ベスト 11 データ サイエンティスト認定資格: 見てみましょう

データ サイエンティストとは? データ サイエンティストは一般に、大量のデータを扱い、機械学習のスキルと知識を活用して、組織が適切かつ適切なソリューションや意思決定を行うのを支援します。これらのデータ プロフェッショナルは、医療や金融など、複数の業界にわたって有用なソリューションを提供するための技術的能力と専門知識を備えています。組織では、データ サイエンティストは技術に精通したプロフェッショナルに常に技術的なことを話すだけでなく、非技術系のチーム メンバーとのコミュニケーションも得意です。簡単に言えば、これらのプロフェッショナルは、チーム メンバー全員が紙に書かれたアイデアや進行中のプロジェクトを理解していることを確認します。これらのことに遅れずについていくには、業界の新しい最新の変更を必ず学ぶ必要があります。 ## なぜデータ サイエンティストになる必要があるのか? データ サイエンティストになることを検討している場合は、まずこのキャリア パスを理解するために時間をかけなければなりません。たとえば、データ サイエンティストは、数学者、コンピューター サイエンティスト、ビジネス戦略家をすべて兼ね備えています。これらの複雑なスキル セットを持つということは、データ サイエンティストが技術的に熟達しているだけでなく、ビジネスに精通している必要があることを意味します。これが、データ サイエンティストになることが素晴らしいキャリア選択である理由です。この専門知識は需要が高いからです。さて、本題に戻りますが、データ サイエンティストは、主にデータ分析と推論を通じて深い知識を見つけることに焦点を当てた専門家であり、この分野で成功するには、複雑な問題を解決するための統計知識とコンピューター スキルの両方を備えている必要があります。この分野では、数学的およびアルゴリズム的手法を使用して、最も困難で分析的に複雑なビジネス問題を解決する方法を学びます。さらに、生データを分析して隠れた洞察を明らかにする方法について理解を深めます。データ サイエンスの本質は、正確で細部にこだわった分析を通じて強力な意思決定能力を構築することです。データ サイエンティストとして、マネージャー、同僚、さらには複雑な統計用語の理解に助けが必要な可能性のあるクライアントに調査結果を提示する必要があります。そのためには、優れた口頭、書面、視覚的なコミュニケーション スキルも必要です。データ サイエンティストとして、次のメリットを享受できます。* さまざまな業界で多くの仕事の機会があり、その中から選択できます。* 受け取る給与と福利厚生は競争力があります。* 達成感と高い仕事の満足度が得られます。 * 組織では、重要な研究開発プロジェクトに貢献します。 ## データサイエンティストになるには？ データサイエンティストは、さまざまなスキルとプログラムを使用して大規模なデータベースを収集および「クリーンアップ」し、企業の成長とニーズに役立つ分析専門家です。これらの専門家は、さまざまなデータセットでデータの収集、処理、分析を実行し、結果を明確かつ視覚的に提示します。また、データサイエンティストは、企業が貴重なデータセットを見つけ、収集プロセスを自動化するのに役立ちます。彼らはデータを使用して将来の傾向とリスクを予測し、企業のパフォーマンスを向上させることを提案します。 データサイエンティストになりたい場合は、ほとんどのデータサイエンティストが踏んだ手順に従うことができます。 * コンピューターサイエンスや統計などの関連分野の学士号を取得していること。ほとんどの企業では、データサイエンティストの役割にこれが必要です。 * 関連分野で2〜4年の経験があること。これは、データサイエンティストの仕事の一般的な要件です。 * 研究アシスタント、データアナリスト、またはインターンとしてキャリアをスタートしてください。これらは、データサイエンティストになる前の一般的な職種です。 * 採用担当者はデータ サイエンティストに論理的思考、数学スキル、細部へのこだわりなどのソフト スキルを求めています。 * データ サイエンティストになるには、6 ～ 12 か月の職業訓練を受ける必要があります。これが平均的な訓練期間です。 * 収入の可能性を高めるために、アソシエイト - データ サイエンス バージョン 2.0 などのデータ サイエンティスト認定資格を取得してください。 ## データ サイエンティストは何をしますか? 上で説明したように、データ サイエンティストは、さまざまなソースからの情報を使用して、会社が競合他社よりも優位に立つことができる隠れたパターンや洞察を発見する、認定を受けた、または経験豊富な技術専門家です。これらの第一線の専門家は、製造、ヘルスケア、教育、金融などのさまざまな分野にもスキルと知識を適用します。 データ サイエンティストとして、次の責任があります。 * 顧客、ベンダー、サプライヤーの地域 CRM データベースとレコードを管理および更新します。 * カスタムまたは標準製品を生産する設計および製造環境用に JobScope ERP システムをセットアップして実行します。 * メタ分析方法を使用してさまざまなソースからの死亡率データを組み合わせるための SAS での分析を主導しました。 * 直線探索による近似確率的勾配降下法を使用して、Scala で正規化ロジスティック回帰モデルを適合する方法を実装します。 * sci-kit-learn と交差検証を使用して、データの線形回帰モデルのパフォーマンスをテストします。 * あいまいなソーシャルメディアデータからの洞察を示す Python ベースの統計視覚化を開発します。 * データプロファイリングと分析を実行し、指標/メトリックを開発し、傾向分析を実施し、高度な分析ツールを評価します。 * 統計モデリング、機械学習、データ検証、データ視覚化、ビジネスインテリジェンスプロセスに関する主要な社内アドバイザーとして機能します。 * 臨床チームとデータ管理チームが使用する臨床レポートプログラムを実装し、データの視覚化とレポート作成を支援します。 * numpy と pandas を使用してデータをクリーンアップします。 * 会社の MDM チームで作業します。 * 学生が化学、生物学、数学を学習するのを支援します。 * AWS EMR でクラスターを維持した経験があります。 * TensorFlow モデルに使用される GPU のサポートスタック。 * EMR で作業して、S3 バケット内のデータを分析します。 ## データ サイエンティストになるために必要な重要な技術的および非技術的スキル 技術的スキル Python: Python で分類モデルを開発して、顧客損失を検出し、顧客維持率を高めるために顧客を中止前に特定する指標を開発します。 データ サイエンス: データ サイエンスと統計分析、データベースの開発と設計、機械学習 (分類、回帰など) に関するコンサルティング サービスを提供します。 視覚化: 臨床チームとデータ管理チームがデータの視覚化とレポート作成を支援するために使用する臨床レポート プログラムを実装します。 Java: フィルター内の不要な入力データを排除することで、Java の 1 バケット シータ アルゴリズムの計算効率を高めます。 Hadoop: R と Hadoop を使用して Wikipedia のトラフィック量の急増を分析し、ニュース イベントとの興味深い相関関係を発見します。 Tableau: 視覚的に豊かで直感的にインタラクティブな Tableau ワークブックとダッシュボードを設計して、経営陣の意思決定に役立てます。 その他のソフト スキル 論理的思考: 論理的思考は、データ サイエンティストにとって重要なソフト スキルです。コンピューター アルゴリズムは効果的に機能するためにロジックに依存しているため、このスキルは不可欠です。 数学スキル: データ サイエンティストにとって重要なソフト スキルのもう 1 つは、数学の能力です。コンピューターおよび情報研究科学者は、コンピューティングに不可欠な数学やその他の技術的なトピックに関する高度な知識を持っている必要があるため、このスキルは高く評価されています。 細部志向: データ サイエンティストは細部への注意力でも知られており、これは職務に不可欠です。コンピューターおよび情報研究科学者は、小さなプログラミング エラーがプロジェクト全体の失敗につながる可能性があるため、仕事に細心の注意を払う必要があるため、このスキルは不可欠です。 分析スキル: 分析スキルは、データ サイエンティストの職務によく求められます。コンピューターおよび情報研究科学者は、思考を整理し、研究結果を分析して結論を導き出す必要があるため、このスキルが必要です。 コミュニケーション スキル: コミュニケーション スキルは、職務記述書によく記載されており、データ サイエンティストの業務に不可欠です。コンピューターおよび情報研究科学者は、プログラマーやマネージャーとうまくコミュニケーションを取り、技術的な背景を持つ人々に結論を明確に説明できなければならないため、データ サイエンティストの職務はこのスキルに依存しています。 ## データ サイエンティストの平均給与はいくらですか?データサイエンティストは、米国で年間平均 106,104 ドルの給与を稼いでいます。この職業の典型的な給与範囲は、年間 75,000 ドルから 148,000 ドルの間です。時間単位で見ると、データサイエンティストは 1 時間あたり平均 51.01 ドルを稼ぎます。 ## 最高のデータサイエンティスト認定資格は何ですか? 現在、データサイエンティストの仕事は、IT 業界で最も需要の高い仕事の 1 つです。企業は、収集したデータを理解するのに役立つデータ専門家を探しています。この収益性の高い分野に参入したり、群衆から目立つためには、最高のデータサイエンティスト認定資格を取得する必要があります。2023 年に取得を検討できる最も価値のあるデータサイエンティスト認定資格は次のとおりです。 ### 1. Certified Analytics Professional (CAP) Certified Analytics Professional (CAP) 認定資格は、ベンダー中立の資格です。CAP 認定資格は、データを使用して複雑なデータを「実りある洞察とアクション」に変換するスキルと知識を証明します。これが、データサイエンティストの仕事の核心です。