統計学
この分野の直接の祖先仮説検定、回帰分析、実験計画法という推論の道具立てを提供する――データサイエンスがフィッシャー、ネイマンらの後継者から大きく受け継いだものである。
データサイエンスを実践するための免許はなく、誰がこの肩書きを名乗れるかを決める専門委員会も存在しない――これはこの分野最大の機会であると同時に、最大の品質問題でもある。「データサイエンティスト」という肩書きは、高度な統計研究から単純なスプレッドシート報告まで、幅広い仕事に当てはめられてきたからだ。
それでも実際には、かなり一貫したパイプラインが形成されている。定量的な学部教育、それに続くことが増えている修士号、実際のプロジェクトのポートフォリオ、そしてSQL、統計学、持ち帰り課題の事例研究を中心とした技術面接――これが実質的にこの分野の非公式な選別試験として機能している。
The route in
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1
定量的な学部での基礎教育
3~4年統計学、コンピュータサイエンス、数学、経済学などの定量的分野の学位で、理想的には実データに応用する授業やプロジェクトを含む。
The filter大学入学と、微積分・確率を基礎とする授業の履修完了。
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2
プロジェクトポートフォリオの構築
1~2年インターンシップ、Kaggleコンテスト、研究助手、あるいは公開GitHubリポジトリを持つ独自プロジェクト――採用側が成績証明書以上に実際に注目する証拠。
The filterインターンシップの獲得、または見せられる価値のあるプロジェクトを独力で完成させること。
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3
修士号(取得がますます期待される)
1~2年データサイエンス、統計学などに特化した修士課程は、大企業では公式な要件でなくとも事実上の必須条件として機能するほど一般的になっている。
The filter大学院入学で、通常は学部での優れた定量科目の成績が求められる。
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4
初めてのデータサイエンティスト/アナリスト職
新人初期の役割は自由な発想でのモデリングよりも、データクリーニング、ダッシュボード作成、範囲の定まった分析に大きく傾いており、後の仕事が依存するSQLとビジネス知識の熟練度を築く。
The filterSQL、統計学、持ち帰り課題の事例研究を中心とした技術面接。
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5
専門分化
3~5年総称的な職名を大規模に維持することが難しくなるにつれ、ほとんどのデータサイエンティストは機械学習モデリング、因果推論と実験、アナリティクスエンジニアリングのいずれか一つの方向に流れていく。
The filter測定可能なビジネスインパクトを伴う分析やモデルの実績。
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6
シニア/スタッフ/リードデータサイエンティスト
5年以上チームやプロダクト領域の分析方針を定め、ジュニアを指導し、単一のモデルではなく、その仕事全体が影響を与えた意思決定によって評価される。
The filter技術的な成果物だけでなく、実証された影響力を重視する社内昇進委員会。
データサイエンス修士号(米国)
3万~8万ドル
米国のデータサイエンスや統計学の修士課程は、大学によって総授業料が3万~8万ドル程度かかるのが一般的だが、ジョージア工科大学のオンラインアナリティクス修士課程のような公立・オンラインプログラムの中にはかなり安価なものもある。ブートキャンプという代替手段は、3~6か月で通常1万~2万ドル程度かかる。米国外では、多くのヨーロッパの修士課程が自国またはEU学生に対してほとんど、あるいは全く授業料を課さないが、生活費や、非EU学生には高い国際学生料金がかかる。
What to study
コンピュータサイエンス
仕事のエンジニアリング面のためデータベース、アルゴリズム、そして使い捨ての分析スクリプトではなく本番品質のコードを書けるだけのソフトウェア工学の素養が、優れた候補者とそうでない候補者をますます分けている。
数学・応用数学
モデルの背後にある理論のため線形代数、確率、最適化は機械学習手法が実際に書かれている言語であり、既定の設定でモデルを当てはめる以上に役立つ。
経済学
異例なほど多い人材供給源因果推論と観察データ分析の計量経済学の訓練は直接転用でき、特に金融・テック業界で働く多くのデータサイエンティストが経済学の学位を持つ。
物理学
定量的な問題解決の習慣のため物理学者は強い数値的直感と、雑然とした実世界の測定誤差への耐性を持ち込むため、学位名から想像される以上に容易にデータサイエンスへ移行する。
Where it is taught best
スタンフォード大学
米国シリコンバレーの採用と深く結びついた統計学部を持ち、最も広く使われる入門的な統計的学習の教科書やオンライン講座の一部を生み出している。
カリフォルニア大学バークレー校
米国情報学部の情報・データサイエンス修士課程と、影響力のある学部授業「データサイエンスの基礎」が、専門のデータサイエンスカリキュラムの定義に貢献した。
チューリッヒ工科大学(ETHチューリッヒ)
スイス統計学、機械学習、データエンジニアリングに強いプログラムを持ち、スイスの製薬・金融・テクノロジー企業の密集した雇用先に人材を供給している。
ケンブリッジ大学
英国統計学と機械学習の研究が深く、卒業生はロンドンの金融・テクノロジー主導のデータチームに定期的に採用されている。
シンガポール国立大学
シンガポール東南アジアで急成長する銀行・テクノロジー分野に人材を供給する、地域を代表するデータサイエンス・アナリティクスプログラム。
インド工科大学ボンベイ校
インドインドで最も選抜性の高い工学教育機関のひとつで、卒業生は国内テクノロジー企業とグローバル企業のインド拠点の大規模データチームの両方に人材を供給している。
清華大学
中国中国最大のテクノロジー企業にデータ・機械学習人材を供給する、一流のコンピュータサイエンス・統計学プログラム。
ミュンヘン工科大学
ドイツデータエンジニアリング、統計学、機械学習を組み合わせたドイツを代表するプログラムで、同国の自動車・産業分野のデータサイエンス採用と密接に結びついている。
Licences and exams
データサイエンス、統計学等の修士号または博士号
世界共通法的には必須ではないが、この分野が持つ最も近い既定の資格であり、大企業の求人票では優遇条件や必須条件として挙げられることが増えている。
認定アナリティクスプロフェッショナル(CAP)
世界共通(米国拠点のINFORMSが発行)試験と実務経験の確認を要するベンダー中立のアナリティクス資格で、2013年からオペレーションズ・リサーチ・マネジメントサイエンス学会(INFORMS)が発行している。
Microsoft認定:Azure Data Scientist Associate
世界共通マイクロソフトのAzureプラットフォーム上で機械学習モデルを構築・展開する能力を示すクラウドベンダー資格(試験DP-100)で、Azureを使用する求人票でよく挙げられる。
Google Data Analytics Professional Certificate
世界共通Courseraを通じて提供される広く受講されている入門レベルの資格で、キャリアチェンジ組が完全な学位なしに基本的なSQL、スプレッドシート、可視化のスキルを示すためによく使われる。
The other way in
コーディング・データブートキャンプ
数か月間の集中プログラムで、キャリアチェンジ組にPython、SQL、応用統計学を教え、フルの学位の代わりに速く実践重視のカリキュラムとポートフォリオで対応する――大企業や研究重視の雇用主よりも、中小企業やスタートアップで受け入れられやすい道。
Kaggle・オープンソースポートフォリオ経由
少数の独学の実務者は、Kaggleコンテストの順位や広く使われるオープンソースのデータツールを通じて実績を積み上げ、正式な資格よりも実証された能力を重視する企業の面接にたどり着くこともある。
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