データサイエンティストになるのは難しいですか?
質問者:Lore Zhdanovsky |最終更新日:2020年3月25日
カテゴリ:テクノロジーおよびコンピューティングプログラミング言語
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。
同様に、人々は、データサイエンティストになるのは簡単ですか?データサイエンティストになるには、コンピュータサイエンス、社会科学、物理科学、統計学の学士号を取得することができます。真実は、ほとんどのデータサイエンティストは修士号または博士号を取得しており、Hadoopやビッグデータクエリの使用方法などの特別なスキルを学ぶためのオンライントレーニングも行っています。
さらに、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。
また、データサイエンティストになるには、どれくらいの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になるには遅すぎますか?
データサイエンティストになるのに遅すぎることはありません。今後数日のうちに、世界中でデータサイエンティストやその他のデータサイエンスベースの仕事が大幅に不足するでしょう。テクノロジーは進化し、急速に変化しています。
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データサイエンティストが辞めるのはなぜですか?
私の意見では、期待が現実と一致しないという事実は、多くのデータサイエンティストが去る究極の理由です。価値が十分に迅速に推進されているとは考えていないため、会社は不満を感じています。これらすべてが、データサイエンティストの役割に不満をもたらしています。
データサイエンスにはコーディングが必要ですか?
あなたは、PythonやPerl、C / C ++、SQL、およびJavaとPythonはデータ科学の役割に必要な最も一般的なコーディング言語であることなどのプログラミング言語の知識を持っている必要があります。プログラミング言語は、非構造化データセットのクリーンアップ、マッサージ、および整理に役立ちます。
データサイエンティストは需要がありますか?
今日の市場には資格のあるデータサイエンスの専門家が不足しているため、データサイエンティストも需要があります。 MIT Sloan Management Reviewの調査によると、43%の企業が、適切な分析スキルの欠如を重要な課題として報告しています。
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。
自分でデータサイエンスを学ぶことはできますか?
はい、独学でデータサイエンティストになることができます。正式な教育よりも難しいですが、私が知る限り、データサイエンスプログラムはまったく新しいものです。この分野は学際的であるため、少なくとも1つの分野を自分で学ぶ必要があります。自分で教えることができない場合は、別のフィールドを選択してください。
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。すべての従業員のための十分なオフィススペースがない、またはブートストラップ中にコストを低く抑えようとしているスタートアップ。
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。
6か月でデータサイエンスを学ぶことはできますか?
データサイエンスのような広大な科目を6か月で完了することは、働く専門家にとって簡単な作業ではありません。人々は、このドメインでその優位性を獲得するために何年も費やすことになります。業界の研究と同じように、データサイエンスにおけるさまざまな職務を見てください。
データサイエンティストはプログラマーですか?
いくつかの重複はありますが、ソフトウェアエンジニアとデータサイエンティストは異なるツールを使用しています。現在、プログラマーは通常、SQLデータベースと、Java、Javascript、Pythonなどのプログラミング言語を使用しています。データサイエンティストは通常、SQLデータベースやHadoopデータストアも使用します。
テスターはデータサイエンティストになることができますか?
質問に戻りますが、はい、テストエンジニアはデータサイエンティストになることができます。それはあなたの興味のある分野に依存します。数学、問題解決、パズルの解決に長けているなら、あなたは優れたデータサイエンティストになることができます。
Python for Data Scienceを学ぶのにどのくらい時間がかかりますか?
Pythonの学習にかかる時間については多くの見積もりがあります。特にデータサイエンスの場合、3か月から1年の一貫した実践の範囲を見積もります。
データアナリストとデータサイエンティストの違いは何ですか?
データサイエンティストとデータアナリスト–定義
「データサイエンティストは過去のパターンに基づいて未来を予測できる人ですが、データアナリストは単にデータから意味のある洞察をキュレートする人です。」 「データアナリストは日常の分析を行う人ですが、データサイエンティストはどうなるかを知っています。」 Datacancerを雇うのは誰ですか?
最も多くのデータサイエンティストを採用している7つのテクノロジー企業。 Diffbotによると、IBM、Amazon、Microsoftは、多数のデータサイエンティスト、エンジニア、アーキテクト、データベース管理者を雇用している大手テクノロジー企業の1つです。
Googleに就職するのは難しいですか?
はい、グーグルで仕事を得るのは難しいです。要約すると、 Googleで就職するのは非常に困難です。公表されている成功率の推定値は、アプリケーションの0.5%であり、結果としてジョブが発生します(200分の1)。最も難しい部分は、インタビューを得ています。
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専門家であり、専門的な週の仕事を期待する必要があります。今日では、それは週に60時間のようです。
経験のないデータサイエンティストになることはできますか?
はい、経験がなくてもデータサイエンティストになることができます。使用するドメインを1つ選択し、そのドメインで学習内容を適用してみてください。
データサイエンスは楽しい仕事ですか?
データサイエンスは、次のような場合に非常に楽しいものになります。データサイエンスは、数学、コーディング、研究など、すばらしいことをすべて一緒に行うことができる珍しい仕事です。午前中に研究論文を読み、午後にアルゴリズムを書き留め、夕方にコード化できる仕事。本当に楽しいです!