「BComを修了後、どのようにデータサイエンティストになるか？」
「BComを修了後、データサイエンティストになる方法は？」
イントロダクション
なぜBComの後にプロフェッショナルがデータサイエンティストを選ぶのでしょうか？実験のためでしょうか？それとも、その転職の背後にはより大きな理由があるのでしょうか？まあ、それはデータサイエンスが最近、社会全体の職業成長の面で、専門職のアリーナで大いに評価されているという事実を思い起こさせます。また、2022年から2032年までの間に、データサイエンティストの仕事は35%の成長を予測されており、毎年17,700の求人があります！
私たちは、BComの専門家が自身のビジネスの生存のためにデータサイエンスに転身する背後にある理由と事実を探ってみましょう。
なぜBComの学生がデータサイエンスに移行しているのでしょうか？
データサイエンスの領域は、産業を急速に拡大しています！さまざまなビジネス分野で数多くの応用が提案されています。それは現在最も高給な仕事の一つであり、将来的には指数関数的に成長することが予想されているデータ分析を提案しています。
BComの後にデータサイエンティストになることの理由を、短くても具体的な視点で見てみましょう。
Microsoft Excelの習熟度
B.Comとデータサイエンスの両方の学位を求める学生にとって、Microsoft Excelの習熟度は有用なツールです。Excelの習熟度は、B.Comの学問領域で予算編成、データ分析、財務モデリングに必要とされます。これらの能力は、財務アナリストや会計士などの仕事にとって重要です。興味深いことに、データサイエンスでもこれらのスキルが同じくらい重要です。
Excelはデータの準備、クリーニング、初期データの探索に頻繁に使用され、見込みのあるデータサイエンティストに堅固な基盤を提供します。高度なExcelのテクニックを学ぶことは、データサイエンスで使用されるより難しいデータ操作と分析のためのプログラミング言語の使用へのスプリングボードとなるかもしれません。
商業とデータの相互関係
データサイエンスとビジネスは統合して連携します。商業部門の企業は、今日のデータ駆動型ビジネスの世界で意思決定を行うためにデータに大いに頼っています。これには、データの収集、変換、保管などのデータ能力が必要です。B.Comのコースは既にビジネスアナリティクス、市場トレンド、財務データなどのトピックをカバーしており、データサイエンスへの移行が容易になっています。これらのスキルは改善され、より複雑なデータ分析、予測モデリング、データ駆動型の意思決定に適用するために変更することができます。
一つの学士号での二つのキャリアパス
二つのキャリアパスを追求する場合、一つの学士号は働き方の選択肢を大幅に増やすことができます。BComの後にデータサイエンティストになる卒業生は、両方の産業で幅広い雇用の可能性にアクセスできます。彼らはデータサイエンスの職種としてデータアナリスト、機械学習エンジニア、またはデータエンジニアとしてのキャリアを追求する一方で、商業部門では財務アナリスト、ビジネスインテリジェンスアナリスト、またはデータアナリストとして働くこともできます。この柔軟性により、さまざまな雇用の選択肢が可能になり、興味が変わるときにキャリアを変更する自由が得られます。
履歴書の充実
データサイエンスのインターンシップは、個人の履歴書に素晴らしい影響を与えるかもしれません。BComの後にデータサイエンティストになりたい卒業生は、データ分析、統計モデリング、データ可視化のスキルを持っており、これらはデータサイエンスを離れても有用な資産となるかもしれません。データ駆動型の意思決定能力と分析能力の強い候補者は、さまざまな産業の雇用主から非常に高く評価されます。選択された専門的な経路に関係なく、履歴書にデータサイエンスの経験があることは、キャリアの検索をより簡単かつ実りあるものにすることができます。
経済的に有望で安定したキャリア
データサイエンティストは、B.Comの卒業生に比べて頻繁に多くの収入を得ています。多くの企業がデータサイエンスの労働者の需要増加を経験しており、これにより競争力のある給与水準が形成されています。データサイエンティストは、データから重要な洞察を得てデータ駆動型の戦略を作成する能力を持つため、組織にとって重要な資産です。その結果、データサイエンスは安定した経済的に報酬の高いキャリア選択肢となります。そのため、BComの後にデータサイエンティストになることは、収入の可能性と仕事の安定性を最大化するための賢明な決断となります。
