13のデータサイエンティストの役割とその責任の詳細

 

テクノロジーの世界でのすべての役割の中で、データサイエンティストは、おそらく肩書きと職務のバリエーションが最も多いでしょう。 データサイエンティストはさまざまな帽子をかぶる必要があり、 アマゾンのデータサイエンティスト のそれとは大幅に異なって見える可能性があります Microsoftのデータサイエンティスト。 データの収集、分析、理解から利益を得る可能性のある企業のビジネス領域を見つけることから、顧客満足度や購入完了率を向上させるためにどのような戦略的決定を下す必要があるかを決定することまで、企業は多くのデータ科学者に尋ねることができます。

データサイエンティストは、専門家の統計、機械学習、そして多くの場合経済的なスキルと知識を持っていることが期待されています。 A データサイエンティストは高度なスキルを持っている必要があります 数学、統計、機械学習、視覚化、コミュニケーション、アルゴリズムの実装。 

さらに、データサイエンティストは、データのビジネスアプリケーションを完全に理解する必要があります。 木の成長データを分析している場合は、 高さとクラウンベースまでの高さ。 この種の文脈知識は仕事で発展させることができますが、データサイエンティストになりたいと考えている場合、業界での経験がすでにある場合は大きな利点になります。 あなたがXNUMX年間銀行家であった場合、フィンテックでデータサイエンスの地位を獲得する確率は、ヘルスケアよりもはるかに優れています。

データサイエンティストが身に着けているさまざまな帽子

 

 

データサイエンスは比較的新しい分野であり、データサイエンティストでない人が説明するのは難しい場合があります データサイエンティストが行うこと 素人に。 これは、現代のデータサイエンティストに適用できる、時にはコミカルなさまざまな責任と肩書きにつながります。

A データサイエンティスト、会社と特定の仕事に応じて、データの収集とクリーニングを担当することができます。 また、機械学習モデルとパイプラインを開発したり、視覚化の第一人者として会社にサービスを提供したりする必要がある場合もあります。 一部のデータサイエンティストは 内向き 他の人は、社内の非技術チームやクライアントとさえ関係があります。 技術者の少ない人と仕事をする場合は、 優れたコミュニケーションスキル、分析を要約するためのレポートを作成するため、および調査結果を提示し、将来のアクションのための推奨事項を作成するための両方。

データサイエンティスト（またはデータを収集、分析、視覚化、または予測する人をあなたの会社が呼ぶもの）の主な責任は、 データのストーリー。 それはどこから来たのか、過去について何を学ぶことができ、将来どのように私たちを導くことができるでしょうか？ これを成功させるには、ビジネスエリアの専門家であるか、パズルのピースを組み合わせて、データの重要性とそこから得た洞察を周囲の人に説明するためのコンテキスト知識を持っている必要があります。 

データサイエンスの分野における正確な責任は大きく異なり、データサイエンスの分野にはさまざまな役割があります。 分野に参入しようとしている場合でも、転職したい場合でも、役職と業界に関してオープンマインドを保つことが非常に重要です。 データサイエンス分野におけるXNUMXの異なる役割の一般的な責任の内訳を示します。 

企業は一般的に得意ではありません データサイエンスの人々に称号を与えるしたがって、正確な定義ではなく、経験則としてこの内訳を理解することが重要です。 これらのいずれかがあなたにとって完璧に聞こえる場合は、検索をそのXNUMXつのタイトルに絞り込むことができますが、それらのいくつかが適切に聞こえる場合は、検索時に使用するタイトルをより柔軟に使用できます。 （そして、タイトルが本当にあなたにとって重要であるならば、あなたが仕事の申し出を得るとき、あなたはいつでもあなたの交渉のその部分をすることができます！）

世界中のあらゆる規模の現代企業にはデータサイエンス部門があり、ある企業のデータエンジニアは、別の企業のマーケティングサイエンティストと同じ責任を負っている可能性があります。 データサイエンスの仕事には適切なラベルが付けられていないため、必ず幅広いネットをキャストしてください。
 
 

役割別のデータサイエンティストの責任の内訳

 

 

1 データアナリスト

 
A データアナリスト データの収集、クリーニング、および集計に重点を置いています。 複雑なSQLクエリを快適にナビゲートできる必要があります。 技術者以外の関係者にレポートを設計して提供する責任があります。 また、データモデル、視覚化、および予測モデルを設計する機会も得られます。