これらの専門家は、データを分析し、論理的な結論を導き出し、その結果と意味を関連する顧客に伝えることができます。CAP またはアソシエイト レベルの aCAP 試験を受けるには、学歴と経験に基づいて特定の基準を申請して満たす必要があります。Certified Analytics Professional (CAP) 認定試験の場合、関連分野の修士号をお持ちの場合は少なくとも 3 年の関連業務経験、関連分野の学士号をお持ちの場合は 5 年の関連業務経験、分析に関連しない学位をお持ちの場合は 7 年の関連業務経験が必要です。CPA 試験の場合、修士号と、データまたは分析の関連業務経験が 3 年未満である必要があります。 ### 2. Open Certified Data Scientist (Open CDS) Data Scientist Professional (Open CDS) 認定のための Open Group プロフェッショナル認定プログラムは、経験に基づいており、正式なトレーニング コースや試験は必要ありません。Certified Data Scientist としてレベル 1 から開始します。レベル 2 に進んで Master Certified Data Scientist になり、最終的にレベル 3 に到達して Distinguished Certified Data Scientist になることができます。 Open Certified Data Scientist (Open CDS) 認定を取得するには、認定の申請、経験申請フォームの記入、委員会によるレビューの 3 つの手順に従う必要があります。 ### 3. IBM Data Science Professional Certificate IBM Data Science Professional Certificate は、オープンソース ツール、データ サイエンスの方法論、Python、データベースと SQL、データ分析、データ視覚化、機械学習、最終的な応用データ サイエンスのキャップストーンなど、データ サイエンスのトピックに関する 9 つのオンライン コースのシリーズです。 IBM Data Science Professional Certificate は Coursera を通じて提供され、自分のペースとスケジュールを設定できます。 IBM Data Science Professional Certificate では、コースを修了するのに平均約 3 か月かかりますが、必要に応じて時間を長くしたり短くしたりできます。このコースには、潜在的な雇用主にデータ サイエンスのスキルを示すポートフォリオを作成するのに役立つ実践的なプロジェクトも含まれています。 ### 4. Cloudera Data Platform Generalist 認定 Cloudera は、Cloudera Certified Professional (CCP) および Cloudera Certified Associate (CCA) 認定を、プラットフォームに関するスキルを評価する新しい Cloudera Data Platform (CDP) Generalist 認定に置き換えました。新しい試験では、プラットフォームの一般的なトピックがカバーされ、管理者、開発者、データ アナリスト、データ エンジニア、データ サイエンティスト、システム アーキテクトなど、複数の役割に関連しています。Cloudera Data Platform Generalist 認定試験には 60 問の質問があり、回答時間は 90 分です。 ### 5. Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals Microsoft の Azure AI Fundamentals 認定は、機械学習と人工知能の概念と、それらの Microsoft Azure サービスへの適用に関する理解を証明します。Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals 認定は基礎試験であるため、合格するのに多くの経験は必要ありません。この認定試験は、AI または Azure 上の AI に不慣れで、雇用主にスキルと知識を示したい場合の良い出発点となります。 ### 6. Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate Microsoft の Azure Data Scientist Associate 認定資格は、機械学習を使用して Azure で機械学習ワークロードを作成し、実行する能力をテストします。ML、AI ソリューション、NLP、コンピューター ビジョン、予測分析を設計および実装する方法を知っている必要があります。また、リソースの展開と管理、ID とガバナンスの管理、ストレージの実装と管理、仮想ネットワークの設定と管理にも精通している必要があります。 ### 7. Data Science Council of America (DASCA) Senior Data Scientist (SDS) Data Science Council of America (DASCA) Senior Data Scientist (SDS) 認定プログラムは、研究と分析の分野で 5 年以上の経験を持つプロフェッショナル向けに設計されています。