データサイエンスはまだ熱いですか?
質問者:Sevgyul Palenzuela |最終更新日:2020年5月21日
カテゴリ:テクノロジーおよびコンピューティングデータベース
データサイエンティストは依然として熱心な仕事であり、支払いも高額です。したがって、新しいIndeedの調査によると、データサイエンスの交渉力は、求職者にあります。すべての投稿に占めるデータサイエンティストの求人情報は、2018年12月に前年比で29%増加しました。
人々はまた、データサイエンスはホットフィールドですか?テック系スタートアップからフォーチュン500企業まで、データサイエンティストは人気商品です。マッキンゼーの調査によると、2017年までに米国は「深い分析スキル」を備えた約20万人の不足に直面する可能性があります。したがって、彼らが約120,000ドルの目を見張るような平均初任給を誇っているのは当然のことです。
第二に、データサイエンスがあなたに適しているかどうかをどうやって知るのですか?それらのほとんどが-そしてあなたがハードワークを投入する準備ができている-なら、それはあなたが素晴らしいデータサイエンティストになることができることを意味します!
- あなたはいつも物事を分析します。
- あなたは数学と統計を楽しんでいます。
- あなたは実用的なビジネス思考に感謝します。
- あなたはコーディングを楽しんでいます(そして1つの場所に何時間も座っています)
これを考慮して、データサイエンスは需要がありますか?
現場によると、ビッグデータとAIに支えられて、データサイエンススキルの需要は飛躍的に高まっています。しかし、熟練した応募者の供給はゆっくりとしたペースで伸びています。データサイエンティストが就職市場に参入する絶好の機会です。 「これまで以上に多くの雇用主がデータサイエンティストの採用を検討しています。」
データサイエンスは難しいですか?
データサイエンスを学ぶのは難しいからです。これは、ハードスキル(PythonやSQLの学習など)とソフトスキル(ビジネススキルやコミュニケーションスキルなど)などを組み合わせたものです。これは、多くの学生が合格できない入場制限です。彼らは統計、コーディング、またはあまりにも多くのビジネス上の決定にうんざりして、やめました。
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データサイエンティストは良いキャリアですか?
ハーバードビジネスレビューによると、データサイエンティストは、「ビッグデータの世界で発見をするためのトレーニングと好奇心を持った高位の専門家です」。したがって、データサイエンティストがビッグデータ分析およびIT業界で切望されている専門家であることは当然のことです。
データサイエンスのキャリアを開始するにはどうすればよいですか?
データサイエンスのキャリアを始める人々のための8つの重要なヒント
- 適切な役割を選択してください。
- コースを受講して完了します。
- ツール/言語を選択し、それに固執します。
- ピアグループに参加します。
- 理論だけでなく、実用的なアプリケーションに焦点を当てます。
- 適切なリソースに従ってください。
- コミュニケーションスキルに取り組みます。
- ネットワークですが、時間を無駄にしないでください。
データサイエンティストはいくら稼ぎますか?
最近のキャリアの専門家の流入にもかかわらず、データサイエンティストの初任給の中央値は95,000ドルと高いままです。中級レベルのデータサイエンティストの給与。中堅データサイエンティストの給与の中央値は128,750ドルです。このデータサイエンティストが管理職も務めている場合、給与の中央値は185,000ドルに上昇します。
データサイエンティストはコーディングしますか?
データサイエンティストはコードを実行します。ほとんどの場合、PythonまたはTableauは、データサイエンスでのコーディングに使用する言語です。データサイエンティストが作成するために使用するコードにはさまざまな種類があります。分析スクリプト、プロトタイプ、および本番用のコードは、通常、データサイエンティストが参加するものです。
データサイエンスが活況を呈しているのはなぜですか?
それで、これは2nですか?理由:処理能力と処理能力が向上しているため、大量のデータをすぐに処理できます。コンピュータサイエンスの分野での研究も日々増加しています。
データサイエンティストになるにはどのくらい時間がかかりますか?
いくつかの研究(とマルコム・グラッドウェルの本外れ値)は50週/年と40時間/週の約5年間(もちろん、多くのデータ科学者の長い週の仕事)され、熟達し10,000時間を要する示唆しています。
データサイエンティストは何をしますか?
「より一般的には、データ科学者は、人間だけでなく、統計および機械学習の両方のツールと方法が必要でから意味を抽出し、データを解釈する方法を知っている人、です。データは決してクリーンではないため、彼女はデータの収集、クリーニング、および変更のプロセスに多くの時間を費やしています。
学位を取得せずにデータサイエンティストになるにはどうすればよいですか?
学位なしでデータサイエンティストになる方法は?
- 必要な前提知識を取得します。
- データサイエンスを学ぶ。
- リアルタイムのケーススタディをご覧ください。
- ライブプロジェクトに取り組みます。
- 認定を取得します。
- ポートフォリオを構築します。
- ハッカソンに参加する。
データサイエンティストは何時間働きますか?
データサイエンティストは、基本的な探索的分析にほとんどの時間を費やしています。週の労働時間:回答者の75%が週に40〜50時間働いています。会議の時間:会議は職場の定番であるため、データサイエンティストの50%が少なくとも週に1時間会議に参加するのは当然のことです。
データサイエンスの博士号が必要ですか?
簡単な答えは、データサイエンティストになるために博士号を取得する必要はないということです。ただし、データサイエンティストの肩書きを持つほとんどの仕事は高度な技術的作業を伴うため、高度な学位を取得することはおそらく役立つでしょう。したがって、このレベルの資料を理解できることを示す必要があります。
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?
絶対。すべての作業は、システム上またはリモートでアクセスできるように、分散システム上で起こるように私の意見では、あなたは絶対にデータサイエンティストとしてリモートで自宅から作業したりすることができます。
データサイエンスの仕事を得るのは難しいですか?
トレーニングのわずか数日で人々が苦労就職を持つことになります。今日、自分たちをデータサイエンティストと呼んでいる人が非常に多く、通常は自分たちを「データサイエンス愛好家」と呼んでいますが、経験がないので、就職できる人は少なくありません。
データサイエンティストの未来は何ですか?
データサイエンスの将来のキャリア予測
大規模企業は、いくつかの方法でビジネスを推進するために機械学習を急速に採用しています。いくつかのタスクの自動化は、業界の重要な将来の目標の1つです。その結果、損失の発生を防ぐことができます。 データサイエンスは自動化されますか?
Gartnerによると、データ・サイエンスの作業の40%以上は、2020年までに自動化され、これが本当percentwiseすることができますが、それは、ビジュアライゼーションを摂取するデータクレンジングなどのタスク、、、下位レベルになると、現実的にAIは、データのみの科学者を置き換えることができます納品、モデルフィッティング。
スタートアップにはデータサイエンティストが必要ですか?
すべてのスタートアップがデータサイエンティストを必要としているわけではありません。多くの人はなしでうまくやることができます。特に初期段階では、適切なデータインフラストラクチャが整備される前に。
機械学習の博士号が必要ですか?
いいえ、あなたは、博士号を取得する必要はありません。より基本的なレベルで機械学習を理解することに興味がある場合は、博士号を取得する必要があります。これにより、業界で対応されていない、より投機的な技術的な問題に取り組むこともできます。
データサイエンティストが不足していませんか?
全国のデータサイエンティストの不足は十分に文書化されています。 2018年8月LinkedInの労働力レポートは、ニューヨーク、サンフランシスコ、ロサンゼルスで「急性」不足で、米国全体で埋まらない以上151000件のデータサイエンティストの求人があったことがわかりました。