ほぼすべての行動がデータを生成します。 Webサイトにアクセスする。 データです。 スマホのアプリをタップする。 データ。 クレジットカードで何かを買う。 データを見る ソーシャルメディアに「いいね！」や写真をアップロードする。 データです。 何十億もの人々が、毎日一瞬一瞬、膨大な量のデータを生み出しているのです。 そのすべての情報を使って何ができるかを想像してみてください–データサイエンティストはまさにそれを行っているのです。 データサイエンスとは、本質的に、データを使って問題を解決する技術です。 何兆行ものデータを持っていても、その情報だけでは何の意味もありません。
これらのデータには、生活の質を向上させ、社会的な問題を特定し、世界的な危機に対処するための情報が織り込まれているのです。 データを理解し、分析し、解釈できることが非常に望ましいスキルであることは当然です。
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データサイエンティストは実際に何をするのか？
データサイエンスとは何か、データサイエンティストの責任とは何かという、最もよく聞かれる2つの質問を分解することから始めましょう。 データサイエンティストは、データを処理して人間が読めるようにし、ストーリーを伝えるビジュアライゼーションや、プロセスを説明したり行動を予測したりするモデルを構築します。 また、仮説を証明するために実験を行い、検証することもあります。 要するに、生データを利用して何かを出力し、それを使って何かをしたり学んだりできるという点で価値があるのです。
データサイエンスの職種は以下の通りです：
- Data Scientist
- Data Analyst
- Business Intelligence Analyst
- Machine Learning Engineer
- Junior Data Analyst
データサイエンス職はいくら稼いでいますか。
年収は$92k～$138kで、ZipRecruiterによると2020年4月1日現在、アメリカのデータサイエンティストの平均年収は$119,130だそうです。 これは、今日のテック業界で最も有利な高給キャリアの1つです。
最近の長期成果分析では、Thinkfulデータサイエンスの卒業生は、Thinkful以前、学生は平均53000ドルの収入を得ていましたが、Thinkful後は最初の仕事で77000ドルに跳ね上がりました。 さらに、1年以上勤務した卒業生は、平均10万1000ドルの収入を得ています。
データサイエンティストに必要なスキルとは
この急速に拡大する分野は、今日の世界における最大の問題のいくつかに取り組んでいる。 しかし、実際にデータサイエンティストになるには何が必要なのでしょうか。
業界に入るための技術的なスキルを学び始める前に、あなたがすでに持っているであろうソフトスキルに焦点を当てます。 これらは、データサイエンティストとしての次のキャリアを獲得するために不可欠です：
- コミュニケーション
- 創造的思考
- 人間関係構築
- 信頼性
- 持続性
転職時にこれらのスキルを身につけ、自信をつけ始める方法について詳しいアドバイスを受けてみてください。
仕事を成し遂げ、ハイレベルなパフォーマンスを発揮し、キャリア目標を達成するために不可欠なテクニカルスキルは以下のとおりです。
- 高度なプログラミングと深い数学的知識
- 問題を発見し解決する情熱
- 視覚化の方法と要約統計の使用などの分析技術
- A/Bテストと統計的有意性の理解
- データを収集し提示するためのPython。
そして、洞察を明らかにする
クエリを実行する
機械学習 (教師あり/教師なしモデルを使用)
データサイエンスは切り立ったものであることはほとんどありません。 単に「この技術を適用する」「このプログラムを実行する」というだけではないのです。 必要ではありますが、それは通常、簡単な部分です。 どのツールが自分のタスクに最も適しているかを判断できるように、問題を徹底的に理解する必要があります。 データサイエンティストにとって最も重要なスキルの1つは、解決可能な問題を見つける能力です。 データサイエンスを学ぶということは、単にプログラミングと統計学を組み合わせるということではなく、コンテキストが必要です。
データサイエンスメンターのThanasis Paraskevasから、SQLがなぜ強力なプログラミング言語であるか、そしてデータサイエンティストとしてそれをどう使うかについて話を聞くことができます。プロフェッショナルな環境で 10 年以上 SQL を使用してきた彼の専門的なアドバイスは、SQL の学習と応用のプロセスを垣間見るのに役立ちます。
データサイエンティストになるには？
