新しいやりがいのあるキャリア ストリームとしてのデータ サイエンス
あらゆるものにおけるデジタルの進歩は、世界に変化をもたらしました。そして、使用および管理する必要があるデータを想像してみてください。
ここにデータサイエンスの役割があります。データ サイエンスは、数学、科学、芸術を含む学際的な流れとして説明できます。特に、データサイエンスはあらゆる組織の技術的な部分に役立つため、IT セクターに分類されます。優れたコミュニケーション スキルに加えて、データ サイエンティストは、定量的推論、データ分析、統計、コンピューター プログラミングの能力を備えている必要があります。
時間と産業の 必要性により、データ サイエンスは、魅力的な給与と豪華な報酬とインセンティブを備えたやりがいのあるキャリアとして浮上しています。ここで、データ サイエンティストの仕事は、この 10 年間で最もセクシーな仕事と見なされていることを言及する必要があります。これは、この有望な分野の始まりにすぎません。組織は、管理しなければならないデータ、またはビジネスの価値全体を保持する情報に関心を持っているため、データ サイエンティストの需要は非常に大きくなります。
データ サイエンスの職務
ここで紹介するデータ サイエンスの仕事の説明は、テクノロジー チームに求められる最も重要な仕事の基本的な考え方を提供することを目的としています。構成と戦略的焦点に基づいて、いくつかのバリエーションがある場合があることに注意してください。
一部の組織では、これらすべての職業のすべての能力を習得する必要がありますが、会社が拡大するにつれて、特定の人々がデータ サイエンスに関連する最初で最も多くの問題に対処し、タスクの 1 つに特化するために自分の才能に焦点を当てていることに気付くかもしれません。未満。
- ビジネスアナリスト
- データベース管理者
- データアナリスト
- ビッグデータ エンジニア/データ アーキテクト
- ML エンジニア
- ビジネス インテリジェンス (BI) 開発者
- ビジネスインテリジェンスアナリスト
- 統計学者
- データサイエンティスト
- コンピューター ビジョン (CV) エンジニア
- MLOps エンジニア
- 自然言語処理 (NLP) エンジニア
統計はデータ サイ エンスについて何を示していますか?
さかのぼる 2017 年、LinkedIn は、データ サイエンスが最も急速に成長しているキャリアであると発表しました。 Glassdoor という名前の別の大手人材紹介会社は、データ サイエンスが米国で最も高給の仕事であると述べています。データ サイエンティストは、2012 年以降、米国で平均 650% の成長を遂げています。このキャリアの魅力はこれだけではありません。データ サイエンティストの雇用は 31.4% 増加すると予想されています。このデータは労働局からのものです。エグゼクティブ リクルーターであるスミス ハンリー アソシエイツによると、2021 年はデータ サイエンティストの採用にとって絶好の年であり、この傾向は 2022 年、さらに 2023 年にも続くと予想されています。 PayScale によると、米国における Azure データ サイエンティストの平均年収は 95,102 米ドルです。経験とスキルにより、年収は 110,000 ドルまで上がる可能性があります。インドの平均的な Azure データ サイエンティストは、最初は約 INR 1,180,000 を稼いでいますが、経験と年功により、この収入は INR 2,000,000 にまで上昇する可能性があります。
組織内でデータ サイエンティストを採用するメリット
データサイエンティストを雇うことの良い面は隠されていません。どの企業にも必要なポジションです。よく訓練された経験豊富なデータ サイエンティストが、あらゆる組織を支援します。
- 生データを使用可能な形式に構造化および管理する
- 収益レベルを上げるのに役立ちます
- コスト削減に役立ちます
- 顧客体験の向上と組織の評判の向上
- ビジネスの俊敏性の 向上に役立ちます
- データの収集と保管
- コーディングやその他のプログラミング手法を使用してモデルを構築します。
- ビジネスにおけるさまざまな問題の解決策を提供する
- データセットとデータベースを準備するために、他の部門と協力して作業する
- データセットを分析した後に貴重な洞察を提供することにより、ビジネスの改善に関与します。
テクノロジーの世界に参入したい場合、データ サイエンスはさらに探求できる優れた選択肢の 1 つであり、期待どおり、失望することはありません。 データ サイエンティストは、多くのツール、製品、ソフトウェア、またはアプリケーションを使用して、職務を遂行します。 Azure は、データ サイエンティストのすべての要件を満たすため、人気を集めている唯一のプラットフォームです。これには、Azure Blob Storage、いくつかの種類の Azure 仮想マシン、およびその他の機械学習プラットフォームが含まれます。
Azure データ サイエンティストとは?
