データサイエンスにおけるトップ10のデータ技術の役割 - 分析vidhya

導入

データサイエンススキルの汎用性は、幅広いキャリアパスへの扉を開きます。あなたの情熱がビジネス分析、製品管理、または倫理的な考慮事項にあるかどうかにかかわらず、やりがいのある適切な役割が待っています。データサイエンスの急速に拡大する分野は、多くの充実したキャリアオプションを提供します。この記事では、データサイエンス内の10の代替キャリアパスについて説明します。

概要：

• トップの代替データサイエンスのキャリアパスを発見してください。
• 各役割の本質的なスキルを理解します。

目次

• 導入
• トップデータサイエンスのキャリアパス
  • 1. データエンジニアリング
  • 2. ビジネスインテリジェンス（BI）アナリスト
  • 3. 機械学習エンジニア
  • 4. データアーキテクト
  • 5. AIプロダクトマネージャー
  • 6. データプライバシーと倫理スペシャリスト
  • 7. 定量アナリスト（Quant）
  • 8. データアナリスト
  • 9. データ視覚化スペシャリスト
  • 10. 研究科学者
• 結論
• よくある質問

トップデータサイエンスのキャリアパス

1。データエンジニアリング

データエンジニアは、データ駆動型の組織では不可欠です。彼らは、大規模なデータ処理システムを設計、構築、実装、および維持しています。彼らの焦点は、データのアクセシビリティ、信頼性、およびデータ科学者とアナリストの準備を確保し、主要なデータイニシアチブをサポートすることです。

重要なスキル：

• データウェアハウスツールの習熟度（BigQuery、Redshift、Kafka）
• ETL（抽出、変換、ロード）プロセスの専門知識。
• クラウドコンピューティングの知識（Google Cloud、Azure、Amazon）。
• プログラミングスキル（SQL、Python、Java）。
• ビッグデータテクノロジー（Hadoop、Spark）。
• 強い問題解決と細部への注意。

給料：

データエンジニアは、平均年間給与を約111,998ドルで獲得し、上級役割は大幅に高い報酬を指揮しています。

教育の背景：

通常、コンピューターサイエンス、情報システム、または関連分野の学士号が必要です。

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2。ビジネスインテリジェンス（BI）アナリスト

BIアナリストは、データと意思決定の間のギャップを埋めます。データを分析して、戦略的なビジネス上の意思決定を通知する実用的な洞察を提供し、ダッシュボード、レポート、視覚化を作成して、調査結果を利害関係者に効果的に伝えます。

重要なスキル：

• BIツールの習熟度（Tableau、PowerBI、Looker）
• 複雑なデータを明確な洞察に変換する能力
• データクエリのSQL
• 優れたコミュニケーションとプレゼンテーションスキル
• 高度なExcelスキル。
• データベース管理システムの親しみやすさ。

給料：

BIアナリストの平均年salは約87,560ドルです。給与は経験によって異なります。

教育の背景：

データサイエンス、数学、統計、コンピューターサイエンス、情報技術、ビジネスインテリジェンス、または関連分野の学士号が一般的です。

3。機械学習エンジニア

機械学習エンジニアは、機械学習アルゴリズムを設計、実装、および管理し、生産システムの効率的なアルゴリズムを開発します。

重要なスキル：

• プログラミングの習熟度（Python、R、Java）
• 機械学習アルゴリズムとフレームワークの深い理解（Tensorflow、Pytorch）
• モデルの展開と監視の経験
• ソフトウェアエンジニアリングの原則
• 強力な分析的および創造的思考。
• クラウドサービスの親しみやすさ（AWS、Azure）。
• Scikit-Learn、Keras、Jupyterノートブックなどのツールの経験。

給料：

機械学習エンジニアの平均総報酬は約196,962ドルです。

教育の背景：

多くの場合、コンピューターサイエンス、数学、または関連分野の学士号が最小要件です。マスターまたは博士号有利です。

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4。データアーキテクト

データアーキテクトは、組織のデータベース管理システムの設計と実装を担当しています。彼らは、データストレージ、処理、および利用のための技術的能力とビジネスニーズの両方を理解することに優れています。

重要なスキル：

• データモデリングとデータベース設計の専門知識
• データガバナンスと管理に関する知識
• データ統合と移行手法
• ビッグデータテクノロジー（Hadoop）。
• 戦略的思考とプロジェクト管理スキル。
• Oracle、SQL Server、AWSなどのツールの経験。

給料：

データアーキテクトの平均総報酬は約187,907ドルです。

教育の背景：

通常、コンピューターサイエンス、コンピューターエンジニアリング、または関連分野の学士号が必要です。

5。AIプロダクトマネージャー

AI製品マネージャーは、AI製品とソリューションの開発と発売を担当しています。彼らは、ソリューションがビジネス価値を提供することを保証するために、技術チームやビジネスリーダーと協力しています。

重要なスキル：

• AIと機械学習の理解
• 製品管理とアジャイル方法の経験
• 技術情報を非技術的な聴衆に伝える能力
• 戦略的思考とプロジェクト管理スキル
• 強力なリーダーシップと戦略的思考。
• コミュニケーションとプロジェクト管理の習熟度。
• 製品開発とアジャイル方法論の経験。
• JiraやConfluenceなどのツールに精通しています。

給料：

AIプロダクトマネージャーの平均給与は、経験に応じて144,167ドル以上に達することができます。

教育の背景：

コンピューターサイエンス、経営管理、または関連分野の背景は有益です。 AI、製品管理、およびビジネスの洞察力を強く理解することが不可欠です。

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6。データプライバシーと倫理の専門家

ビッグデータの重要性が高まっているため、データプライバシーと倫理の専門家はますます重要になっています。この役割により、組織はデータを倫理的に処理し、データ保護規制に準拠します。

