有能なデータ サイエンティストの特徴は何でしょうか。理想的な応募者を探すとき、ほとんどの企業や採用担当者にとって、スキル テストは最優先事項です。結局のところ、データ サイエンティストの最も基本的な能力さえ備えていない人を選ぶことは、非常に高くつく間違いとなる可能性があります。しかし、有能なデータ サイエンティストは、スキル テストだけでは特定できない特性も備えています。彼らは、本を読んでも得られないさまざまな才能と特性を備えています。ここで問題となるのは、彼らはいったい何者で、どうすれば見分けられるのかということです。
採用を成功させるには大きなプレッシャーがかかるため、企業や採用担当者は人工知能 (AI) と機械学習 (ML) に基づいた解決策にますます移行しています。The Guardian によると、BP、Expedia、Vodafone などの大手企業が、最も適任の人材を見つけるために、ML を利用した Headstart というアプリケーションを使用しています。Headstart は、さまざまな予測アルゴリズムとコンテキスト アルゴリズムを使用して、応募者のスクリーニングを行い、応募者に適したポジションに配置します。この記事では、データ サイエンティストが成功するために必須のさまざまな能力について説明します。
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このブログでは、データ サイエンティストが備えていなければならない最も重要な能力と特性のいくつかについて学びます。
1. プログラミング
データ サイエンスの分野で働く人は、R、Python、SAS、Hadoop などのプログラミング言語を少なくとも 1 つ使いこなす必要があります。コードを書けるだけでは十分ではありません。さまざまなプログラミング環境を利用して、データを分析することにも慣れていなければなりません。データ サイエンティストがキャリアで成功するには、プログラミング言語を使いこなし、変化する技術トレンドに素早く適応する能力が必要です。データ サイエンスの分野は現在、世界中の企業の間でかつてないほどの関心と価値を感じています。さまざまなプログラミング ツールの使用をためらうと、会社の拡大を早めるためにあなたの労働の成果を頼りにしている企業にとっては、取引を断念する要因になる可能性があります。
2. 定量データの分析
これは、データ サイエンティストが職務において担う責任の中核です。データ サイエンティストのプロファイルには、複雑な環境とその動作を合理的かつ直感的に理解する能力、雑然としていて扱いにくいデータを処理する能力、仮説をテストするためのプロトタイプやモデルを作成する能力などの特性が含まれている必要があります。予測モデルと回帰モデルの構築方法、教師あり学習アルゴリズムと教師なし学習アルゴリズムを含む機械学習、時系列予測、データ削減方法、ニューラル ネットワーク、その他の関連トピックなどの概念は、必須の知識です。
3. 数学と統計に関する能力
データ サイエンティストも企業の将来も、統計にアクセスできなければ絶望的です。数学と統計がなければ、システムが変化に応じてどのように動作するかに基づいて仮説を立てたり、データの変化に関する統計的重要性を仮定したり、目標を設定して成功を測定するための指標を定義したり、データセットから正確な結論を導き出したりすることは不可能です。数学と統計の確固たる基礎がなければ、コードを書いたり、関数をうまく利用したりすることは困難です。
4. 視覚化スキル
言葉や数字ではなく、視覚的な形で示された方が、人は情報をより早く理解できるというのは、よく知られた事実です。データ サイエンティストは、Tableau、Qlikview、Plotly、Sisense などのデータ視覚化ツールの操作知識があれば、技術者と非技術者の両方の聴衆に自信を持って洞察を提示することができます。これにより、聴衆はデータ サイエンティストの洞察から引き出せるビジネス価値を確信するでしょう。データ サイエンティストが成功するかどうかを判断する際に最も重要なことの 1 つは、データ視覚化の基礎と、利害関係者に魅力的なデータを提示する方法を習得することです。
5. 多変数解析と線形代数
データ サイエンティストがキャリアのどこかの時点で社内で独自の実装モデルを設計するよう求められる可能性はありますが、確実ではありません。この質問は、面接の過程で明示的に尋ねられる場合と尋ねられない場合があります。これは、データによって定義される製品が企業に革命的な改善をもたらす可能性がある場合に特に当てはまります。データ サイエンスの分野は非常に新しいため、不変の職務定義はありません。したがって、すぐに使えるモデルを構築する場合、線形代数と多変数微積分を実際に理解していることが非常に役立つ場合があります。さらに、面接官が微積分を使った質問であなたを驚かせることもあります。自信のあるデータ サイエンティストは、全力を尽くすようにアドバイスするでしょう。
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結論
成功するデータ サイエンティストの才能と特性のリストは、雇用者であれ、ポジションを埋めようとしている採用担当者であれ、最適な人材を探す際に有利なスタートを切るのに役立ちます。次回の採用では、技術的な才能に加えて適度な創造性を持ち、データに関する直感、統計的思考スキル、「ハッカー精神」、および「ハッカーのメンタリティ」がバランスよく備わっている応募者を探すようにしてください。これらの特性を持つデータ サイエンティストは、間違いなく会社の成長と成功に貢献します。
注目の画像: storyset が作成したデータ分析ベクター
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