Azure データ サイエンティストの定義は、理解するには広範です。 IT 業界のこの流れに参入したい場合は、Azure プラットフォームで機械学習ワークロードを実装および採用するために、データ サイエンスと機械学習について十分な知識を持っている必要があります。つまり、Microsoft Azure 機械学習プログラムの知識や経験があれば、Azure データ サイエンティストの役割に適しています。正確には、Azure データ サイエンティストのチームは、会社の改善と利益のためにさらに使用できる重要なデータ資産の特定に取り組んでいます。
Microsoft Azure でのデータ サイエンス運用のための機能環境を計画および確立できる対象分野の専門家は、Microsoft 認定 Azure データ サイエンティスト アソシエイトとして知られています。データ実験の実施、予測モデルのトレーニング、機械学習モデルの管理、最適化、デプロイを行うことができます。この認定資格は、コグニティブ コンピューティング技術を使用して Azure で機械学習プロジェクトをデプロイおよび実行できる人を対象としています。
Microsoft からデータ サイエンス証明書を取得する価値はありますか?
はい、確かに。 Microsoft のデータ サイエンス証明書は価値があります。 「Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate」証明書は、上位 15 のデータ サイエンス資格の 1 つです。この認定は、機械学習、人工知能、予測分析、自然言語処理、コンピューター ビジョンに関する応募者の知識を評価します。この認定資格に合格するには、ID とガバナンスの管理、仮想ネットワークの設計と管理、リソースの展開と管理、ストレージの実装と管理などの能力を習得する必要があります。業界レベルのデータ サイエンス コースに登録して、データ サイエンスの機微を発見してください。
Azure 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?
Azure データ サイエンティストになることを既に決めている場合は、次のプロセスを実行する必要があります。 Microsoft は、次の 3 つのカテゴリに分類されるさまざまな関連証明書を提供しています。
- 基本的
- 仲間
- エキスパート
これら3つすべてに意味があります。目的地に早く到達するには、正確な経路をたどる必要があります。認定試験に入る前に、知っておくべき前提条件がいくつかあります。
データ サイエンスの基礎、さまざまなツール、および一般的な関連用語に関する基本的な知識。
データ分析、データマイニング、データ視覚化、データモデリング、およびその他の認知スキルの能力
C++、Tableau、Perl、MATLAB、Reporting Tool ソフトウェアの専門知識に加えて、Java、Python、SQL、R などの基本的なプログラミング言語の知識が必要です。
データの傾向を特定し、関連性を確立するには、ディープ ラーニングに加えて、創造性と寛容さが不可欠です。
データ サイエンティストは、線形代数、統計モデリング、アルゴリズム同定などの数学にも精通している必要があります。
Azure データ サイエンスの認定資格を取得すると、やりがいのある仕事に就くことができます。初心者にとって最も便利で有益な証明書は、Azure Data scientist Associate です。この証明書を取得するには、DP-100 試験の資格を得る必要があります。最良の出発点は、DP-100: Azure でのデータ サイエンス ソリューションの設計と実装です。上記の試験に加えて、DP-200 および DP-201 認定試験を受けて、Azure データ エンジニアとしての専門知識を向上させることもできます。
DP-100 試験では、Azure データ サイエンティストとしての候補者の可能性を評価し、すべてのデータ サイエンティストが完了する必要があるさまざまな技術タスクを完了する能力を測定します。 Azure での DP-100 試験の資格を得る最善の方法は、次の重み付けで 4 つの重要なドメインに基づいて候補者を調べることです。
- Azure 機械学習リソースの管理 (25 ～ 30%)
- モデル の実験と開発 (20-25%)
- 機械学習ソリューションの開発と実装 (35-40%)
- 責任を持って機械学習を使用する (5-10%)
データ サイエンティストとしての地位を確立したいと考えていて、IT、コンピューター サイエンス、数学、物理学、またはその他の関連する分野のバックグラウンドをお持ちの場合は、この資格情報を参照してください。
試験について
Microsoft は、「DP-100 テスト」を Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate 試験と呼んでいます。これはオンラインで入手でき、地球上のどこからでもアクセスできます。受験者は、試験を受けるために 165 米ドルの価格で試験に登録し、予約する必要があります。この料金は国によって異なり、インド出身の場合は INR 4,800 を支払う必要があります。
試験中は、40 ～ 60 問の問題を 2 時間以内に解かなければなりません。質問には決まった形式はありませんが、すべての質問はケース スタディ、短い回答、多肢選択式、マーク レビュー、ドラッグ アンド ドロップ、およびその他の客観的な形式などの形式で客観的なものになります。
試験では、複数選択問題または複数正解を取り上げることができます。試験の資格を得るには、100 から 1000 のスケールで 1000 点満点中少なくとも 700 点を獲得する必要があります。
どうすれば試験に合格できますか?
