2023年にAmazonのデータサイエンティストになる方法は？

'Amazonデータサイエンティストになるには、2023年にどのような方法がありますか？'

ほとんどのビジネスは現在、膨大な量のデータを生成し、編集し、管理しています。しかし、ほとんどのビジネスは、収集したデータのすべてを十分に活用する知識を持っていません。このようなシナリオでデータサイエンティストが活躍します。データサイエンティストは、分析的なデータの専門家である新興の分野であり、ビジネスにおいてますます重要な役割を果たしています。Amazonは、魅力的な給与と興味深いキャリアの展望を持つため、データサイエンティストがキャリアを追求するための最高の企業の1つとして認識されています。

Amazonにおけるデータサイエンティストの役割は何ですか？

Amazonのデータサイエンティストの役割と責任は以下の通りです：

Amazonのデータサイエンティストの仕事は、ビジネスと技術の専門知識をバランスさせることです。
Amazonのデータサイエンティストの目標は、最も実現可能な目標を満たす効率的に動作するビジネスモデルを開発・向上させる技術の開発です。
Amazonでは、協力的なデータサイエンティストを雇っています。各チームは異なるプロジェクトを完了します。あなたのスキルや専門知識に関係なく、あなたが選んだことにおいて独り立ちしているわけではないことを常に認識する必要があります。
データサイエンティストは、統計的および分析的な手法とAIツールを使用して、組織の一部の機能を自動化し、ビジネスに関連する課題に対する賢明な解決策を提供します。データを分析した後、彼らは結果をわかりやすく興味深く提示します。
彼らはアルゴリズムを作成して、Alexaが個々の要求やコマンドを理解するためのトレーニングを行い、AIを使用してAmazon Web ServicesのユーザーがカスタマイズされたMLモデルを作成するのに役立ちます。

Amazonデータサイエンティストになるために必要なスキル

Amazonのデータサイエンティストになるために必要な主要なスキルは以下の通りです：

R、Stata、MATLAB、SQL、Python、C++、Javaなどの関数型プログラミング言語と統計分析パッケージ。
組織設定で大規模かつ複雑なデータセットを使用したデータマイニングおよびデータベースの専門知識。
分析業務におけるデータの抽出、データ分析、コミュニケーションの実践的な知識。
統計学、データ分析、ML、または関連する専攻でPh.D.を持っている候補者、または経済学、コンピュータエンジニアリング、物理学、数学、統計学、または他の関連分野の修士号、または同等の職務経験を持つ候補者が望ましいです。

Amazonの異なるデータサイエンスの役割

Amazonのデータサイエンスでの働き方には以下のような異なる役割があります：

データアナリスト

この職位の主な責任は、予測、戦略的な可能性の特定、知識のあるビジネスインサイトの提供です。ビジネスインテリジェンスは、予測を行い、ビジネス計画における新しい展望を特定することに焦点を当てています。データウェアハウジングの知識やTableauなどのデータ可視化プラットフォームの使用が必要な場合もあります。

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データサイエンティスト

最も一般的なポジションはデータサイエンティストであり、巨大なデータセットにアクセスして大規模な実験的なフレームワークとシミュレーションを作成し、最新のテクノロジーを活用してAmazon全体で活動しています。Amazonのデータサイエンティストは、世界的なデータセットを扱います。

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データエンジニア

Amazon Business Data Analytics and Insights（ABDAI）チームのデータエンジニアとして、応募者は世界最大のクラウドベースのデータレイクの1つで働きます。さまざまな技術を使用してビジネスデータウェアハウジングソリューションのアーキテクチャについて知識を持っている必要があります。

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機械学習研究科学者

この役割は、ソーシャルネットワーキングサイト、ビデオの推奨、ニューラルネットワーク、NLP、およびストリーミングデータの評価などの分野での先駆的な研究に集中しています。このポジションの資格を持つ研究者は、通常、広範な人工知能の理解を持ち、関連する学科で博士号を持つ有名な専門家です。

Amazonの面接プロセス

Amazonのデータサイエンスの面接手続きには、最初の電話面接、技術的な電話スクリーン、行動的な電話スクリーン、最終的な対面面接が含まれます。

#ラウンド1 – HR面接

Amazonの採用担当者または人事担当者との20〜30分の基本的なディスカッションで、あなた自身、バックグラウンド、役割での潜在能力についてさらに詳細を知るために行われます。採用担当者は情報を見直し、面接プロセスがどのように進行するかを説明します。

