「アメリカではデータサイエンティストの資格は何ですか?」
「アメリカでデータサイエンティストを目指すためにはどの資格が必要ですか?」
イントロダクション
現代のデータ駆動型社会では、企業はデータの役割を認識し、受け入れています。この認識により、データの蓄積が進んでいますが、その潜在力を引き出すためには、企業は専門の人材と人間の知性を求めています。データサイエンティストは、機械にこの情報を処理させることでデータの潜在力を最大限に活用する重要な役割を果たしています。ネイティブな国では機会が乏しく、アメリカでは多くの選択肢があるため、候補者が集まってきます。この記事では、アメリカでデータサイエンティストになるために必要な資格を獲得する方法をご紹介します。
なぜアメリカでデータサイエンティストになるべきか?
アメリカは多くの有名なテクノロジー企業が集まる拠点であり、多くの候補者の夢です。高い給料、有望なキャリアの機会、スキルのショーケースによる認知の適切な場所を提供することで、アメリカでのデータサイエンティストのキャリアは繁栄しています。さらに、ネイティブの住民の才能不足、増加するデータの組織化の課題、多くの産業での要件の拡大などが、世界各国からの人材を引き寄せる主要な理由です。あなたの期待も高まりましたか?すぐに行動に移り、夢に向かって取り組み始めましょう。
アメリカでのデータサイエンティストの学歴要件
データサイエンティストの仕事に応募するためには、以下の学歴要件を満たす必要があります。
- 学士号:コンピュータサイエンス、統計学、数学などの関連分野での学士号が望ましいです。基礎概念を身につけ、基礎を築きます。
- 修士号:大学院ではより深い理解と概念的な知識を習得し、実務の経験も積みます。上級職の候補者には修士号を持つ人が好まれます。このレベルの資格を持つことで、研究や学術の道に進むこともできます。
- オンラインコース:現実世界の要件を理解し、キャリアの転機に役立つオプションです。特定の職業に焦点を当てたコースもあります。たとえば、Analytics VidhyaのBlackBelt+プログラムは、データサイエンティストになりたいと思っている候補者を対象に、世界的に認められる証明書を提供しています。
アメリカのデータサイエンティストに必要な技術スキル
技術的な知識に関しては、アメリカのデータサイエンティストとして必要な2つのレベルのスキルがあります:基本的な技術スキルと専門的な技術スキルです。
データサイエンティストに求められる基本的な技術スキル
1. プログラミング言語(Python、R、SQL)
データの処理とモデルの開発には重要な役割を果たします。Pythonのライブラリ(Pandas、NumPy、scikit-learnなど)はデータ処理に重要です。Rはデータ分析と統計のための専門的な言語であり、dplyrやggplot2などのパッケージがあります。SQLはクエリとデータベースの管理に必要です。
2. データの操作と分析
正確性のために、データをクリーニングして前処理する必要があります。特徴量エンジニアリング、仮説検定、モデルの検証、意思決定などは、プログラミング言語を使用して行います。
3. 機械学習と統計モデリング
予測モデルやデータ駆動の意思決定を構築するために重要です。アルゴリズムとフレームワークの知識は、仕事に特化した日常のタスクを達成するのに役立ちます。
4. データの可視化とレポート作成ツール
技術的なバックグラウンドに関係なく、効果的なコミュニケーションを実現するために、可視化とレポート作成ツールが必要です。Matplotlib、Tableau、Power BI、Seabornなどに習熟していることが重要です。
データサイエンティストに求められる専門的な技術スキル
自然言語処理(NLP)、コンピュータビジョン、ディープラーニングなどの専門的なスキルが、成功するために必要です。これらのスキルを身につけることで、データサイエンスの様々な実践的な応用に対応できます。
NLPは人間とコンピュータの相互作用に焦点を当て、コンピュータの理解を支援します。NLTK、Transformers、spaCyなどが主な要件です。コンピュータビジョンは視覚情報の解釈と理解に関連しており、OpenCV、YOLO、PyTorchなどの熟練度が求められます。ディープラーニングは、データ内の複雑なパターンの表現において、Kerasの経験を伴う重要な要素です。
アメリカのデータサイエンティストに求められるソフトスキル
アメリカのデータサイエンティストとして必要な最も重要なソフトスキルは以下のとおりです:
- 分析思考と問題解決:新しく未知のチャレンジは、集中的なアプローチと状況に直面する能力を必要とします。それはまた、結果を迅速で効率的かつ正確に提供するために、プレッシャーの下で独自のアイデアを生み出すことも含まれます。
- コミュニケーションとデータのストーリーテリング:聴衆の関心を引き付ける責任はプレゼンターにあります。技術的および非技術的な観客の両方に対して明瞭なコミュニケーションとストーリーテリング能力が、採用担当者の主要な期待です。
- 協業とチームワーク:業界では多様な目標が当たり前になっており、個人的およびプロフェッショナル、さらには企業の成長にも協業とチームワークが必要です。
- ビジネスの洞察力と領域知識:領域の重要な側面に精通していることは、タスクを容易にし、時間を節約するための意思決定をサポートします。
アメリカでデータサイエンティストになるためのその他の要件
学歴を修得し、スキルセットを開発した後、アメリカで成功するためにはさらにいくつかのことを行う必要があります。これには関連する職務経験の獲得、自身のスキルと業績の包括的なポートフォリオの作成、そして自己を継続的に専門的にアップデートすることが含まれます。
関連する職務経験
学生は大学生活中にインターンシップや協力プログラムを選択することができます。これは実践的な学びへの飢えを示しています。エントリーレベルのポジションは、さらに学び、獲得した知識を適用するための最適なポジションです。
実際のコアの問題に触れた後、自分の興味のある分野を理解することは容易になります。それから、領域での専門化と、その後の経験を得るために、教授や先輩の指導のもとで個人プロジェクトに取り組んだり、オンラインコースや認定資格を取得したり、オープンソースの貢献や他の方法を試したりすることで、中級およびシニアデータサイエンティストの役割への道筋が示されます。
包括的なポートフォリオ
ポートフォリオを構築し、自身の業績を公開することは非常に重要です。それは学び続け、一貫性を保つ意思を示しています。さらに、異なるスキル、ライブラリ、フレームワークの知識を示すことも重要です。プロジェクトの完成に基づいて採用担当者が候補者の役割への適性を判断できるようになります。
プロジェクトを持っていない候補者は、Google検索からさまざまなアイデアや実際のプロジェクトを得ることができます。異なる視点を通じて個性を出すことも、企業にとって有益なスキルと能力を示すものです。
継続的な学習と専門的な発展への取り組み
ソフトウェアやツールの新バージョンが定期的にリリースされています。さらに、市場では新しい技術も一般的です。そのため、医療、エンジニアリング、研究、法律などの他の分野と同様に、データサイエンティストの専門的な発展には継続的な学習が不可欠です。オンラインコース、ブログ、コンテスト、オンラインフォーラムとコミュニティ、高度な専門化、メンターシップなど、数多くの情報源が知識と実践例を提供しています。
まとめ
データサイエンスはアメリカでの急速なキャリアオプションです。データサイエンスのアメリカでの資格は、本記事でリストアップされ、説明されています。キャリアオプションに関する決定を下した後、さらなるステップの計画を立てることがデータサイエンティストのキャリアへの唯一の道です。データサイエンスの資格を取得し、求人に応募するための職務を獲得するための計画を立てましょう。自分の強み、弱み、以前の領域知識を理解して、新しいキャリアで自身の潜在能力を活かすことを忘れないでください。
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