データサイエンティストは一般的に、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、組織が適切かつ最適なソリューションを構築し、意思決定を下せるよう支援します。
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。
組織において、データサイエンティストは、技術に精通した専門家に技術的な話をするだけでなく、技術に詳しくないチームメンバーとのコミュニケーションにも優れています。
簡単に言えば、データサイエンティストは、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。これらの情報を把握するためには、業界の最新の変化について学ぶことが不可欠です。
データサイエンティストになることを検討しているなら、まずこのキャリアパスを理解するために時間をかける必要があります。例えば、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、そしてビジネスストラテジストの3つの顔を持つ存在です。
これらの複雑なスキルセットを身につけるには、データサイエンティストは技術的なスキルとビジネス感覚の両方を備えている必要があります。だからこそ、データサイエンティストになることは素晴らしいキャリア選択と言えるでしょう。なぜなら、この専門知識は需要が高いからです。
さて、本題に戻りましょう。データサイエンティストとは、データ分析と推論を通して深い知識を見出すことに主眼を置く専門家です。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用いて、最も困難で分析的に複雑なビジネス上の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発見する方法についても理解を深めます。
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、上司、同僚、そして複雑な統計用語の理解に助けが必要なクライアントにも、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、文章、そして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、以下のメリットを享受できます。
データサイエンティストは、様々なスキルとプログラムを駆使して大規模なデータベースを収集・整理し、企業の成長とニーズに応える分析専門家です。彼らは、様々なデータセットに対してデータ収集、処理、分析を行い、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、企業が価値あるデータセットを見つけ出し、収集プロセスを自動化する支援も行います。彼らはデータを用いて将来の傾向やリスクを予測し、企業のパフォーマンス向上のための提案を行います。
データサイエンティストになりたいなら、多くのデータサイエンティストが辿ってきたステップを踏むことができます。
上で学んだように、データサイエンティストとは、様々な情報源から得た情報を活用し、競合他社に対する優位性をもたらす隠れたパターンや洞察を発見する、認定資格を持つ、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、医療、教育、金融など、様々な分野でスキルと知識を活用しています。
データサイエンティストとして、以下の業務を担当していただきます。
技術スキル
Python: Pythonで顧客離脱を検知するための分類モデルと、解約前に顧客を特定して顧客維持率を向上させる指標を開発する。
データサイエンス: データサイエンス、統計分析、データベース開発・設計、機械学習（分類、回帰分析など）に関するコンサルティングサービスを提供する。
可視化: 臨床チームとデータ管理チームがデータの可視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する。
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で1-bucket-thetaアルゴリズムの計算効率を向上させる。
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する。
Tableau: 経営幹部の意思決定を支援する、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する。
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極めて重要なソフトスキルです。コンピュータアルゴリズムは論理に基づいて効果的に機能するため、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もう一つの重要なソフトスキルは、数学の能力です。コンピュータおよび情報研究科学者は、コンピューティングにおいて重要な数学やその他の技術的トピックに関する高度な知識を必要とするため、このスキルは高く評価されます。
細部へのこだわり： データサイエンティストは細部へのこだわりでも知られており、これは彼らの職務において非常に重要です。コンピュータ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： データサイエンティストの職務には、分析スキルがしばしば求められます。コンピュータ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、このスキルは不可欠です。
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。データサイエンティストの職務は、このスキルに大きく依存しています。なぜなら、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円滑にコミュニケーションを取り、技術的なバックグラウンドを持つ人々に結論を明確に説明できなければならないからです。
データサイエンティストの米国における平均年収は106,104ドルです。この職業の典型的な年収範囲は、75,000ドルから148,000ドルです。時給換算すると、データサイエンティストの平均時給は51.01ドルです。
現在、データサイエンティストはIT業界で最も需要の高い職種の1つです。企業は、収集したデータを理解する上で役立つデータプロフェッショナルを求めています。
この収益性の高い分野に参入したり、他社との差別化を図ったりするためには、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をご紹介します。
Certified Analytics Professional (CAP) 認定資格は、ベンダーに依存しない資格です。 CAP認定資格は、データサイエンティストの核となる「データを活用して複雑なデータを有益な洞察と行動へと変換する」スキルと知識を証明するものです。
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、その知見とその影響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た特定の基準を満たして申請する必要があります。
Certified Analytics Professional (CAP)認定試験を受けるには、関連分野の修士号をお持ちの場合は3年以上、関連分野の学士号をお持ちの場合は5年以上、アナリティクスに関連しない学位をお持ちの場合は7年以上の関連業務経験が必要です。
CPA試験を受けるには、修士号に加え、データまたはアナリティクスに関する3年未満の関連業務経験が必要です。