重要なスキル：

• データプライバシー法と規制に関する知識（GDPR、CCPA）
• 倫理的データの使用の問題の理解
• データガバナンスポリシーを開発および実装する能力
• 強力なコミュニケーションとアドボカシースキル
• 暗号化ツール（Veracrypt、Axcrypt、BitLocker）に精通しています。

給料：

給与は、経験と場所に応じて、年間80,000ドルから150,000ドルの範囲です。

教育の背景：

通常、法律、コンピューターサイエンス、情報技術、または関連分野の学位が必要です。認定情報プライバシープロフェッショナル（CIPP）などの認定は価値があります。

7。量的アナリスト（Quant）

定量的アナリストは、数学的および統計的方法を使用して、最適な投資戦略を特定します。この役割は、データ駆動型の意思決定環境で一般的です。

重要なスキル：

• 数学、統計、および金融の強力な背景
• プログラミングスキル（Python、R、Matlab）
• 財務モデリングとリスク管理の経験
• 分析的思考と細部への注意
• Matlab、Excel、SQLなどのツールの経験。

給料：

定量的アナリストの平均給与は約110,659ドルです。

教育の背景：

通常、数学、統計、コンピューターサイエンス、エンジニアリング、または経済学の学士号が必要です。定量的金融または金融工学の修士号が望まれます。

また読む：量的アナリストになる方法は？

8。データアナリスト

データアナリストは、生データを貴重な洞察に変換します。統計的方法とツールを使用して、データを分析し、パターンを特定し、組織に実用的な推奨事項を提供します。

重要なスキル：

• データ分析ツールの習熟度（Excel、Tableau、Power BI）。
• 強力なSQLおよびPythonスキル
• 確固たる統計的知識と分析的思考
• 詳細なレポートとデータの視覚化を作成する機能
• 調査結果を効果的に提示するための強力なコミュニケーションスキル。

給料：

データアナリストの平均総報酬は約126,359ドルです。

教育の背景：

通常、統計、コンピューターサイエンス、経済学、または関連分野の学士号が必要です。

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9。データ視覚化スペシャリスト

データの視覚化スペシャリストは、複雑なデータ分析とトレンドを、利害関係者向けに簡単に理解できるビジュアル（ダッシュボード、チャート、グラフ）に変換します。

重要なスキル：

• データ視覚化ツールの専門知識（Tableau、Power BI、D3.JS）
• 強力なデザインとストーリーテリングスキル
• 複雑なデータを明確なビジュアルに変換する機能
• ユーザーエクスペリエンス（UX）の原則の理解
• 強い創造性とコミュニケーションスキル。
• 細部への注意とストーリーテリング能力。
• Tableau、Power BI、Google Data Studioなどのツールの経験。

給料：

データ視覚化スペシャリストの平均給与は約107,829ドルです。

教育の背景：

コンピューターサイエンス、統計、グラフィックデザイン、または関連分野の学士号が一般的です。

10。研究科学者

データサイエンスの研究者は、多くの場合、アカデミックまたは業界の設定で、新しい方法、アルゴリズム、モデルを開発し、人工知能や機械学習などの分野を進めます。

重要なスキル：

• 機械学習と統計モデリングの深い知識
• プログラミングスキル（Python、R、Matlab）
• 強力な分析および問題解決スキル
• 調査結果を公開および提示する能力
• Tensorflow、Pytorch、Matlabなどのツールに精通しています。

給料：

研究科学者の平均給与は年間約130,000ドルです。

教育の背景：

博士号通常、必要です。修士号はいくつかの役割で十分かもしれませんが、博士号。一般的に、特に学界や高度な業界の研究では好まれています。

結論

データサイエンススキルの多様なアプリケーションは、多くのキャリアの選択肢を生み出します。あなたの興味に関係なく、この動的な分野には充実したキャリアパスが存在します。これらの多様なパスを探索すると、やりがいのある影響力のあるキャリアにつながる可能性があります。データサイエンスの専門家は、スキルを適用し、革新を促進し、組織に多大な貢献をする新しい方法を見つけることができます。

よくある質問

Q1。データサイエンティストに代わるものは何ですか？ A.自動化とAIの進歩は、従来のデータサイエンティストの需要を減らす可能性があります。データサイエンスとソフトウェアエンジニアリングと機械学習を組み合わせたAIエンジニアやデータエンジニアなどの役割は、ますます重要になっています。

Q2。キャリアをデータサイエンスに切り替えることは有益ですか？ A.はい、データサイエンスへのキャリアの切り替えは、高い需要、強い給与、およびさまざまな業界で複雑な問題を解決する機会のために非常に有利です。強力な分析スキルとプログラミングの習熟度が不可欠です。

Q3。データサイエンスはまだ成長しているキャリア分野ですか？ A.はい、データサイエンスは急速に成長している分野のままです。データ駆動型の意思決定と技術の進歩への依存の増加は、データサイエンスの専門家に対する需要を促進し続けています。

Q4。データサイエンス内の最良の分野は何ですか？ A.最適なデータサイエンス分野は、個々の関心とキャリア目標に依存します。人気のある分野には、機械学習エンジニアリング、データエンジニアリング、ビジネスインテリジェンス分析が含まれます。 AIエンジニアやデータアーキテクトなどの新たな役割も大きな機会を提供します。

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