データサイエンティストとソフトウェア開発者。インドでどのようなキャリアを選択するべきですか?

インドの IT 産業は世界経済に最も大きく貢献しており、毎年数十億ドルを生み出しています。そして、2022 年に世界がさまざまな要因によって不況と厳しい経済状況に直面したとき、インドの IT 産業は生き残るだけでなく、繁栄することができました。IT産業は2022年度にインドのGDPの7.4%を占め、2025年までにインドのGDPに10%貢献すると予想されています。そのため、インドではITプロフェッショナルに対する大きな需要が常にあると言っても過言ではありません。しかし、どのようなキャリアパスを選択すればよいでしょうか? データ サイエンスとソフトウェア開発が未来のスキルであるということは、すでに何度も聞いたことがあると思います。経済状況にもかかわらず、データサイエンスとソフトウェア開発への投資の数は変わっていません。 さらに、これら 2 つの職種には共通のスキルセットがいくつかあるため、データ サイエンティストとソフトウェア開発者のどちらに足を踏み入れるかを決めるのは難しいことになります。これら両方の立場について詳しく説明しましょう。

データサイエンティストとソフトウェア開発者とは何ですか? 彼らの役割と責任

ビッグデータ テクノロジーがますます多くの組織に統合されるにつれて、データサイエンティストの需要はここ数年で非常に高まっています。データサイエンティストは、科学的手法を使用してデータからの出力を収集、分析、解釈する専門家です。また、データの結果に応じて実行可能な計画を作成する責任もあります。したがって、結果を予測するためのアルゴリズムとデータ モデルを作成する必要があります。データサイエンティストはまた、ビジネスリーダーと緊密に連携して、企業目標を支援し、それらの目標を達成するためのデータドリブン戦略を特定する必要があります。 データ サイエンティストの共通の義務と責任には次のものが含まれます。

• ビジネス ニーズに関連するデータ ソースを特定し、そこから使用可能なデータを抽出します。
• Python、R、SAS、SQL などのデータ ツールのデプロイ。
• ML ツールを使用して必要な機能を選択します。分類器を作成して最適化します。
• 構造化データと非構造化データを収集し、その前処理を実行します。
• 欠落しているデータを調達します。
• データ収集プロセスの強化。
• データを使用可能な形式に整理します。
• 予測モデルの作成。
• ML アルゴリズムの開発。
• データ収集プロセスの強化。
• データの処理、クレンジング、検証。
• データを分析してパターンと解決策を見つける。
• データ インフラストラクチャのセットアップ。
• データベースの開発、実装、保守。
• データの品質を評価します。
• データセットから情報と洞察を生成し、傾向とパターンを特定します。
• データの視覚化を作成します。
• 経営陣やプロジェクトチーム向けに明確なレポートを作成します。

ソフトウェア開発者は、さまざまなスキルとツールを使用してソフトウェアの設計、プログラミング、構築、展開、保守を担当する専門家です。政府、医療、教育、防衛、製造、企業、消費者向けのソフトウェアを作成できます。彼らはクライアントと緊密に連携して、最終製品の品質を確保するためのニーズを決定する場合があります。設定に応じて、開発者は単独で作業することも、他のプログラマとチームで作業することもできます。 ソフトウェア開発者の共通の義務と責任には次のものが含まれます。

• クライアントのニーズに基づいてクリーンで効率的なコードを生成します。
• ソフトウェア プログラムとシステムの検証、テスト、導入。
• 既存のソフトウェアの修正と強化。
• 他の開発者と協力してアルゴリズムやフローチャートを設計します。
• ソフトウェア コンポーネントとサードパーティ プログラムの統合。
• ソフトウェアのトラブルシューティング、デバッグ、アップグレード。
• 改善の提案と実行。
• 技術文書の作成。
• クライアントとコミュニケーションをとり、ニーズを理解する。
• チームで働く。

ソース

データサイエンティストとソフトウェア開発者のスキル

これらのスペシャリストには、技術スキルと非技術スキル (ハード スキルおよびソフト スキルとも呼ばれます) という 2 種類の必須スキルが必要です。最も重要なテクニカル データ サイエンティストのスキルには次のようなものがあります。

