我们将解释数据科学家的概要、工作内容、未来潜力等。如果您想了解更多关于数据科学家的信息，请参考。

目录

1. 1. 什么是数据科学家？

1. 1-1. 数据科学家出现的背景

2. 1-2. 数据科学家和数据分析师有什么区别？

3. 1-3. 数据科学家的年收入

2. 2. 数据科学家做什么

1. 2-1.问题提取

2. 2-2. 数据收集与分析

3. 2-3. 数据清洗和处理

4. 2-4. 与分析内容的整理

5. 2-5. 报表创建与共享

6. 2-6. 问题解决

3. 3. 数据科学家所需的技能和知识

1. 3-1.大数据知识

2. 3-2. 分析统计知识和技能

3. 3-3. 咨询技巧

4. 3-4. 业务技能

5. 3-5. 管理技巧

6. 3-6. IT技能

7. 3-7. 沟通技巧

4. 4. 数据科学家的需求和未来潜力

1. 4-1. 数据科学家的职业道路？什么是数据工程师培训计划？

5. 5. 数据科学家将继续受到高需求并具有潜力

尤其是在人工智能和物联网等情况下，需要能够收集和分析数据的人力资源。代表是数据科学家。

随着人工智能的发展，对数据科学家的需求正在迅速增加，并且存在人力资源短缺的呼声。这一次，我将解释这些数据科学家的大纲、工作内容、未来潜力等。如果您想了解更多关于数据科学家的信息，请参考。

什么是数据科学家？

数据科学家是从大数据中收集和提取必要信息的专业人员。在分析大量数据后，我们也会制定改善经营状况的措施。在美国，重点是能够处理数据的工程师，数据科学家是排名第一的有前途的职业。

在当今高度信息化的社会中，许多企业开始通过数据的积累和分析来改进管理策略和服务。此外，经济产业省的“IT人力资源的最新趋势和未来估计调查结果”中提到的大数据的扩展正在进一步增加对在日本工作的数据科学家的需求。

数据科学家出现的背景

如此看来，大数据的存在背后是数据科学家的出现。

在数据科学家出现之前，分析数据的角色和收集数据的角色是分开的，但是随着大数据价值的增加，需要将这两个角色有机地联系起来。出生。

数据科学家和数据分析师有什么区别？

数据科学家和数据分析师之间没有严格的区别或界限。一些公司聘请具有数据分析师角色的人作为数据科学家。也有相反的模式。

数据分析师通常是专注于数据聚合和状态分析的工作。另一方面，数据科学家负责数据分析师的工作范围，以及对公司业务起作用的分析结果。

在某些情况下，数据科学家可能被定义为多方面的多面手，例如机器学习工程师、人工智能工程师或数据分析师。

数据科学家的年收入

根据一家私营公司的调查结果，数据科学家的平均年收入在 600 万日元以上。这个数字远高于系统工程师和程序员，在许多调查中公布为 4-5 百万日元。

数据科学家的年收入也因人的技能、经验、资格和他们工作的公司而有很大差异。对于有经验的人来说，超过1000万日元的情况并不少见。因此，如果你想成为一个重视年收入的数据科学家，你需要在早期建立一个与其他工程师竞争的职业和技能。

数据科学家做什么

数据科学家是一种可以从事多种工作的工作，包括：

问题提取

数据科学家的工作始于确定公司面临的挑战。提取问题后，考虑需要什么样的数据来解决问题。据说它接近于系统工程师执行的需求定义。

数据收集和分析

数据收集和分析是该专业的代表性工作。如果您已经有数据，您可能只需在 Hive 或 SQL 中编写查询即可轻松获取数据。在某些情况下，可以通过收集数据来完成。在这种情况下，我们还进行了设计部分，例如如何获取和存储数据。

