(Shōrai no toppu 10 de-ta saiensu no kyūjin purofīru)

『将来のトップ10データサイエンスの急進プロフィール』

紹介

データサイエンスのキャリアには、どのような未来が待っているのか、考えたことはありますか？ はい、正しい予想です – 無限の可能性。 データサイエンスは、テクノロジーの世界で最も急成長している分野になりました。 データサイエンスの分野では、熟練したデータ愛好家への需要が増しています。 キャリアへのポテンシャルな報酬や利点は見逃したくないでしょう。 この記事では、素晴らしいキャリア投資と明るい未来のための最高のデータサイエンスの求人プロフィールについてご紹介します。

トップ10のデータサイエンスの求人プロフィール

新人の場合、適切な分野を選ぶことは重要であり、同時に困難な課題になります。 しかし、あなたは将来の努力に最も適したデータサイエンスの求人プロフィールを見つけるための正しい場所にいます。

1. データサイエンティスト

データサイエンティストは、膨大で複雑なデータを収集し、観察し、解釈します。 データサイエンティストは、数学者、コンピューターエキスパート、科学者、統計学者の融合体です。 データ解析に関心がある人は、この分野を選んで将来を輝かせることができます。

データサイエンティストの主な責任

• 「H3とPlotlyを使用してヘキサゴンマップを構築する：包括的なチュートリアル」
• 「ChatGPT（GPT-4）および他の言語モデル向けの専門プロンプトの書き方」
• CI/CDパイプライン：Azure上のデータ処理アプリケーションのためのパート1：コンテナインスタンス

• データソースの発見
• データ収集手順の自動化
• トレンドやパターンに基づいて情報を分析する
• 非構造化データや構造化データの前処理に取り組む
• 予測モデルの生成
• 機械学習アルゴリズムの開発

平均給与： データサイエンティストの平均給与は年間135,310ドルです。

2. データアナリスト

データアナリストは、巨大なシステムやデータベースを監視し、保守します。 彼らはまた、エラーの修正の専門家でもあります。 データアナリストは、非専門家にも複雑なデータを理解しやすくする方法でデータを操作します。 これらの専門家は、統計ツールを使用して、膨大なデータを評価、理解、簡略化します。 データアナリストは、予測的および診断的な分析のために最新のトレンドやパターンに注意を払う能力を持ち、分析およびリーダーシップのスキルを持っている必要があります。

データアナリストの主な責任

• 統計的手法を使用して可視化および報告書を作成する
• 簡略化された形式で大量のデータを収集および維持する
• データ収集システムの生成および展開
• A/Bテスト分析の責任
• 最新のトレンドやパターンなどのウェブアナリティクストラッキングを実行する
• 複雑で大容量のデータセットのパターンとトレンドを評価、理解する
• ビジネスコミュニケーションのためのデータの準備

平均給与： データアナリストの平均給与は年間78,511ドルです。

3. データエンジニア

データエンジニアは、データサイエンスチームの運営において重要な役割を果たします。 データエンジニアは、データサイエンティストとビジネス向けに最適化されたビッグデータエコシステムを作成し、テストおよび調整します。 データエンジニアは、膨大なデータを収集し、その形式を格納されたデータと一致させます。 最適化されたデータセットは、データサイエンティストとアナリストのタスクを効率化するデータエンジニアの重要な貢献です。

データエンジニアの主な責任

• データサイエンティストとビジネス向けにデータセットを作成および最適化する
• データを価値ある洞察に変換するためのプロトタイプとアルゴリズムを作成する
• データセットとモデルの品質と信頼性を向上させるための改善点を提案する
• 評価、報告、およびデータの活用を容易かつ効果的にするパイプラインとデータシステムを開発する

平均給与: データエンジニアの平均給与は年間136,707ドルです。

4. データアーキテクト

このデータサイエンスの求人プロフィールは、データエンジニアと関連しています。 データアーキテクトは、データサイエンティストやアナリストに提供されるデータがアクセス可能で適切で、正しい形式であることを確保します。 データアーキテクトは、組織のデータインフラストラクチャを設計し、管理します。 データのフローと品質基準を一元的に、安全に維持する戦略を導きます。

データアーキテクトの主な責任

• 組織の大量データを正確に複製するためのフレームワークを提供する
• ビジネスの目標と目的に合わせてデータ戦略を作成し、実装する
• データの移行と実装を監視・監督する
• データベースシステムのデータの安全性と効果を保証する
• デザインから実装までのエンドツーエンドのアーキテクチャを監視・実施する

平均給与：データアーキテクトの平均年収は$135,779年収です。

5. マシンラーニングサイエンティスト

サイエンティストという役割がある場合、その仕事は主に深い研究を含み、効果的なアルゴリズムを作成し、価値のある洞察を導き出すことが大部分を占めることを意味します。マシンラーニングサイエンティストは、データの操作から最新のアルゴリズムの設計と実装まで、新しいアプローチを開発するための研究を行う重要な役割を果たします。

マシンラーニングサイエンティストはR&Dチームの重要な一部であり、彼らのアプローチとタスクは有効な出版物を生成します。これは、MLサイエンティストの仕事が産業界ではなく学界にあることを示しています。