以前に Microsoft Azure または専門的なトレーニングの経験がある場合、この試験は簡単に感じられるでしょう。代理試験を試みることで、試験での成功を確実にすることができます。
1 回目の受験で合格点が取れなかった場合は、24 時間後に試験を書くことができます。 2 回目の受験も失敗した場合は、3 回目の試験を書くために少なくとも 14 日間待つ必要があります。初回不合格の場合は、24 時間後に再受験できます。マイクロソフトのガイドラインに従って、合計で年に 5 回まで受験できます。
成功を確実にするために心に留めておくべきいくつかの事実があります。
- 試験では、スキップ不可の実技問題が 2 問出題されます。それらは、ラボ関連またはケーススタディ関連の質問のいずれかです。
- 試験は監督されるため、試験の前に十分に準備することをお勧めします。
- Microsoft の試験パターンは年に 2 回更新されるため、公式 Web サイトから最新のバージョンを入手してください。
- 理論だけでなく、ラボ関連の実践的な質問にも集中することをお勧めします。
- 理論に関する質問は、Microsoft の公式 Web サイトに掲載されています。それらを徹底的に見直します。すべてのモジュールをフォーカスして準備します。効率にもよりますが、理論は1〜3週間で完了します。
- Build and Operate machine Learning Solutions や Azure Machine Learning などのモジュールが最も重要です。
- Microsoft は、試験 DP-100 の資格を得るのに役立つ公式のインストラクタ主導の有料コースも提供しています。
- 試験中に混乱しないように、復習は必須です。
Microsoft によるその他の Azure データ サイエンス証明書 Azure Data Science Associate 以外に、Microsoft は必要に応じて取得できるその他の認定も提供しています。
Microsoft 認定: Azure データの基礎
Microsoft Azure Data Fundamentals 試験は、受験者が Microsoft Certification Azure Data Fundamentals の準備を支 援するように設計されています。この資格の主な目的は、学生が実践的な経験を積み、Azure のデータ処理サービスを完全に理解できるようにすることです。個人が主要なデータの概念と、Azure アクティビティでの作業方法を説明できるかどうかを評価します。
試験の費用は INR 750 から INR 12000 の間です。この証明書を取得するには、DP-900 の資格を得る必要があります。試験の概要には、リレーショナル データと非リレーショナル データの概念、およびトランザクションまたは分析のいずれかになるさまざまな種類のデータ関連アクティビティなどのモジュールが含まれています。この証明書を持っている場合は、大手企業のデータベース管理者、データ アナリスト、データ エンジニア、または開発者になることができます。
Microsoft 認定: Azure Data Engineer Associate
データエンジニアなどの就職を希望する人は、この証明書を取得して、高給の仕事を確実に得ることができます。 Microsoft 認定の Azure Data Engineer Associates は、Python、SQL、Scala などのデータ処理言語の専門知識で知られています。この証明書の学習段階では、学習者はデータ統合、データ変換、システムから構造形式へのデータの統合などのデータ関連のアクティビティを学習して、モデルを作成し、分析ソリューションを探索できます。
この証明書の主な目的は、志願者にアーキテクチャ データ パターンを認識させ、同時にそれを処理させることです。試験の登録には INR 12,354 がかかります。この証明書を取得するために資格を得るはずの試験は、DP-203 です。
Azure はデータ サイエンスに適していますか?
世界中で 500 以 上の大手企業が Azure サービスを使用しており、気に入っています。 Azure は、すでにあらゆる種類の業界に大きな影響を与えています。 Azure が提供するサービスとツールは、IT プロフェッショナルを支援しています。間違いなく、Azure はデータ サイエンティストのお気に入りのプラットフォームでもあります。 Azure を価値あるものにし、他の競合プラットフォームとは一線を画す顕著な特徴には、Azure 機械学習スタジオ、Azure 機械学習サービス、および Azure データ サイエンス仮想マシンが含まれます。
MS Azure は、データ サイエンス パイプラインでさまざまな方法で使用できます。最も明白な選択肢は AzureML を使用することであり、機能が重複しているため、とりわけ最も好まれています。データ サイエンティストは、単一のプログラムを作成することなく (実験キャンバスにさまざまなモジュールをドラッグ アンド ドロップするだけで)、この Azure の料金を使用して複雑な機械学習実験を作成できます。学習アルゴリズムを可視化して実行する手法です。また、R、Python、および SQL をデータ操作と機能エンジニアリングに利用することもできます。 Azure ML は、事前トレーニング済みの機械学習アルゴリズムの大規模なライブラリです。
Jupiter ノートブック (以前は IPython と呼ばれていました) が AzureML に追加されました。その結果、統計を簡単に追加し、メモ帳に Python コードを記述して、クラウドの弾力性を維持しながら Anaconda と同じ感覚を得ることができます。簡単に言えば、Azure は最も便利で操作が簡単なデータ サイエンス ソリューション プラットフォームです。
クラウドにはさまざまな利用可能なデータ サイエンス ソリューションがあります。これらのサービスの差別化要因には、アルゴリズム、機能、価格設定、およびプログラミング言語が含まれます。
