ポイント: 市民データサイエンティストは、正式なトレーニングなしでデータ分析を活用し、意思決定を向上させ、組織におけるデータの民主化を推進します。彼らはビッグデータから洞察を生成し、強力な分析スキルと発散的思考を必要とします。
- ソフトウェア開発のスキル向上は、この役割への移行に役立ちます。
- 市民データサイエンティストは、訓練を受けたデータサイエンティストを補完しますが、置き換えることはありません。
より多くの企業が統計と分析に投資しており、大量の高速度データを扱うことに優れた人材が必要とされています。データサイエンスは、通常、博士号を取得するために多くの年数の教育を必要とする収益性の高い職業です。しかし、市民データサイエンティストは、中堅の従業員を必要とする企業に利益をもたらす新しい職業です。この記事では、市民データサイエンティストの役割、何であるか、企業がどのようにそれを利用するか、そして市民データサイエンティストになる方法について説明します。
市民データサイエンティストとは？
市民データサイエンティストは、ビッグデータ を使用して、一般の人が理解するには難しい高度なモデリングと分析を作成する人です。「市民」という用語は、データサイエンスの正式なトレーニングを受けていない人を指し、データサイエンティストのタイトルは、成功するための実践的な知識を持っていることを認めています。市民データサイエンティストは、大量のデータを分析し、高度なモデルを作成し、重要な統計を導き出し、データからの洞察を使用してビジネスメトリックを作成するためのトレーニングと教育を受けたデータサイエンティストの必要性を置き換えるものではありません。正式なトレーニングを受けていない市民データサイエンティストは、適度に複雑なモデルを作成するスキルを持っていますが、高度なデータ分析とモデリングを行うために必要なものが欠けていることが多いです。それでも、市民データサイエンティストになることは、博士号を取得する準備ができていないがデータに精通している人々にとってますます人気のある選択肢です。なぜなら、データの専門家に対する需要は、データサイエンティストがその役割を果たすよりも遥かに大きいからです。これにより、中堅のデータモデリングと分析スキルを次の雇用レベルに引き上げる準備ができている人にとって、特に収益性の高い職業になります。
誰が市民データサイエンティストになれるのか？
市民データサイエンティストになるには、以下のスキルと特性が必要です：
- 組織的文脈：適切な人物は、会社のビジョン、使命、ニーズを理解し、データがそれらのニーズを推進する方法を理解している人です。
- 発散的思考：理想的な市民データサイエンティストは、一般の人が考えつかないようなデータモデルと関連性を考え出すことができる人です。
- 強力な分析スキル：市民データサイエンティストは、この役割の特徴として分析的でなければなりません。比較的複雑なデータ分析を実行できることが求められます。
- 情報を意味のある形で評価する能力：市民データサイエンティストは、自分の前にあるデータを論理的に評価するだけでなく、一般の人が見逃すかもしれない意味のある結論を引き出すことが重要です。
- ビジネス価値の強調：データ分析において、市民データサイエンティストは、自分が行っていることの価値を強調できなければなりません。これは、自身の既存の業務から昇進するために必要です。
- 業界の隣接性：市民データサイエンティストに最適な候補者は、データサイエンスに隣接する分野で働いている人々です。数学や分析プロセスが豊富な仕事です。ソフトウェア開発者やエンジニアは、この役割の良い候補者かもしれません。
企業ビジネスにおけるデータサイエンスの役割
企業ビジネスにおいて、データサイエンスは、企業のビジネスモデルの中心にある変数に重要な洞察を提供します。顧客の特性や活動、売上の成長、リソースの消費、従業員の定着などは、すべてデータサイエンスを使用してモデル化できます。データモデルはデータサイエンスの中心にあります。これらの視覚的要素は、データポイントがどのように相互に関連しているか、企業の目標についての消化しやすい情報を提供します。これらのモデルは、データがどのように構造化され、データベースや他のウェアハウジングおよび分析ツールにコンパイルされるかを決定します。これにより、重要なデータに文脈が与えられます。データモデルを作成するには、プログラミングとデータ関係の理解が必要です。最近の歴史において、この役割は主にデータサイエンティストによって引き受けられてきました。しかし、デジタルビジネスにおいて一貫した質の高いデータ、分析、および洞察の必要性が支配し続ける中で、隣接する役割の一部の人々は、新しいキャリア、市民データサイエンティストに昇進することができました。データサイエンティストの不足がビジネスリーダーに選択肢を考慮させる一因となっていますが、テクノロジーはデータ、モデリング、および分析の民主化を促進しています。これは、ビッグデータが提供する重要な洞察を理解する必要がある企業にとって刺激的な時期です。モデリングを容易にするプラットフォーム技術により、役割に適した候補者は、組織への影響を拡大し、成長に必要な高度なモデルを作成するためのデータサイエンティストのためのスペースを残すことができます。
市民データサイエンティストになる方法
市民データサイエンティストになる最も早い方法は、雇用主と共にスキルを再教育または向上させることです。効果的であるためには、隣接する分野で働くことが良い実践です。バックエンドソフトウェア開発やエンジニアリングのようなキャリアは、数学、コンピュータサイエンス、関係性、コーディングの包括的な理解が必要なため、良い適合です。上記のいずれかの役割から市民データサイエンティストの役割に移行するには、新しいスキルセットを取得するのではなくスキルを向上させるだけで済みます。これらの分野で働く人々はすでに準プロのデータモデラーであり、役割に移行するために既存のスキルを示し証明する必要があるだけです。隣接する役割にいない場合は、効果的な市民データサイエンティストになるために必要なスキルを提供する認定コースを受講することができます。これには、TableauやPythonの認定を受けたり、基本的な基盤を得るためにデータサイエンスに特化したコースを受講することが含まれるかもしれません。企業のビジョンとデータの必要性を強く理解している場合、企業と共にスキルを再教育し、適切な認定を取得することができるかもしれません。どちらの道も、データソフトウェアに関する広範な知識と、それを効果的に使用する能力が必要です。デジタルビジネス経済において、より多くの専門家が新しいエキサイティングな役割を作成するためにソフトウェアスキルを多様化する必要性を理解しています。
データ可視化ガイド
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