• 統計分析とコンピューティングに関する十分な知識。
• 機械学習の熟練度。
• 深層学習、確率、統計に関する知識。
• 大量のデータの処理。
• データの視覚化。
• データラングリング。
• 数学。
• プログラミングに関する確かな知識。
• 統計。
• ビッグデータ。
• 人工知能の基礎はおまけになります。

確実なプログラミング知識とは、Python、Perl、C/C++、SQL、Java などのさまざまなプログラミング言語に精通していることを意味します。分析ツールについて言えば、ここで最も人気のあるものは SAS、Spark、Hadoop、Hive、Pig、R です。最も重要なソフトウェア開発者の技術スキルには次のものがあります。

• 少なくとも 1 つのプログラミング言語とフレームワークに関する豊富な知識。
• 数学とデータ分析。
• 問題解決。
• データ構造とアルゴリズム。
• ソース管理。
• DevOps。
• さまざまなデータベースを操作する機能。
• ギット。
• 統合開発環境。
• アジャイル開発手法とスクラム開発手法。
• ソフトウェア開発ライフサイクル。
• デバッグおよびソフトウェア テスト用のツールに関する習熟度。

前述したように、ソフトウェア開発者とデータ サイエンティストは両方とも、ハード スキルとソフト スキルの健全なバランスを備えている必要があります。だからこそ、このような非技術的なスキルが非常に重要です。

• 寛容さと適応力。
• 批判的思考。
• 優れた分析力と戦略的スキル。
• 忍耐。
• 創造性。
• 自信。
• 内発的動機。
• チームワークとコラボレーション。

それに加えて、これらの専門家は、問題と潜在的な課題を識別するための強力なビジネス洞察力を備えている必要があります。また、同じ専門的背景を持たないクライアントやチームメンバーに調査結果を明確に説明するための優れたコミュニケーションスキルも必要です。

給与の比較: データサイエンティストとソフトウェア開発者

インドではデータサイエンティストの給与は非常に高いです。実際、これらの職業はインドの IT 市場で最も人気のある職業であり、賃金は一般に他の職業より 36% 高いです。 Ambitionbox.com から収集されたデータによると、インドのデータ サイエンティストの収入は 380 万ルピーから 2600 万ルピーで、平均年収は 1000 万ルピーです。彼らの給与は主に経験に依存します。経験が年々増加するにつれて、データ サイエンス プロフェッショナルの給与は飛躍的に増加します。 インドのソフトウェア開発者の給与も、他の大部分の職業と比較してかなり高額です。平均年収は 180 万ルピーから 1300 万ルピーの範囲で、平均年収は 480 万ルピーです。ソフトウェア開発者の平均給与は高く評価されており、データ サイエンティストのポストと同様に、経験に応じて昇給します。

ソース

Indeed によると、これらの両方の仕事で最も給与が高いインドの都市は、ハイデラバード、チェンナイ、ベンガルール、ムンバイ、プネー、グルガオン、ノイダ、ニューデリーであることに注意してください。

求人数

求人に関して言えば、データサイエンティストの競争がはるかに厳しいことは明らかです。インド最大の求人サイトであるNaukri には 現在、データサイエンティスト向けの求人が約 800 件、ソフトウェア開発者向けの求人が 92,000 件以上掲載されています。 注目すべき点は、すべてのソフトウェア開発者の求人のうち、82,141 件が Java を必須スキルの上位に挙げていることです。

データサイエンティストとソフトウェア開発者のキャリアパス

それでは、データ サイエンスとソフトウェア開発のキャリアを選択した場合にどのように進歩できるかについて説明しましょう。データ サイエンスを選択する場合、おそらくキャリア パスは次のようになります。 データ サイエンティスト → ミドル データ サイエンティスト → シニア データ サイエンティスト → 機械学習エンジニア → リード データ サイエンティスト → 最高データ責任 者あなたがソフトウェア開発者になる場合、成功するキャリアパスは次のようになります: ジュニア ソフトウェア開発者 → ミドル ソフトウェア開発者 → シニア ソフトウェア開発者 → 技術リーダー → チーム マネージャー → テクニカル アーキテクト → 最高技術責任者

