私たちは膨大な量のデータが生成される世界に住んでおり、データ サイエンスは、統計、分析、視覚化ツールを使用してこれらのデータに巧みに取り組むのに役立つテクノロジーです。今日、データ サイエンスはさまざまな人々や関心のあるグループの間で話題を呼んでいます。多くの人は、データ サイエンティストであることの本当の意味やデータ サイエンスが何なのかさえ知りません。
データ サイエンスの概念を深く掘り下げず、または適切な調査もせずに、データ サイエンスのさまざまな意味を人々が聞くのはショックです。データ サイエンスとデータ サイエンティストの仕事の実際の意味は、より迅速かつ非常に時間を節約できる方法でデータを抽出、分析、視覚化、保存することです。この保存されたデータは、販売関連の問題かビジネス関連の問題かにかかわらず、組織内で何が起こっているかについての具体的な洞察を生成するために使用されます。
この新興分野を学習するための 3 つの主な前提条件は、数学、統計、およびプログラミング言語やデータベース管理ソフトウェアなどの知識であるコンピューター サイエンスの知識です。データ サイエンスの範囲が非常に広くなっているため、企業はデータ サイエンスの分野に高い給与を提示しています。したがって、データサイエンティストや多くの志望者がこのポジションに積極的に応募しています。ただし、メリットがあればデメリットも存在するという事実を忘れないでください。これは意味的にはデータ サイエンスの分野に当てはまります。この分野に関連する長所と短所について今から議論しましょう。
データサイエンスの長所と短所
長所
- 高い需要: はい、この分野は現在非常に需要があり、先ほども話したように、多くの若者だけでなく高齢者もデータ サイエンスの分野でキャリアを変えています。現在では、組織が提供する高額な報酬を理由に、異なる教育を受けてきた人や、異なる興味分野を持つ人がデータサイエンティストに転身している状況があります。データ サイエンスは 2036 年までに 1,150 万人の雇用を創出すると予測されています。したがって、この分野は本質的に雇用の可能性が高いと言えます。また、データ サイエンティストの平均年収は 30 ～ 4000 万ルピーです。
- ポジションの豊富さ: この分野は本質的に雇用可能性が高いと説明したように、魅力的な仕事に就く機会が数多く存在します。
- 他のIT分野に比べて飽和度が低い: データ サイエンティストになるには必要なスキルが必要なため、企業には優秀な候補者を雇用するための欠員が常に大量にあります。
- 多用途な性質を持つ: この分野は、ヘルスケア、ビジネス インテリジェンス、農業、電子商取引など、世界中のあらゆる分野で広く受け入れられているためです。膨大な量のデータが流入する場合、有意義な洞察を生み出すデータサイエンティストが必要になります。
- データの解釈と視覚化が容易になる: これは、データ サイエンティストにデータが与えられるたびに、データ サイエンティストは Python、R、Scala などのプログラミング言語スキルを使用してその特定のデータを分析するためです。これらのプログラミング言語は、分析と視覚化の部分を独自に実行するライブラリを構築しています。データをシステムにフィードして、いくつかのコードを実行するだけです。
- 評判の良い仕事：データサイエンティストの仕事は、データをゼロから分析する時間を短縮するのに役立つため、非常に評判が高いです。データ サイエンティストが組織内で持つ地位とイメージは非常に権威のあるものです。
- 医療の救世主であることが証明されています: データ サイエンスは、その迅速な結果予測機能と優れたデータ理解機能により、ヘルスケアの分野でその実力を証明してきました。悪性と良性の両方の初期段階のがんを簡単に検出できるようになりました。また、この分野は、医師や研究者の生活を容易にするために、ヘルスケアの他の分野でも広く受け入れられつつあります。
短所
- 膨大なドメイン知識が必要: 非常に広大な分野であり、さまざまな主題が 1 つのプラットフォームに統合されているため、この分野の専門家になるために必要なスキルは非常に難しく、厳格な献身とさらに探究する意欲が必要です。
- この分野をマスターするのは不可能に近い: 先ほども言いましたが、この分野は数学、統計、コンピューター サイエンスなどのさまざまな科目が融合したものであるため、これらすべてを完全に深い知識で学ぶことは不可能に近いです。
結論
上記で説明したことを念頭に置くと、長所が短所よりも優勢であると結論付けることができます。したがって、数学、統計、およびコンピューター サイエンスに熟練している場合は、データ サイエンスの分野に進む必要があります。また、この分野では、航空、自動車、農業、医療分野を中心に今後数年間で従業員の採用が増加する予定です。したがって、この分野で高みを達成できるのであれば、データ サイエンティストとしてのキャリアをスタートしてください。
