエンティスト、またはコンサルティングベースで働いているデータサイエンティストも、自分の場所をより柔軟に選択できる可能性があります。

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