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アリエラ・ブラウン
データサイエンティストになる：知っておくべきこと
今日、データサイエンスは、ほぼすべてのビジネスと組織の中心にあります。 データのストリームが増え続けるにつれて、データを収集するだけでなく、ふるいにかけて分析して意思決定を行う必要性がかつてないほど高まっています。 そのため、データサイエンティストのスキルと専門知識が必要であり、多くの場合、データサイエンスチーム全体を構築しています。
データサイエンティストに対する需要は一般的に供給を上回っており、多数の求人と平均より高い給与の両方を占めています。 Glassdoorの数字によると、データサイエンティストの基本給の中央値は108, 000ドルです。 人々が楽しんでいない仕事を補うのは高給だけではありません。 実際、それはアメリカで最高の仕事としてランク付けされており、仕事の満足度ランクは5つのうち4.3です。
データサイエンティストの役割の定義
成功したデータサイエンティストは、単なるクオンタムではなく、創造的な思想家であり、領域を理解した問題解決者です。 数年前、データから価値を引き出すにはスキルだけでなくアートが必要であるという事実に照らして、ベンチャービートは「データアーティスト」の方がより正確かもしれないと示唆しました。ビッグデータ革命の。」
データサイエンティストは、単に観察して定量化するだけでなく、データから洞察と価値を引き出すための創造的なアプローチを考え出します。 成功したデータサイエンティストは、ハードスキルのリストをチェックしただけではありません。 彼または彼女は、解決への道を開く新しい方法で問題にアプローチする方法を考え、それから効果的なものとその理由を効果的に伝える能力を持たなければなりません。
問題は、データサイエンスのキャリアを開始するために軌道に乗るために何をする必要があるかということです。 ほとんどの人が同意する主要な主要なスキルがありますが、データサイエンティストが単にクランチナンバーやプログラムモデル以上のことを行うために持たなければならない能力の問題もあります。 このチュートリアルの今後のセクションでは、一部の専門家がデータサイエンスのキャリアに備えるために必要なことについての洞察を提供します。
次：データサイエンティストとしての資格を得るための準備：変更に備える
目次
データサイエンティストになる：知っておくべきことデータサイエンティストとしての資格を得るための準備：変更の準備をする
データサイエンティストが必要とする技術スキルとその取得方法
言語とスキルを学ぶ
適切な組み合わせの取得：データサイエンスには数学とコーディング以上のものが必要です