2 データベース管理者

 
データベース管理者は、オンプレミスインスタンスとクラウドインスタンスの両方のデータベースインスタンスを管理します。 として データベース管理者、本番環境を構築、構成、および保守することが求められます。 また、管理下にあるデータベースのパフォーマンス、可用性、およびセキュリティについても責任を負います。 データ操作の先頭に立ち、ミッションクリティカルなオンコールサポートを提供する準備をしてください。

3.データモデラー

 
データモデラーは、概念的、技術的、論理的、場合によっては物理的なデータモデルを作成します。 会社のデータのまとまりのあるビジョンを作成するには、データモデリングと設計標準を決定的に選択して維持する必要があります。

データモデラー また、実体関連モデルと設計データベースを開発する必要があります。 データセットが代表的であることを確認するために、チームまたは会社の代表的でないクラスのデータのデータ収集と分析を改善する必要がある場合があります。

4 ソフトウェアエンジニア

 
ソフトウェアエンジニア 設計と保守 ソフトウェアシステム。 ソフトウェアエンジニアの場合は、スケーラブルで信頼性が高く、パフォーマンスの高いコードを作成する準備をしてください。 設計要件を、製品設計者のビジョンを実現するために、十分に文書化され、十分にテストされたコードに変換する必要があります。

5.データエンジニア

 
データ品質の課題を特定して解決することは、データエンジニアとしてのあなたにとって重要なタスクになります。 また、データストレージソリューションへのデータソースの取り込みをサポートする必要があります。 のエキサイティングな部分 データエンジニアの仕事 データエンジニアリングソリューションを設計および設計する機会を得ています。 また、ETLパイプラインを構築して、データを抽出し、変換して、ダウンストリームレポート用のデータウェアハウスにロードする準備ができている必要があります。 データエンジニアはさらに、データの複製、抽出、読み込み、クレンジング、およびキュレーションを担当します。

6.データアーキテクト

 
データアーキテクト 主にデータパイプラインの設計と保守を担当します。 データアーキテクトの仕事のもうXNUMXつの重要な部分は、データベースの管理です。 データアーキテクトは、効率的なクエリを作成し、既存のクエリを最適化して、スケーラビリティとコスト効率を最大化します。 また、データを実用的なレポート、自動化、洞察に変換します。

7。 統計学者

 
統計家は、ビジネスニーズを理解し、仮説を立て、統計的に適切な実験を構築します。 として 統計学者、他のビジネスグループの実験計画の統計的妥当性を検証します。 また、統計的に合理的な実験と検証戦略または測定基準を開発するために、プロジェクトまたは研究ディレクターを指導および訓練することが期待されます。

実験以外にも、統計家は分析レポート戦略を開発して実行します。 あなたはのように行動する必要があるかもしれません 統計チアリーダー なぜなら データサイエンス企業 統計家に統計的手法を積極的に推進させ、統計的に適切な分析から利益を得る可能性のある新しいビジネス分野を発見してもらいます。

8.ビジネスインテリジェンスアナリスト

 
A ビジネスインテリジェンスアナリスト データサイエンスのやわらかい側面です。 ビジネスインテリジェンスアナリストは、ビジネス要件と機能要件を収集し、技術ソリューションをビジネス戦略に合わせる必要があります。 また、データの調達および処理戦略の作成または発見にも取り組みます。

大量のデータを抽出および操作して、そこから分析レポートを作成する責任があります。 ビジネスインテリジェンスアナリストは、分析結果を報告、提示、および主要な利害関係者に伝達します。

9.マーケティングサイエンティスト

 
マーケティングサイエンティスト 現在および潜在的なクライアントにアイデアと調査結果を提示します。 また、人口統計データやマーケティングデータなどのデータにデータマイニングおよび分析戦略を適用します。 によると ストーンアライアンスグループ マーケティングサイエンティストの説明では、「顧客獲得の取り組み、市場動向、および顧客行動を追跡および評価する」必要があります。 マーケティングサイエンティストは、広告、マーケティング、またはユーザー/顧客の人口統計データに特に取り組むデータサイエンティストです。

10.ビジネスアナリスト

 
ビジネスアナリストは、「ビジネスとユーザーのニーズを分析し、要件を文書化し、システムとレポートの機能仕様を設計します」と述べています。 MaxisITIncの 要件。 あなたが ビジネスアナリスト または、XNUMXつになりたい場合は、ビジネスと業界の要件を理解し、それらを使用してシステムの範囲と技術的な目標を策定する必要があります。 また、異なるシステムとデータベース間のデータの相互作用を定義する責任があります。