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、統計、数学、プログラミングの知識を持つ専門家であり、複雑なデータセットを分析し、洞察を得て意思決定をサポートし、結果を予測するモデルを作成する人物です。プロフェッショナルとしてデータサイエンスの分野に参入するために考慮すべき主要なポイントにアクセスしましょう。
データサイエンスの理解
技術的な側面に入る前に、データサイエンスが何を含んでいるかを理解することが重要です。適切な判断をするには、データサイエンスが必要です。データから洞察と情報を得ることが関与しています。トピックの基本的なアイデア、手順、実用的な応用を理解するために、研究を行い、関連する文献を読んでください。
関連する数学と統計を学ぶ
データサイエンスでは、優れた数学と統計のバックグラウンドが不可欠です。微積分、確率、推論統計学、線形代数などが必要とされます。これらの原則を理解することで、効率的にデータを扱い、分析を行い、予測モデルを作成することができます。
プログラミングスキルを開発する
データサイエンスはプログラミングに依存しています。業界で人気のあるプログラミング言語の使い方を学ぶ必要があります。コードの書き方を学ぶことで、データの操作、アルゴリズムの設計、機械学習モデルの生成などを行うことができます。
データサイエンスのコースに登録する
伝統的なデータサイエンスコースまたはオンラインのコースに登録してみてください。多くの学術機関やオンライン学習環境が専門のデータサイエンスプログラムやコースを提供しています。これらのコースでは、機械学習手法やデータ前処理など、データサイエンスのさまざまなトピックが扱われます。
詳細はこちら：2023年にデータサイエンティストになるためのステップバイステップガイド
堅固な基盤を築く
データ分析と操作の知識を高めましょう。Pandasなどのデータ操作ツールやライブラリの使い方を学ぶことが重要です。この基盤のおかげで、データのクリーニングや前処理を効果的に行うことができます。これはデータサイエンスの取り組みにおいて重要なステップです。
プロジェクトに取り組む
データサイエンスは実践的な経験から価値を生み出します。まずオープンソースや個人プロジェクトに取り組んでみましょう。これらのプロジェクトでの経験を活かし、実世界のデータセットを研究し、潜在的な雇用主に自分の能力を示すことができます。完了したプロジェクトの記録を持つことは、信頼性を大幅に向上させることができます。
高度な教育を追求する（任意）
データサイエンス、機械学習、または類似のトピックの修士号または博士号は必須ではありませんが、より優れた雇用の可能性につながる場合があります。高度な学位を取得することで、複雑なデータサイエンスの概念を理解する力も強化されます。
インターンシップとエントリーレベルのポジション
インターンシップやエントリーレベルのポジションはデータサイエンスの分野で成長するための最も迅速な選択肢の一つです。実践的な経験を積むのに役立ちます。経験豊富なデータサイエンティストがいて、プロの環境でスキルを磨くことができます。
データサイエンスの求人に応募する
自分の興味やスキルに合ったデータサイエンスの雇用機会を探し始めましょう。履歴書、職務経歴書、カバーレターに関連する教育、プロジェクト、スキルセットを強調してください。技術的な評価や問題解決能力についての質問が含まれる面接に備えてください。
また読む：データサイエンスの仕事をどうやって手に入れるのか？ [8つの簡単なステップで解説]
継続的な学習とネットワーキング
データサイエンスの分野は常に進化していることを知っています。オンラインコミュニティへの参加、カンファレンスへの参加、業界の専門家とのネットワーキングが必要です。これにより、最新のツール、技術、トレンドについて常に最新情報を得ることができます。データサイエンスで成功するためには、常に新しいことを学ぶ必要があります。
結論
データスキルへの需要が高まっており、商業とデータの間にシナジーが生まれています。複数のキャリアルートがあり、履歴書にメリットがあり、良好な経済的な見通しがB.Comからデータサイエンスへの転換を推進しています。雇用の選択肢を広げたいB.Comの学生にとって、データサイエンスは魅力的な選択肢です。データサイエンティストとして成功するためには、能力を開発し、プロジェクトに取り組み、業界の動向に常に注意を払うことが重要です。
よくある質問
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