マシンラーニングサイエンティストの主な責任

• AIシステムを取得するための適応型のアルゴリズムとモデルを設計・実装する
• 自律型のAIソフトウェアを作成する
• ソフトウェアが効果的に動作し、正確な予測を提供しているかどうかを評価するためのテストを実施する
• データを使用してアルゴリズムのパフォーマンスを向上させ、予測を洞察する

平均給与： MLサイエンティストの平均年収は$158,229年収です。

6. マシンラーニングエンジニア

マシンラーニングエンジニアは、データの世界で高給を得る専門家です。彼らは技術的に熟練したプログラマです。彼らは研究、設計、自動化された予測モデルの生成を行います。各操作では、モデルは結果から学習し、より正確な結果を生成します。

マシンラーニングエンジニアの主な責任

• マシンラーニングシステムを設計・開発する
• 最も適したデータ表現方法を選択する
• MLアルゴリズムとツールの研究と実装を深く行う
• データパイプラインと効果的なデータセット・モデルを構築する
• 効果的なトレーニングプログラムを実行し、MLモデルを展開する
• MLシステムのパフォーマンスと信頼性を一貫した評価とトラッキングし、毎回改良する

平均給与：マシンラーニングエンジニアの平均年収は$140,180年収です。

7. ビジネスインテリジェンスデベロッパー

ビジネスインテリジェンスデベロッパーまたはBIディベロッパーは、今日のデータサイエンスのトップジョブの一つです。彼らはビジネスが潜在的なデータを見つけ、短期間で的確な意思決定を行うための戦略を設計する責任があります。BIデベロッパーは、ビジネスインテリジェンスツールを使用してビジネスの洞察と分析を提供します。

ビジネスインテリジェンスデベロッパーの主な責任

• ビジネスインタフェースを開発、整理、維持する
• 価値あるビジネスの洞察を提供する
• データクエリツールを使用してユーザーから情報を抽出する
• データの可視化を行い、即座または定期的なレポートを提供する
• アウトラインを提供するためにデータを検討する

平均給与：ビジネスインテリジェンスデベロッパーの平均年収は$101,478年収です。

8. データベース管理者

組織はビジネス要件に基づいてデータベースを設計・開発します。データベースシステムを管理するために、データベース管理者が雇われます。ビジネスワールドにおける最も需要のあるデータサイエンスのジョブプロファイルの一つです。データベース管理者は、データベースを追跡し、適切な機能を確保します。さらに、データフローを監視し、バックアップと復旧を生成し、データセットを保護します。

データベース管理者の主な責任

• データベースソフトウェアを使用してデータセットの保存、整理、管理方法を評価する
• データベースを最新の状態に保つ責任を持つ
• データセットのデバッグを行う
• データベースの設計と生成を支援する
• 厳格なセキュリティ対策とバックアッププロセスを提供する
• データベースのエラーを見つけて認識し、ボトルネックを避けるための問題解決を行う

平均給与： データベース管理者の平均給与は$94,541 per yearです。

9. ビジネスアナリスト

ビジネスアナリストは他のデータサイエンスの仕事とは異なり、情報技術（IT）および事業運営チームと共同で働くために雇用されます。彼らは製品、サービス、手順の事業データを処理、評価、文書化する重要な役割を果たします。彼らは事業の成長と発展のための実行可能なビジネスの洞察を見つけるのに役立ちます。

ビジネスアナリストの主な責任

• システムを改善するためにビジネスモデルのすべての側面を評価するための研究を行う
• ステークホルダーや異なる部門からの重要な情報と有益な洞察を収集し、データを収集し論理的な結論を提供する
• 複雑なビジネスの問題に対する革新的なソリューションを作成し、戦略的な改善により生産性を向上させる
• 統計的な方法論と概念的な思考を活用し、正確な結果を提供する
• 事業におけるリソースの配分、予測、予算編成の専門知識

平均給与： ビジネスアナリストの平均給与は$91,372 per yearです。

10. NLPエンジニア

NLPエンジニアは、現在最も需要のあるデータサイエンスの仕事の一つです。彼らは情報科学、人工知能、コンピュータサイエンス、そして言語学のスキルに精通した専門家です。彼らの知識、スキル、経験は、人間の言語を理解するプログラムの開発に活用されます。

NLPエンジニアの主な責任

• NLPタスクに最適なツールと正しいアルゴリズムを見つけて適用する
• データサイエンスのプロトタイプを評価して変換する
• 学習手法を管理する価値のあるアノテーション済みデータセットを選ぶ
• 自然言語処理アプリケーションを設計する
• 自然言語を潜在的な特徴に変換するための効率的なテキストイラストを実行する

平均給与： NLPエンジニアの平均給与は$119,412 per annumです。

結論

上記に挙げたデータサイエンスの職種は、進化し続ける世界で最も需要のあるデータサイエンスのキャリアの中でも要求されるものです。彼らの仕事の責任は、その分野で優れたバックグラウンド知識、スキル、経験を必要とします。

データサイエンスで成功したキャリアを追求したい候補者には、Analytics VidhyaのAI＆ML BlackBelt Plusプログラムをお勧めします。このBlackBelt Plusプログラムでは、業界の有力な専門家からの知識と教えの他に、オンデマンドでの疑問解決セッションも提供されます。包括的で個別の学習パスに今日から着手しましょう！

よくある質問

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