市民データサイエンティストになる方法 - DATAVERSITY

プラトン再発行

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シチズンデータサイエンティストの職務には、新しいデータの処理、ビッグデータを処理するための自動化ツールの使用、追加の洞察を得るために追加のモデルを作成することが含まれます。彼らの主な仕事は、ビッグデータから直接予測したり、開発したりすることではありません。規範的分析ただし、モデルを構築し、それらの目標を達成するツールを使用する必要があります。

市民データサイエンティストが「真実」とのギャップを埋めるデータサイエンティスト (訓練を受け、学位を取得している) および独自のセルフサービス分析を実行するビジネスオーナー。このアナロジーは、いくつかの洞察を提供するかもしれません。データサイエンティストは 1 時間で 10 マイルを走ることができるかもしれませんが、一般のデータサイエンティストは、より少ない費用で、1 時間未満で歩き回り、車を暖め、10 マイルを運転できます。確かに、市民データサイエンティストは途中でそれほど多くの景色を見ることはできませんが、それでも仕事をやり遂げることはできます。

市民データサイエンティストのポジションは特に異例であり、少なくとも現時点では、社内のプロモーションを通じてのみこのポジションに就くことができます。この肩書きは数年前から存在していますが、「市民データサイエンティスト」を求める雇用主向けの求人情報はありません。一般的に、このポジションは、その人の現在の職務内容に責任を追加します。昇進を獲得するには、通常、組織のニーズに関連する特定のデータサイエンスクラスを受講して合格する必要があり、認定資格が含まれる場合もあります。

「市民データサイエンティスト」ポジションの創設は、人材不足の解決策です。データサイエンティスト。データサイエンティストが通常行う作業の多くは、検証などの日常的な運用タスクを扱います。データ品質、データセットを結合し、データソースを識別します。これらのタスクは退屈で時間がかかり、「高価な」データサイエンティストに実行してもらうのは費用対効果があまり高くありません。自動化の助けを借りてこれらのタスクを実行するには、はるかに安価な誰かを使用する方が良いでしょう。

シチズンデータサイエンティストのポジションについて交渉する

経営陣が決定したのは、データサイエンティストを雇う短期プロジェクトおよびインターネット販売部門の再編のため。また、コストを削減し経験を維持する方法として、データサイエンティストを支援する常駐の「チームメンバー」をパートタイムで割り当てることも決定した。プロジェクトの終了後、チームメンバーは、新しくインストールされた分析プログラムとインターネット販売用の予測アルゴリズムの毎日のメンテナンスを担当します。さらに、チームメンバーは、新しい責任に関する基本的な知識を得るために 4 つのクラスを受講する必要があります。 (賢くて積極的なチームメンバー経営陣に近づくかもしれないシチズンデータサイエンティストに昇進するという考えを持っています。)

上記の状況では、組織内で多くの変化が起こっており、経営陣がスタッフ全体と徹底的にコミュニケーションをとっていなければ、混乱や期待の崩壊が生じるでしょう。理想的には、チームメンバーの責任の一部を他のスタッフに移すことができます。「選ばれた人」は、平日の勤務時間中に勉強したりオンラインクラスに参加したりする時間を確保する必要があります。一部のオンラインクラスは特定の個人に適しているため、チームメンバーもクラスの選択に関与する必要があります。そして昇給の問題もある。最後に、新たに訓練を受けたチームメンバーが訓練を受けて昇進してから 6 か月後に新しい仕事に就かないように、何らかの取り決めを行う必要があります。

複数の市民データサイエンティストをスタッフに配置すると利点がある可能性があることに注意してください。

管理者向け: 作成
市民データサイエンティスト

選択適切な人物も重要です。読書が好きな人はぜひ注目してみてください。勉強の面では、読書が退屈だと感じる人よりも彼らはかなり有利になるでしょう。年齢は興味深い問題であり、高齢者の中には新しいトリックを学ぶことを好まない人もいれば、学習プロセスを継続し、より柔軟な考え方を維持するために、自分でクラスを受講している人もいるという点です。

適切なトレーニングとツールを提供することは、市民データサイエンティストの役割を作成する場合に特に重要です。組織を変更し、クラスなどにお金を費やすことを決定したのに、不十分なトレーニングやうまく機能しないツールでプロセスを中断するのは愚かです。今日のビジネス・インテリジェンス分析ツールと効率的な市民データサイエンティストを組み合わせることで、ビジネスを大幅に支援できます。データ戦略を加速する、利益を向上させます。

現従業員向け:
シチズンデータサイエンティストになる

データサイエンスに真の関心はあるものの、高度な学位を取得するためにフルタイムで学校に戻ることができない人にとって、シチズンデータサイエンティストのポジションは理想的であることが判明する可能性があり、認定プログラムは有用なトレーニングを提供することができます。独学から社内研修、地元のコミュニティカレッジでの夜間授業まで、さまざまな道を歩むことができます。それはあなたの現在のスキル、組織のニーズ、そしてあなたにとって最適な学習アプローチによって異なります。

一般に、さまざまな学習スタイルやテクニックがあり、特定のスタイルを組み合わせた方がより早く簡単に学習できる人が異なることが認識されています。好みの学習スタイルの組み合わせは人それぞれ異なります。最も基本的な学習スタイルは次のとおりです。

視覚的な学習: このタイプの生徒は、イメージ、空間理解、絵を使って学習します。学生は情報を簡単に視覚化でき、多くの場合、非常に優れた方向感覚を持っています。ホワイトボード (または PowerPoint プレゼンテーション) の使用は、この種の学習者にとって非常に効果的です。
言語学習: このタイプの人は、話を聞いたり、議論したりすることでよく学びます。オーディオテープはうまく機能します。言語学習者は多くの場合、豊富な語彙を持ち、スピーキング、ディベート、ジャーナリズムなどの活動に優れています。
身体学習: これらの生徒は触覚を使って学習します。彼らは身体活動に優れています。これらの学習者はいじることを楽しみ、見たり聞いたりするのではなく実際に物事を行うことができるときに最もよく学びます。

2番目の決定は勉強するかどうかです
一人で。一人で勉強することを好む人もいれば、誰かと一緒に勉強することを好む人もいます。
グループ。

市民データ
科学研究

多くの場所で、市民データサイエンティストに必要な基本的なスキルを提供することを目的としたオンラインコースが提供されています。学生の雇用主が組織のニーズに合わせていくつかのクラスを追加する可能性は非常に高いですが、市民データサイエンスコースを受講することで優れた基礎が得られます。トレーニングには開始点として次の内容を含める必要があります。

SQL を使用してデータを準備する
分類モデルの基本概念を理解する
顧客ダッシュボードの構築
SQL を使用したセグメンテーションモデルの作成
機械学習を使用したターゲティングモデルの構築
機械学習によるレコメンデーションシステムの構築

の未来
市民データサイエンティスト

組織はますます、高度な予測分析と処方分析への移行を優先するようになっています。現在、従来のデータサイエンティストは高価であることが多く、入手が困難です。市民データサイエンティストは、この不足に対処する非常に効果的な方法となり得ます。テクノロジーは、市民データサイエンティストの台頭を支える主な理由です。テクノロジーのおかげで、専門家でなくても同じ目標を達成することが容易になりました。ここ数年で、分析ツールと BI ツールは大幅に操作しやすくなり、拡張分析が組み込まれました。