データサイエンティストの種類

この記事では、さまざまなタイプのデータサイエンティストについて説明します。したがって、データサイエンティストとして優れている場合は、どの役割に完全に適合するかを確認できます。読む

近年、データサイエンスは日常業務から切り離せないものになっています。データサイエンスは、製品、マーケティング、エンジニアリング、および販売で重要な決定を行うために採用されています。 「データサイエンティスト」が最もセクシーな仕事であるというセンセーショナルな声明は、このオタクな役職の人気を急上昇させました。

その結果、役職を点滅させたり、役職を目指している人もいます。彼らの資格、教育、経験、適性、態度を見ると、すべてが同じカテゴリに分類されるわけではないことは明らかです。では、なぜ彼らは違いに関係なく同じ役職を使用しているのでしょうか?





これは、データサイエンティストが大きく2つのカテゴリに分類できるという事実が原因である可能性があります。

  • 製品に焦点を当てたデータサイエンス。
  • データサイエンスのビジネスインテリジェンススタイル。

各カテゴリーにはおよそ4から5のグループがあります。



O’ReillyStrataのレポート「AnalyzingtheAnalyzers」では、データサイエンティストは、製品に焦点を当てたデータサイエンスに基づいて次のように分類されています。

製品に焦点を当てたデータサイエンス

  • データ研究者

このカテゴリーの専門家は学界から来ており、統計学または物理学または社会科学の深いバックグラウンドを持っています。このタイプのデータサイエンティストは、博士号を取得していることがよくありますが、機械学習、プログラミング、またはビジネスのスキルは弱いです。



  • データ開発者

これらの人は、データの処理に伴う技術的な問題に集中する傾向があります。彼らはプログラミングと機械学習には強いが、ビジネスと統計のスキルには弱い。

  • データクリエイティブ

これらは、山のようなデータから革新的なものを作る人たちです。彼らは、機械学習、ビッグデータ、プログラミング、およびその他の大量のデータを処理するスキルに精通しています。

  • データビジネスマン

彼らはビジネスサイドを代表し、データ分析技術を通じて重要なビジネス上の意思決定を行う責任があります。それらは、ビジネスと技術の熟練度の折衷的なブレンドです。

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ビジネスインテリジェンスベースのデータサイエンス

  • 定量的、探索的データサイエンティスト

定量的で探索的なデータサイエンティストは、博士号を取得し、理論を使用して行動を理解する傾向があります。これらのデータサイエンティストは、理論と探索的研究を組み合わせることにより、製品を改善します。

  • 運用データサイエンティスト

運用データサイエンティストは、組織の財務、営業、または運用チームで頻繁に働いています。彼の役割は、プロセスのパフォーマンス、応答、および動作を分析して、組織の戦略と効率を向上させることです。

  • 製品データサイエンティスト

製品データサイエンティストは、製品管理またはエンジニアリングに適合します。彼らの仕事は、ログと分析ツールをふるいにかけ、ユーザーが製品をどのように利用するかを理解し、その知識を利用して製品を微調整することです。

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  • マーケティングデータサイエンティスト

マーケティングデータサイエンティストは、標準のマーケティング担当者とほぼ同じように、ユーザーベースに焦点を当て、パフォーマンスを評価し、効率の向上に取り組んでいます。

  • 研究データサイエンティスト

研究データサイエンティストは、データセットから洞察を作成します。アウトプットは利益に結びついていないため、新興企業が研究科学者を雇用することはめったにありません。しかし、大企業、シンクタンク、金融機関はそうしています。

この分類は、任意の数の人々がカテゴリのいずれかに分類できることを示しています。組織の要件に基づいて、適切なタイプのデータサイエンティストを選択できます

なりたいデータサイエンティストのタイプを選択する前に、必要なスキルまたは適切な方向に進むためにすでに持っているスキルを検討してください。

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