11 定量アナリスト

 
クオンツアナリスト 大規模なデータセットを使用して複雑なモデルを開発し、内部レポートを提供してビジネスの洞察を生み出します。 リソース開発アソシエイツ クオンツアナリストは、「分析計画の実装を開発および主導し、調査方法、質問、サンプリング、および反復計画の概要を説明します」。 定量的アナリストは、ワークフローを自動化し、データの整合性を検証します。

12.データサイエンティスト

 
データサイエンティストとして、あなたは エキス、複数のソースからのデータを集約、クリーンアップ、および変換します。 問題の重要なコンテキスト要因を特定する必要があります。 データサイエンティストは、データを分析して、パフォーマンスを向上させるためのビジネスの重要な実用的な洞察を生成します。 会社によっては、会社が戦略的に支店を開発するのを助けるために市場動向を予測する必要があるかもしれません。

データサイエンスとは、 短期的な分析ガイダンスと長期的な予測および実験の間。 重要なことを適切なタイミングで伝える必要があるため、次のことが重要です。 現在 消化可能なメディアでの発見–データの視覚化と魅力的で思慮深いプレゼンテーション。

あなたは、データサイエンティストとして、データから技術的でない利害関係者に価値と洞察をもたらします。 データ主導の意思決定から利益を得る可能性のある社内の領域を積極的に見つけ、他のチームと協力してこれを達成する機会があります。

13.機械学習エンジニア

 
生産用の機械学習モデルを構築することが、 機械学習エンジニア。 これらは、スケーラブルで信頼性が高く、パフォーマンスの高いデータパイプラインとサービスを設計および実装します。 会社とその重点分野に応じて、機械学習モデルを履歴データとライブデータに適用することで、製品のパーソナライズを改善したり、業界の市場動向をより正確に予測したりできます。

データサイエンティストの役割と責任は交差しますが、区別は依然として重要です

 
これらすべての役割の間には多くのクロスオーバーがあります。 純粋な数値計算に重点を置いているものもあれば、データ分析から得られた洞察をビジネス上の意思決定に適用することに重点を置いているものもあります。 正確な役職に関係なく、データサイエンスの分野にいる場合は、データ駆動型の製品開発サイクルのさまざまなステップに関与することが期待されます。 最適化する新しい領域を発見し、重要な指標を把握し、これらの指標に情報を提供するデータを見つけ、実験を設計および実行し、実験/モデルの結果を簡潔で正確かつ説得力のある方法で提示する準備ができている必要があります。

データサイエンスの分野は若く、大まかに定義されています。 多くの場合、データサイエンスの傘下では、驚くほど似ているように聞こえるさまざまな役職の下に職務記述書があります。 多くの場合、企業はデータを持っているか、データを収集してビジネスモデルを改善するためにそれを使用できることに気づきます。 ただし、これらの職務記述書と彼らが割り当てることを選択した職務内容は、多くの場合、技術者以外の人によって書かれているため、多くの重複があります。

ある会社のデータエンジニアは、別の会社のデータアナリストと同じ仕事をしている可能性があります。 これらのポジションはすべて、データの収集または検証、何らかの形式の分析の適用、およびレポート、予測、または視覚化のいずれかを通じて、技術者以外の同僚に結果を説明することに触れています。

これらの仕事のXNUMXつがあなたにとって完璧に聞こえる場合は、検索をそのXNUMXつのタイトルに絞り込むことができますが、それらのいくつかが良いと思われる場合は、検索時に使用するタイトルをより柔軟に使用できます。 タイトルがあなたにとって本当に重要なものである場合は、求人を受け取ったときにいつでも交渉のその部分を行うことができます。 この責任のリストが、面白そうな仕事からあなたを怖がらせないようにしてください。 本当にデータモデラーになりたいが、系統情報を整理することに抵抗がある場合は、さまざまな会社またはデータアーキテクトのポジションでデータモデラーのポジションを調べることができます。

このXNUMXの最も一般的なデータサイエンスの役割の内訳を、データサイエンスの仕事の検索に役立てましょう。

 
 
ネイト・ロシディ データサイエンティストであり、製品戦略に携わっています。 彼はまた、分析を教える非常勤教授であり、 ストラタスクラッチ、データサイエンティストがトップ企業からの実際の面接の質問で面接の準備をするのを支援するプラットフォーム。 彼とつながる Twitter：StrataScratch or LinkedIn.

出典：https：//www.kdnuggets.com/2022/01/deep-look-13-data-scientist-roles-responsibility.html