AI の時代では、従来の「データ サイエンス」の分野は時代遅れであるか、新興技術ほど重要でも革新的でもなく、利益も出ないと思われるかもしれません。
しかし、テクノロジーのトレンドの盛衰は、従来のデータ サイエンス手法によって支えられています。つまり、データ サイエンティストは依然としてテクノロジー エコシステムの重要な要素であり、組織がビジネス目標の達成にデータへの依存度を高めるにつれて、あらゆる業界で遍在する存在になるでしょう。
おそらく、生成型 AI の登場により、ボタンに触れるだけで膨大な量のデータを処理する能力に革命がもたらされたが、AI が収集した洞察を解釈して検証し、正確で実用的な評価を行うには、依然としてデータ サイエンティストが必要なのだ。
マッキンゼーの最新の世界調査では、AI を使用する企業にとって不正確さが最大の脅威であり、分析 AI への投資が生成 AI への投資と同等になっていることが明らかになりました。
10万ドル以上の給料がもらえるデータサイエンティストの3つの仕事
- データ サイエンティスト、広告、Spotify、ニューヨーク (年収 107,766 ～ 153,951 ドル)
- Salesforce の主席データ サイエンティスト、サンフランシスコ (年収 185,800 ～ 296,400 ドル)
- ディレクター – データ サイエンティスト プルデンシャル、ニューアーク ($173,500 – $234,700)
未来を見据えて
最近の調査によると、データ サイエンス プラットフォーム市場は、2021 年から 2026 年にかけて 27.7% の CAGR で成長し、2026 年までに 3,229 億ドルの評価額に達すると予測されています。
今年これまでに 147 ゼタバイトのデータが作成されており、2023 年には 120 ゼタバイト、2022 年には 97 ゼタバイトになることを考えると、これは理解できます (一人当たり 1 日あたり約 15.87 テラバイトのデータを生成できると推定されています)。
さらに良いニュースは、データ アナリストであろうとデータ エンジニアであろうと、データ ポリシーを適用し、AI の使用方法を形作るスキルと能力があれば、全般的に高い給与が得られるということです。
あなたの潜在能力を解き放つ
では、すでに他の技術分野に精通していて、キャリアの途中で転職する準備ができている場合、データ関連のキャリアに転換するにはどうすればよいでしょうか?
まず、データ サイエンスの分野でのキャリアには、Python、R、SQL の理解が不可欠です。これにより、タスクを自動化できるだけでなく、構造化データの管理、データの集約、機械学習やデータ視覚化に関連するタスクの実行が可能になります。
高収入のデータサイエンティストの仕事3選
- データ サイエンティスト、ブーズ アレン、シャンティリー (年収 75,600 ～ 172,000 ドル)
- AML データ サイエンティスト II、TD 銀行、マウント ローレル ($95,264 – $155,376)
- 応用 NLP データ サイエンティスト、ubs、ニューヨーク (年収 150,000 ～ 200,000 ドル)
上記のいずれかまたはすべてを復習する必要がある場合、Udemy では、Python と R を使用したデータ サイエンス、機械学習、データ分析、データ視覚化に関する簡潔な (無料の) コースを提供しています。
あるいは、機械学習のスキルをどのように開発できるかをより深く理解するために、Google Brain の共同設立者でありスタンフォード大学の非常勤教授でもある Andrew Ng が Coursera で一連の短期コースを運営しています。
どれを選ぶにしても、一つはっきりしていることは、データサイエンスはテクノロジー分野で最も魅力的な（そして高給な）キャリアルートの 1 つであるということです。