「将来に備えたデータゲーム：2023年に必要なトップスキルのデータサイエンティスト」

「未来を見据えたデータゲーム：2023年に求められるトップスキルのデータサイエンティスト」

もしまだ聞いていないなら、次の3年間で労働力の40%がスキルアップすることが期待されています。これは、技術の持続的な成長、特に生成AIに遅れをとらないために必要なことです。

ただし、IBMの報告書によると、経営幹部はAIと自動化により労働力の40%が再訓練を必要とすると推定しています。ただし、その報告書は、ビジネス鑑識力といくつかのソフトスキルを備えた分析スキルが次の3年間で非常に求められるとも述べています。

この記事では、2023年に求められるトップのスキルとそれらが将来のキャリアにどのように役立つのかについて説明します。

• 単一のマシンで複数のCUDAバージョンを管理する：包括的なガイド
• 「Scikit-LearnとMatplotlibによる外れ値の検出：実践ガイド」
• 「Kerasを使用したニューラルネットワークによるウェルログ測定予測」

それでは始めましょう…

2023年のデータサイエンススキル

私たちが見ているように、テクノロジーの進歩と生成AIの台頭により、多くのことが変わっています。データサイエンスのキャリアを始めたりアップスキルしたりする予定の方に最も求められるスキルを以下にご紹介します。

プログラミング言語

データサイエンスの新しいキャリアを始める方にはまず基礎から始めましょう。

学びたいプログラミング言語を選んで、徹底的に学びましょう。細部まで知り尽くし、すべての特徴を知りましょう。あらゆるスキルに通じた「何でも屋」よりも、一つのことに精通している方が良いです。

多くの企業は、雇用する際に一人の従業員から複数の利益を得ることができることを知りたいと思っています。例えば、この従業員はデータの整理整頓に非常に堪能ですが、ボードミーティング用のデータ可視化はもっと素晴らしいです。

どのプログラミング言語を選ぶか迷っている場合は、2023年に学ぶためのデータサイエンスのための8つのプログラミング言語を確認してみてください。

データクリーニング＆整形

それでは、データサイエンティストとしてどのようなタスクが割り当てられるのか見てみましょう。たくさんのデータがあり、BigDataの台頭と生成AIの利用に伴い、組織はそれを活用したいと考えるようになるでしょう。データクリーニングと整形は、生データを分析に使用できる形式に変換する作業です。

一部ではデータサイエンティストが80%の時間をデータクリーニングに費やすと言われていますが、それは常に真実ではありません。時間のかかる作業ではありますが、データサイエンティストの時間の80%を占めるわけではありません。

それにもかかわらず、2023年のデータサイエンティストにとって、データクリーニング＆整形は非常に求められるスキルです。なぜでしょうか？それはデータがほとんどきれいにない場合が少ないからです。特に、古いデータを探し出して活用しようとする組織があります。ほこりを払いながら掃除をするようにしてください。

分析力

先にお伝えした通り、分析力に優れた従業員が経営幹部にとっての必要条件となります。IBMの報告書によれば、経営幹部の最優先リストの上位には、時間管理やコミュニケーションなどに代表されるさまざまなソフトスキルのアップスキルがあります。これに続いてビジネス鑑識力と分析スキルがあります。

分析力の領域には以下が含まれます：

• 統計的分析
• データ探索
• 特徴量の選択とエンジニアリング
• 機械学習
• モデル評価
• データ可視化

たとえば、統計的分析を考えてみましょう。これはデータサイエンスの基礎として知られており、記述統計を通じてデータを探索し、より良く理解し、可視化できます。欠損値や異常な値など、データクリーニングと整形フェーズでの要素と相互に連携します。

分析力はデータサイエンティストの生活の基盤となるため、同じ法則が適用されます。詳細を知り尽くして、データサイエンティストとして優れた成果を上げましょう。

 

機械学習とディープラーニング

 

データを使用して洞察を提供し、タスクを自動化することを目指す組織が増えている現代において、機械学習とディープラーニングの要素に精通することは非常に重要です。

機械学習とディープラーニングのスキル領域には以下が含まれます：

• 数学と統計
• 機械学習アルゴリズム
• ディープラーニングアーキテクチャ
• ニューラルネットワーク
• GPUとコンピューティングフレームワーク
• 展開

機械学習とディープラーニングは、データから洞察を抽出し、データサイエンティストが自動的に学習できるモデルを構築することができるという驚くべき能力を持っています。

組織はさまざまな産業で高性能の最先端モデルを構築する方法を競って探っています。データサイエンティストとして、複雑な問題に取り組む能力や精度の向上、組織の競争力を高めるモデルの構築、イノベーションの持続的な推進力を持つことができます。

もし機械学習やディープラーニングの中で得意で楽しんでいる分野を発見したのなら、その分野に全力で取り組むことをおすすめします。一つに特化することは、多くの分野に浅く広く手を出すよりも有利です。

 

ソフトスキル

 

IBMの報告書によると、労働力に求められる最も重要なスキルには以下が含まれます：

• 時間管理
• 優先順位のつけ方
• チーム環境での効果的な活動
• 効果的なコミュニケーション
• 柔軟性と適応力、変化への対応力

私の個人的な意見では、エグゼクティブたちはリモートワークのシフトがこれらの領域に制約を与えた可能性を見ています。あるいは、アイデアを現実に効果的に変えるスキルの集積かもしれません。

創造的AIに対応するためには、現在のジェネラティブAIツールでは達成できないことができる従業員を探しています。技術はタスクを自動化するのに役立ち、データ分析を行うことで何がうまくいっているか、うまくいっていないかを見ることができます。

ただし、従業員が時間を賢く使えず、柔軟かつ適応力のあるチーム環境で働けない場合、これらの洞察は役立ちません。従業員こそがイノベーションの駆動力であり、ジェネラティブAIシステムは私たちを支援するツールです。

 

結論

 

この記事は、次の数年間で私たちに待ち受けるものや、幹部の研究で示された求められているスキルに焦点を当てています。データサイエンスに初めて取り組む場合、学習と仕事には多くの努力が必要でしょうが、全ての要素についての良い知識を持つことで将来的により競争力を持つことができます。

もし現在データサイエンティストである場合、この記事が優れたソフトスキルを持つ候補者を求める組織が増えていることを理解できたでしょう。私たちは皆、世界の流れに遅れずについていく必要があります。そのためには、ジェネラティブAIツールを活用して再スキルやアップスキルを受け入れることが非常に役立つでしょう。

****[Nisha Arya](https://www.linkedin.com/in/nisha-arya-ahmed/)****はデータサイエンティスト兼フリーランステクニカルライターです。彼女は特にデータサイエンスのキャリアアドバイスやチュートリアル、データサイエンスの理論に基づく知識を提供することに興味を持っています。また、人間の寿命を延ばすために人工知能がどのように利益をもたらすかを探求したいと考えています。彼女は技術の知識と執筆スキルを広げると同時に、他の人々をガイドすることを助けたいという意欲的な学習者です。

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