何かを学ぶには、ポジティブなフィードバック ループが必要です。 Thinkfulのブートキャンプコースを設計する際に、私たちは、学生が以下のもので最もよく学ぶことがわかった：
- 1対1の指導とキャリアコーチング
- チェックインが組み込まれた包括的カリキュラム
- 現実世界のポートフォリオを構築するキャップストーンプロジェクト
加速フルタイムプログラムまたは柔軟なパートタイムプログラムデータサイエンスコースがあるので、あなたの生活に最適なフォーマットを選択できるようにすることです。 私たちの最先端のカリキュラムは、あなたが成功したデータサイエンティストのキャリアを起動するために必要なすべてのスキルを学ぶことができます。 データサイエンス・カリキュラムのハイライトは以下の通りです：
- Analytics and Experimentation using Python and SQL
- Machine learning using supervised and unsupervised models
- Advanced specialization skills
我々はあなたのニーズに合わせてプログラムを構築して、成功への準備を整えてきたのです。 すべてのコースは100％オンラインで提供され、先進的なプロジェクトベースのカリキュラムと、実世界のキャップストーン・プロジェクトを構築するための最新の業界ツールを備えています。
Thinkful はあなたに投資しています。 また、受講生が就職する際にも、将来のキャリアを第一に考え、授業料を支払うことができるよう配慮しています。 また、経済的な理由で新しいキャリアを阻むことがないよう、様々な支払い方法を用意しています。
オンライン学習で成功するには？
2012年以来、Thinkhfulは学生のキャリアと人生を変えるお手伝いをしてきました。 また、「憧れの先輩」と呼ばれるような存在になることも夢ではありません。 Thinkfulのコミュニティには、600人近い教育者とメンター、1,100人以上の生徒がおり、全員が100％オンラインで交流しています。
私がレビューできるデータサイエンス初心者のリソースはありますか？
まだ十分に理解していないかもしれませんが、データサイエンスは数学に重きを置いています。 ありがたいことに、あなたは数学のウィザードである必要はなく、データサイエンティストとして必要な必携の数学スキルを磨くことができるのです。
データサイエンス教育デザイナーのジョージ・マウントは、コースで成功するための3つの重要な数学スキルを概説しました。
- 統計–データ サイエンスのあらゆるレベルで使用される
- 確率–サンプリングや分布関数などの概念の理解が必要
- 機械学習–線形代数や微積分の理解が必要
彼はさらに、「理論よりも実践を重視する」と説明しています。 つまり、学生はアルゴリズムの背後にある難しい数学をいくつか学びますが、ビジネスの文脈でそれらを効果的に使用する方法を理解することに重点を置いています。” と説明しています。 プログラムに必要な具体的な数学的知識については、Math You Need to Knowをご覧ください。
データサイエンティストのキャリアを始めようとする場合、専門家のアドバイスを集めることは、取引の技術的スキルを学ぶのと同じくらい重要です。 PythonプログラミングのエキスパートであるGiles McMullen-Klien氏は、データサイエンスのキャリアパスのどこにいても、データサイエンスのキャリアを開始する方法を共有するために私たちと一緒に座ってくれました。
データサイエンティストとしてのキャリアを開始するための彼の4つの重要なヒントは以下の通りです。
- データサイエンス コミュニティとつながりを保つ
- 成長の機会に目を向ける
- チャンピオンを見つけて関係を築く
- 自分の成果を強調し、できるところは人に教える
さらにジャイルスさんのアドバイスに飛び込んで内部スクープを得てみてください。
どうすれば始められますか？
もっと学び、もっと稼ぎ、生涯続く変化を遂げる準備ができているのなら、当社の入学担当者と、あなたの都合のよい時間に入門コールをするようスケジュールして、始めましょう。
私たちは正しいフォーマットを選び、キャリアを変え、高給のデータ科学者になる次のステップへとあなたを導くお手伝いをします。 また、担当者は、あなたに最適なコースの支払いや融資オプションについて、詳しい情報を提供します。
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キャリアを確立することを目的としたオンラインデータサイエンスコースです。 マンツーマンの指導、専門的なガイダンス、強力なコミュニティネットワークが、データサイエンスで成功するために用意されています。
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