両方の役割の利点

では、データサイエンスは良いキャリアなのでしょうか? もちろん、はい、データサイエンスは現在、多くの専門家にとって非常に魅力的なキャリアパスです。企業はプロセスと成長を推進するためにますますデータに依存するようになっているため、優れたデータサイエンティストの需要は今後も増大し続けるでしょう。そのため、デジタル サイエンスはまだ有望な段階にあるため、この時流に乗り、将来的に大きな成長の機会を経験する機会があります。しかし、データ サイエンスは、あまりにも多くのテクノロジーを学ぶ必要があるため、初心者にとっては難しいキャリアになる可能性があります。そのため、「将来の」データ サイエンティストにとって、ソフトウェア開発から始めて、最終的にはデータ処理に必要な追加のスキルを習得することが賢明な選択となる可能性があります。ソフトウェア開発についてはどうですか? これはすでに確立された領域であり、さまざまなキャリアの選択肢 (独立請負業者、フリーランサー、またはチーム内プレーヤー、フロントエンド、バックエンド、フルスタックまたはモバイル アプリ開発者) を提供するだけではありません。また、現在ではさまざまなプログラミング言語の学習に役立つ学習コミュニティやオンライン ツールがたくさんあるため、学習の可能性も高くなります。

未来？

データサイエンティストの最大の懸念は、将来的に自分たちの作業の大部分が「自動化」され、部分的に人工知能に置き換えられる可能性があることだ。それでも、ほとんどの場合、これらすべての自動化されたプロセスの結果を監視するにはデータ サイエンティストが今後も必要になると私たちは考えています。したがって、コーディングと AI スキルにさらに重点を置きます。また、世界ではデジタル情報への依存が高まり、サイバーセキュリティが極めて重要になっているため、データサイエンティストはサイバーセキュリティの分野での需要の増大に直面すると予測されています。それに加えて、データ サイエンティストはクラウド コンピューティングの普及が進むと予想されており、最終的にはクラウドベースのデータ処理ツールと技術を習得する必要があるでしょう。同時に、データサイエンティストはさらにビジネス志向になる必要があります。ソフトウェア エンジニアリングに関しては、世界の技術需要の増大を念頭に置くと、未来は確かに明るいです。Opportunity Desk によると、2023 年にはソフトウェア開発者の需要はすでに全業界で 17% 近く増加しています。重要なのは、どの業界でも作業を合理化し、すべてのプロセスをより効果的かつ正確にするためのソフトウェア ソリューションを必要としているということです。また、AL、クラウド サービス、ブロックチェーン、サイバーセキュリティ、その他の進歩などの新興テクノロジーにより、企業はハイエンドのソフトウェア ソリューションを求めています。したがって、熟練した開発者の需要はすぐには減らないと言っても過言ではありません。むしろ、上昇はブームに直面する可能性が高い。ただし、新しいテクノロジーには新しいスキルが必要であるため、ソフトウェア エンジニアも常に最新のトレンドを把握する必要があることに留意する必要があります。開発者はスキルのアップグレードに加えて、データ プライバシーと AI アプリケーションに取り組むための高い倫理と誠実性も持つ必要があります。以上のことを踏まえると、未来を予測する最良の方法は、未来を創造することです。

結論

今日は、インドの成長するテクノロジー業界で 2023 年に最も需要の高い仕事について話し合いました。これらの職務プロファイルは両方とも、成長と学習のための素晴らしい機会を提供し、両方とも多大な技術的知識と専門知識を必要とします。ただし、データ サイエンスが統計と機械学習に焦点を当てているのに対し、ソフトウェア エンジニアリングはコーディングを対象としています。最終的には、個人の興味、スキルセット、強みによって決定が決まります。ソフトウェア開発に興味がある場合、CodeGym は、最小限の手間で最大限の取り組みでこの職業を習得するのに役立ちます。ぜひ「 Java Developer Profession 」コースにご参加ください。