Open GroupのData Scientist Professional (Open CDS)認定資格プログラムは、経験と正式なトレーニングコースや試験は必要ありません。認定データサイエンティストのレベル1からスタートします。
レベル2に進むとマスター認定データサイエンティスト、そして最終的にはレベル3のディスティングイッシュ認定データサイエンティストになります。Open Certified Data Scientist (Open CDS) 認定を取得するには、認定申請、経験申請フォームへの記入、そして委員会による審査という3つのステップを踏む必要があります。
IBM データサイエンス プロフェッショナル認定は、オープンソースツール、データサイエンス手法、Python、データベースとSQL、データ分析、データ可視化、機械学習、そして応用データサイエンスの最終課題といったデータサイエンスのトピックを扱った9つのオンラインコースで構成されています。
IBM データサイエンス プロフェッショナル認定はCourseraを通じて提供され、ご自身のペースとスケジュールで受講できます。IBM データサイエンス プロフェッショナル認定のコース修了には平均約3か月かかりますが、ご希望に応じて期間を延長または短縮することも可能です。
このコースには以下の内容も含まれています。実践的なプロジェクトを通して、データサイエンスのスキルを潜在的な雇用主に示すポートフォリオを構築できます。
Cloudera は、Cloudera Certified Professional (CCP) および Cloudera Certified Associate (CCA) 認定資格を、プラットフォームのスキルを評価する新しい Cloudera Data Platform (CDP) Generalist 認定資格に置き換えました。
この新しい試験は、プラットフォームの一般的なトピックをカバーし、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、複数の役割に関連するものです。Cloudera Data Platform Generalist 認定試験は60問で構成され、90分の解答時間が与えられます。
Microsoft の Azure AI Fundamentals 認定資格は、機械学習と人工知能の概念、そしてそれらの 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 認定資格は基礎試験であるため、合格に多くの経験は必要ありません。AI または AI on Cloud に初めて取り組む方にとって、この認定試験は良い出発点となります。 Azure に精通しており、雇用主にスキルと知識を示したい方。
Microsoft の Azure Data Scientist Associate 認定資格は、機械学習を用いて Azure 上で機械学習ワークロードを作成および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、予測分析の設計と実装方法を理解している必要があります。
また、リソースのデプロイと管理、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。
Data Science Council of America (DASCA) シニア データ サイエンティスト (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を対象としています。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、定量分析手法、そして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 5 つのコースがあります。それぞれのトラックは、応募資格が異なります。各トラックには、学位レベル、実務経験、応募に必要な前提条件など、それぞれ異なる要件があります。各トラックの資格を得るには、最低でも学士号と5年以上のデータサイエンス分野での経験が必要です。一方、一部のトラックでは、修士号または過去の認定資格が必要です。
ビッグデータ分野で10年以上の経験をお持ちの方は、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) 認定に応募できます。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、データサイエンスの異なる役割に対応する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、データ駆動型ビジネス戦略、組織によるデータサポート、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および高度なトピックに関する知識が試されます。
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、経験豊富で成功を収めているデータサイエンスのリーダーや実務家にとって理想的な試験です。
AIとアナリティクスを用いてオープンソースツールを活用し、データから洞察を引き出す能力を証明したい方は、SASのAI and Machine Learning Professional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。
AIと機械学習のプロフェッショナル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 Certified Specialist試験に合格する必要があります。
SAS Certified Advanced Analytics Professional Using SAS 9の資格は、様々な統計分析と予測モデリング手法を用い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に関するスキル、特にそれらを大規模、分散、そして複雑なデータに適用する方法を学ぶ必要があります。インメモリデータセットの分析、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 Advanced Predictive Modeling、SAS Text Analytics、時系列、実験、最適化の3つの試験に合格する必要があります。
SAS Certified Data Scientistになるには、SASが提供する他の2つのデータ認定資格を取得する必要があります。これらの認定資格は、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、そして一般的なデータ可視化ツールの使用方法を学習します。
Big Data ProfessionalとAdvanced Analytics Professionalの両方の認定資格を取得するには、18のコースと5つの試験が必要です。SAS Certified Data Scientistの資格を取得できます。
データは現代のビジネス戦略の基盤です。私たちは日々、様々な形式やフォーマットで膨大な量のデータを作成し、利用しています。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、この数字は今後も増加の一途を辿るでしょう。
つまり、1人あたり毎秒約1.7MB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、いかにデータサイエンスの力が必要なのかを示しています。
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することで、複雑で非構造化された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。
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