#ラウンド2 – 技術的なスクリーニング

Amazonのデータサイエンティストの技術面接では、Python、Java、SQLなどのプログラミング言語の習熟度を評価します。数学、統計学、データマイニング、データ抽出プロセス、完全なデータフローの専門知識を持っていることを確認します。また、データの可視化や機械学習ツールの習熟度もテストします。技術スクリーニングでは、2つのコーディングの問題、1つのSQLの問題、機械学習の概念に関する問い合わせ、およびアルゴリズムのコーディングスタイルに関する質問に備えることができます。

#ラウンド3 – 対面面接

このポジションへの応募時には、5〜6回の対面またはオンライン面接を受けることがあります。これらは45分から60分の間で行われ、仕事のさまざまな側面で評価されます。行動面接は、候補者をより良く理解し、彼らのコミュニケーション能力を評価し、問題解決の方法を評価し、14のリーダーシップ原則の実践例を観察することを目的としています。

よくある面接質問

Amazonのデータサイエンスの面接では、応募者に対してさまざまな質問がされる可能性があります。Amazonのデータサイエンティストのポジションに関しては、以下のような質問がされることがあります：

識別アルゴリズムと生成アルゴリズムは何をするのか？それぞれの利点と欠点は何ですか？一般にどのようなアルゴリズムが使用され、なぜですか？
大きな文字列と短い文字列が与えられた場合、小さい文字列が大きな文字列の中の文字から形成されるかどうかを判断するプログラムを書いてください。
効果的な方法を使用して、2つの配列の共通部分と和集合を実装してください。2つの配列内の要素は繰り返される可能性がありますが、共通部分と和集合の配列には重複しないようにします。
顧客の問題を解決した経験について教えてください。その際に直面した課題についても説明してください。
端末ノードごとの最小サンプルサイズを増やした場合、ランダムフォレストモデルの分散とバイアスはどうなりますか？
外れ値の場合、線形モデルの基礎的な仮定はどのように変化しますか？
OLS回帰の結果をどのように評価しますか？
線形回帰の5つの基本的な仮定をリストアップしてください。
公平でないコインが与えられた場合、ヘッズの確率が.5以下である場合に、ランダムな1と0のリストを生成するためにどのアルゴリズムを適用しますか？
K-meansはどのように実装されますか？どの距離尺度を使用しますか？

Amazonの面接プロセスをクリアするためのヒント

AWSデータサイエンティストまたはAmazonデータサイエンティストの面接中に役立ついくつかのヒントを以下に示します：

クエリの効率化、アルゴリズムの解決、および機械学習のさまざまな手法の動作方法についての理解を復習することを忘れないでください。
Amazonは、リーダーシップの14の原則に基づいてすべての応募者を評価します。すべての14のリーダーシップの概念を書き留めることを約束してください。以前のプロジェクトや業績、およびそれらの原則をどのように実装したかを評価してください。
モデリング、機械学習、およびビジネス関連の問題についての理解を評価します。Amazonは、専門的な環境で機械学習を使用するよう求める架空のケースシナリオを提供する可能性があります。
コーディングとSQLの質問に取り組む際に、戦略と思考プロセスを説明することを忘れないでください。面接中にはリラックスしたトーンを保ち、質問に回答する際に自分の考えを表現してください。
短いですが効果的なエレベータープレゼンテーションを行ってください。履歴書には含まれていないトピックについて話しましょう。通話全体で冷静さを保ち、良い印象を与えるよう心掛けてください。質問「なぜAmazonですか？」および「応募している仕事に興味を持つ理由は何ですか？」に対する簡潔な回答を準備してください。

アマゾンデータサイエンティストの給与水準

アマゾンのデータサイエンティストの給与は、経験、スキルレベル、教育、地域によって異なります。年次ボーナスや株式授与の対象となる場合、平均総支給額も大きく異なる場合があります。一部の国でのアマゾンデータサイエンスの仕事の給与は以下の通りです：

結論

あらゆる部門からの素晴らしい労働力を持つアマゾンは、世界を支配する最大の企業の一つです。データサイエンティストは、アマゾンのような組織で働くことで必要なスキルと専門知識を身につけることができます。新しい、エキサイティングなビジネスの問題に対する解決策を見つけることが、データサイエンスの中心です。アマゾンのデータサイエンティストは理想的な道を歩んでおり、最高の仕事の可能性を持っています。

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よくある質問

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

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