この認定試験を受けるには、データベース、スプレッドシート、統計分析、SPSS/SAS、R、定量的手法、およびオブジェクト指向プログラミングと RDBMS の基礎に関するスキルが必要です。このプログラムには、さまざまな候補者に適した 5 つのトラックがあり、各トラックには、学位レベル、実務経験、応募の前提条件に関する要件が異なります。各トラックの資格を得るには、最低でも学士号と、データサイエンスで 5 年以上の経験が必要です。対照的に、一部のトラックでは修士号または以前の認定資格が必要です。 ### 8. Data Science Council of America (DASCA) プリンシパル データ サイエンティスト (PDS) ビッグデータで 10 年以上の経験がある場合は、Data Science Council of America (DASCA) のプリンシパル データ サイエンティスト (PDS) 認定に申し込むことができます。Data Science Council of America (DASCA) プリンシパル データ サイエンティスト (PDS) 認定には、異なるデータ サイエンスの役割向けの 3 つのトラックがあります。この試験では、ビッグデータのベスト プラクティス、データ駆動型のビジネス戦略、データの組織的サポート、機械学習、自然言語処理、学術モデリングなど、データサイエンスの基礎的および高度なトピックに関する知識がテストされます。Data Science Council of America (DASCA) プリンシパル データ サイエンティスト (PDS) 試験は、経験豊富で成功しているデータサイエンスのリーダーや実践者に最適です。 ### 9. SAS 認定 AI および機械学習プロフェッショナル オープンソース ツールを使用して AI と分析でデータから洞察を引き出す能力を証明したい場合は、SAS の AI および機械学習プロフェッショナル認定を取得できます。この認定を取得するには、機械学習、自然言語処理、コンピューター ビジョン、モデル予測と最適化に関する知識をテストする複数の試験に合格する必要があります。プロフェッショナル AI および機械学習の資格を取得するには、機械学習、予測と最適化、自然言語処理とコンピューター ビジョンの SAS 認定スペシャリスト試験に合格する必要があります。 ### 10. SAS 認定 Advanced Analytics Professional Using SAS 9 SAS 認定 Advanced Analytics Professional Using SAS 9 の資格は、さまざまな統計分析と予測モデリング手法を使用してビッグ データを分析する能力を証明します。機械学習と予測モデリング手法のスキル、およびそれらを大規模で分散されたインメモリ データ セットに適用する方法が必要です。また、パターン検出、ビジネス最適化手法の実験、時系列予測のスキルも必要です。この認定資格を取得するには、SAS Enterprise Miner 7、13、または 14 を使用した予測モデリング、SAS 高度な予測モデリング、および SAS テキスト分析、時系列、実験、および最適化の 3 つの試験に合格する必要があります。### 11. SAS 認定データ サイエンティスト SAS 認定データ サイエンティストになるには、SAS の他の 2 つのデータ認定資格を習得する必要があります。これらの認定資格では、データのプログラミング、管理、改善、データの変換、アクセス、操作、一般的なデータ視覚化ツールの使用方法を学習します。18 のコースと 5 つの試験を必要とする Big Data Professional 認定資格と Advance Analytics Professional 認定資格の両方を完了すると、SAS Certified Data Scientist の称号を取得できます。 ## 結論 データは現代のビジネス戦略のバックボーンです。私たちは毎日、さまざまな形式とフォーマットで膨大な量のデータを作成し、消費しています。最近のレポートによると、私たちは毎日 250 京バイト以上のデータを生み出しており、この数は増える一方です。つまり、1 秒ごとに 1 人あたり約 1.7 MB のデータを生み出していることになります。これは、この膨大で乱雑なデータを理解するには、データ サイエンスがどれだけ必要かを示しています。データ サイエンスは、データ サイエンティストと呼ばれる高度なスキルを持つ専門家を活用して、複雑で構造化されていないデータを明確で有用なデータに変換するのに役立ちます。データ サイエンティスト認定試験を受けるための信頼できる代理試験センターをお探しなら、ここが最適な場所です。 CBT Proxy は 10 年以上にわたり、IT プロフェッショナルが希望する認定目標を達成できるよう支援してきました。データ サイエンティスト試験の詳細については、チャット ボタンをクリックしてください。弊社のコンサルタントがすぐにご連絡いたします。