データサイエンティストにとって重要な仕事スキル

調査によると、毎日 2.5 京バイトを超えるデータが作成されています。データ サイエンティストは、組織がデータを解析、解釈、視覚化するのを支援します。 当然のことながら、仕事は活況を呈しています。 労働統計局によると、この分野でのキャリアの機会は 2029 年までに 15% 増加すると予想されており、これは平均よりもはるかに速いペースです。

成功したデータ サイエンティスト全員が大学の学位を持っているわけではありませんが、多くはデータ サイエンスまたは関連分野で少なくとも学士号を取得しています。 修士号、博士号、大学院認定などの大学院の学位を取得している人もいます。

データサイエンティストになるにはどのようなスキルが必要ですか?

「データ サイエンティスト」は、さまざまなキャリアを指す広範な用語です。 一般に、データ サイエンティストはデータを分析して、科学的プロセス、市場動向、および 危機管理.

データ サイエンティストは、テクノロジーから医療、政府機関に至るまで、さまざまな業界で働いています。データサイエンスの仕事に必要な資格は、その肩書きが非常に幅広いため、さまざまです。 ただし、雇用主がほぼすべてのデータ サイエンティストに求める特定のスキルがあります。 たとえば、データ サイエンティストには、統計、分析、レポートなどの強力なスキルが必要です。

データサイエンティストのスキルの種類

分析能力

おそらく、データサイエンティストにとって最も重要なスキルは、情報を分析できることです。 データ サイエンティストは、大量のデータを調べて理解します。 彼らはパターンと傾向を理解し、それらのパターンが何を意味するのかを理解できなければなりません。 これらすべてには強力な分析スキルが必要です。

• 人工知能
• ビッグデータ
• ビジネス・インテリジェンス
• 予測モデルの構築
• データの正確性を保証するためのコントロールの作成
• クリティカルシンキング
• データ分析
• データの視覚化
• データ分析
• データベース管理
• データ操作
• データラングリング
• データ サイエンス ツール / データ ツール
• データマイニング
• DevOps
• 新しい分析方法の評価
• データの解釈
• メトリクス
• ソーシャルメディアデータのマイニング
• モデリングデータ
• モデリングツール
• 確率と統計
• 研究
• リスクモデリング
• 仮説の検証

オープンマインド

優れたデータサイエンティストであることは、創造的であることも意味します。 まず、データの傾向を特定するには広い心を持つ必要があります。 次に、偏見のある人には無関係に見えるデータ間を関連付ける必要があります。 これにはかなりの寛容さが必要です。 最後に、会社の幹部にわかりやすい方法でこのデータを説明する必要があります。 これには、多くの場合、創造的な例えや説明が必要になります。

• 適応性
• 非技術者に技術情報を伝える
• 創造性
• 好奇心
• 意思決定
• ディシジョン ツリー
• ペースの速い環境での実行
• 革新
• 論理的思考
• 問題解決
• 独立して働く

コミュニケーション

データサイエンティストはデータを分析するだけでなく、そのデータを他の人に説明する必要もあります。 さまざまなスキルセットを持つ人々にデータを伝え、データ内のパターンの重要性を説明し、解決策を提案できなければなりません。 これには、複雑な技術的問題を理解しやすい方法で説明することが含まれます。 多くの場合、データを伝達するには、視覚的、口頭、および書面によるコミュニケーション スキルが必要です。

• 積極性
• コラボレーション
• コンサルティング
• 社内外のステークホルダーとの関係を育む
• 顧客サービス
• 文書化
• 合意形成
• 会議の進行
• リーダーシップ
• メンタリング
• プレゼンテーション
• プロジェクト管理
• プロジェクトのタイムライン
• IT プロフェッショナルへのガイドラインの提供
• 報告
• ストーリーテリングのスキル
• 監督スキル
• トレーニング
• 言葉によるコミュニケーション
• 文章のコミニュケーション

数学

その間 ソフトスキル 分析、創造性、コミュニケーションが重要であるのと同様に、ハードスキルもこの仕事には重要です。 データ サイエンティストには、特に多変数微積分と線形代数における強力な数学スキルが必要です。

• アルゴリズムの特定
• アルゴリズムの作成と維持
• 情報検索データセット
• 線形代数
• 機械学習モデル
• 機械学習テクニック
• 多変数微積分
• 統計
• 統計的学習モデル
• 統計モデリング

プログラミングと技術的能力

データサイエンティストには基本的なコンピュータースキルが必要ですが、プログラミングスキルが特に重要です。 コーディングできることは、ほぼすべてのデータ サイエンティストのポジションにとって重要です。 Java、R、Python、SQL などのプログラミング言語の知識が不可欠です。

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• テーブルとクエリ
• タブロー
• TensorFlow

データサイエンティストのさらなるスキル

• ソーシャルメディアデータのマイニング
• テーブルとクエリ
• プロジェクト管理
• プロジェクトのタイムライン
• 社内外のステークホルダーとの関係を育む
• 顧客サービス
• AppEngine
• アマゾン ウェブ サービス (AWS)
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