数据清洗和处理

数据清理和处理是准备数据的工作。数据是嘈杂的，通常包含不适当或不必要的数据。这是一项重要的任务，因为可以通过删除明显的异常数据或用 0 填充空白来提高 AI 的准确性。

与分析内容的整理

从收集到的数据组中寻找导致问题改善的“有意义的信息”是一项任务。这一步也是准备报告，也需要知识和经验，将其与客户的担忧和愿望联系起来。

报告创建和共享

我们将考虑如何将迄今为止通过分析和整理学到的知识应用到我们的业务中。在这里，不仅要简单地传达结果，还要提出可能的解决问题的措施和方向。

解决问题

这个阶段可以说是这个职业的目标。基于大数据的分析结果，我们将解决企业问题。据说，专注于聚合和分析当前情况的数据分析师往往不需要做这项工作。

数据科学家所需的技能和知识

要成为一名活跃的数据科学家，您需要具备以下技能和知识。

大数据知识

作为数据科学家工作时，大数据知识很重要。数据科学家需要考虑从何处获取哪些数据，而不仅仅是分析大数据。

分析和统计方面的知识和技能

为了从各个角度分析客户数据，需要大学课堂上的信息处理和统计等专业知识。如果您是一名以提出建议为目标的数据科学家，您还需要具备将统计分析内容应用于您的业务的技能。

咨询技巧

向客户很好地解释数据聚合和分析的结果，接受新的商业模式是一种技能。为了提供客户满意度高的咨询，需要了解整个行业的趋势，并以客户可以理解的表达方式进行提案。

业务技能

这类解决业务问题的工作需要比普通劳动者更多的业务知识。您不仅需要关注您的专长 IT 和数据库，还需要关注逻辑思维和业务战略。

管理技能

这个职业，涉及到数据库建设工程师、客户等很多人，也需要管理能力来管理整个项目。还需要与利益相关者协调，以在预算和时间表内取得成果。

IT技能

为了想象客户的问题和业务问题的背景，还需要具备收集大数据和安全的网站等IT领域的知识。还需要 R 和 Python 等编程技能来可视化数据和实施机器学习。

沟通技巧

通过采访客户开始工作的数据科学家需要口语和听力技巧。尤其是在项目的后半段，主要的工作是与客户的沟通和商业提案的工作，所以在这个职业中要取得成果，沟通技巧是必不可少的。

数据科学家的需求和未来

对数据科学家的需求预计会增加。预计未来大数据将继续增加，需要数据科学家来加以利用。

另一方面，数据科学家需要具备高级技能，因此培训他们需要时间。我们需要很长时间才能提供足够的人力资源来满足需求。

与美国相比，日本人工智能人力资源的短缺是显着的。此外，日本经济产业省（瑞穗信息研究所计算的一项调查）宣布，2030年日本将短缺多达145,000名AI人力资源。

由于人工智能人力资源紧缺，预计将继续保持高需求的数据科学家的未来是光明的。

数据科学家的职业道路？什么是数据工程师培训计划？

因此，在对数据科学家的需求不断增加的同时，人力资源的短缺也很严重。因此，Pasona Tech 启动了一项支持数据科学家的工作类型的培训计划，称为“数据工程师”。

数据工程师的主要职责是这里介绍的数据科学家职责的一部分，例如数据清理、数据分析和分析。因此，通过获得数据工程师的经验，可以成为成为数据科学家的一步。

该计划特别推荐给那些想成为未来数据科学家的人。请通过以下链接查看培训计划页面以了解申请条件。

数据科学家将继续受到高需求并具有潜力

至此，我已经解释了数据科学家的大纲、工作内容、需求和未来潜力。随着大数据的重要性日益增加，对数据科学家的需求量很大，但同时也需要先进的技能和知识。

如果你想成为一个需要高技能的数据科学家，了解必要的技能并一点一点地掌握它们很重要。在 Pasona Tech 的情况下，您也可以在获得作为支持者的数据工程师的经验后成为数据科学家。请检查一次。