Exploring Data Career Pathways With CompTIA Certifications

December 18, 2024

今日のテクノロジー主導の世界では、データは産業の生命線となり、意思決定や戦略計画を支えています。その結果、データ関連のキャリアの需要が高くなり、適切なスキルと資格を持つ人に雇用の機会が提供されています。この記事では、データキャリアパスと、テクノロジー業界でのキャリアを開始または前進させる上でデータ認定が果たす極めて重要な役割について説明します。あなたが新進気鋭のデータ愛好家であっても、視野を広げたいと考えている経験豊富な専門家であっても、これらの道を模索することで、データの世界でやりがいのある役割への扉を開くことができます。

CompTIA Data+認定によるデータ分析のキャリア

他のプロフェッショナル認定資格やデータ分析認定資格と比較して、 CompTIA Data+ は、データ主導のビジネス意思決定の開発と促進を任務とする専門家向けに設計された、市場で唯一のエントリーレベルのベンダーニュートラルな実践的な分析認定資格です。

この認定資格は、データ分析を専門とする人にとって良い出発点です。それでも、CompTIA Data+ は、データを定期的に使用するが、データを専門としていない人にとっても優れた選択肢です。学習するトピックは、データ分析のキャリアを開始し、前進させるために必要な知識、スキル、能力を検証します。

CompTIA Data+ は、データ主導のビジネス上の意思決定を促進するために必要なスキルをカバーしています。認定を受けた後、学習者は次のことを深く理解できるようになります。

データの概念と環境: 一般的なデータ構造とファイル形式の違いを理解しながら、データスキーマとディメンションの基本的な概念を特定するための知識を高めます。
データマイニング： データ取得の概念、データセットのクレンジングとプロファイリングの理由、データ操作の実行、データ操作の手法を理解するスキルを身につけます。
データ分析: 適切な記述統計手法を適用し、分析の種類と重要な分析手法を要約する能力を身につけます。
データの視覚化: ビジネス要件を翻訳して、適切な設計コンポーネントを使用してレポートまたはダッシュボードに適切な視覚化を作成する方法について説明します。
データガバナンス、品質、および管理: 重要なデータガバナンスの概念を要約し、データ品質管理の概念を適用する能力を高める

データパスの解釈

インタープリターされたデータパスで作業している人は、データに重要性を与えます。彼らは生データを取得し、それをデータの意味についての洞察に変換します。これらの専門家は、(記述情報を提供することで)何が起こったのかを伝え、予測分析を実行して将来の結果を推定することができます。

データアナリスト

役割と責任:

データアナリストは、複数のデータソースからの洞察を活用して、特定の問題を解決したり、質問に答えたりします。また、データシステムとプロセスを改善し、組織の主要メンバーが情報に基づいた意思決定を行うのに役立つさまざまな方法や手法も推奨しています。

データアナリストは、次の方法で組織をサポートします。

顧客、ビジネスプロセス、または市場経済に関連するレポート、ダッシュボード、その他の視覚化を作成することにより、データを収集、分析、およびレポートします。
一次および二次ソースからのデータを取得する。
データのクリーニングと検証。
データモデルの設計。
ビジネス上の問題の解決に役立つ新しいデータ分析手法を実装します。

必須のスキルと知識:

2022年に米国で250万件以上の求人情報が掲載されたことから、採用担当者や採用担当者が次のようなデータアナリストのスキルを持つ候補者を探していることがわかります。

統計分析とデータマイニング技術に習熟していること。
データベースと SQL、Python、R などのプログラミング言語に関する深い知識。
新しいデータを効果的に収集および分析するためのExcelおよびデータ収集方法に習熟しています。
優れた問題解決能力。
Microsoft Power BI などの視覚化ソフトウェアを使用して、データを視覚化し、結果を効果的に報告する機能。
データ管理とデータクリーニング技術に精通している。
データライフサイクル全体を通じてガバナンスと品質基準を順守します。

データアナリストが直面する課題:

データアナリストの役割では、問題解決スキルと適応力を必要とする次のようなさまざまな課題に直面することになります。

不完全、一貫性のない、または非構造化データを扱う。
複雑なデータを、技術者以外の利害関係者にとって理解しやすい洞察に変換します。
急速に進化するデータ分析ツールと手法に遅れずについていく。
正確な分析の必要性と時間的制約のバランスをとる。

CompTIA Data+ でデータアナリストのキャリアを前進させる:

データアナリストとして、CompTIA Data+ 認定資格は、データ主導の意思決定を促進し、データ概念を理解し、データマイニングを実行し、データ分析手法を適用し、視覚化を作成し、データガバナンスと品質管理手順を実装するスキルを身につけます。さらに、CompTIA Data+ は、データセットのクレンジングとプロファイリング、統計手法の適用、ビジネス要件の視覚化への変換の機能を強化します。

データサイエンティスト

役割と責任:

データサイエンティストは、機械学習アルゴリズムと統計的手法を使用して予測モデルを作成します。データを精査し、収集中に犯した間違いを特定するには、細部にまで鋭い目が必要です。

データサイエンティストは、次の方法で組織をサポートします。

データを分析してパターンと傾向を特定します。
モデルとアルゴリズムを作成して使用し、ビッグデータコレクションを整理および解釈します。
SAS、R、Python などのさまざまなプログラミング言語を操作します。
Linux を含むコマンドラインの読み方と使用方法を理解する。
データを解釈してクリーンアップし、正確性、完全性、均一性を確保します。
分析における新しい手法とトレンドに遅れずについていく。
複雑な方法で調査結果を視覚化して共有し、Microsoft Power BI などの視覚化ソフトウェアを使用します。
データラングリングプロセスを自動化するためのソフトウェアとアルゴリズムを設計します。

必須のスキルと知識:

データサイエンティストは通常、次のスキルとツールに精通しています。

統計、機械学習、アルゴリズムに関する高度な知識。
Python、R、Java などのプログラミング言語に習熟していること。
データベースや、Hadoop、Spark、Tableau などのビッグデータプラットフォームの経験。
Microsoft Power BI などの視覚化ソフトウェアを使用して複雑なデータを視覚化し、伝達する機能。
データクリーニングと前処理技術に関する知識。
正確な予測を保証するための強力なデータ分析スキル。

データサイエンティストが直面する課題:

データサイエンスの役割にはやりがいがありますが、次のような独自の課題が伴います。

データのクリーニングと前処理は、時間がかかる場合があります。
目に見えないデータにうまく一般化する予測モデルの開発。
複雑な調査結果を技術者以外のチームメンバーに効果的に伝えます。
最新の機械学習アルゴリズムとツールを常に最新の状態に保ちます。

CompTIA Data+ でデータサイエンティストとしてのキャリアを強化する:

CompTIA Data+ 認定資格は、データの概念、データマイニング、データ分析、視覚化、ガバナンスを包括的に理解することで、データサイエンティストとしてのキャリアを向上させることができます。この認定資格は、データスキーマの識別、データ操作の実行、統計的手法の適用、説得力のある視覚化の作成、データの整合性と信頼性の確保を行うスキルを身につけます。

CompTIA DataSys+認定を受けたデータ管理のキャリア

CompTIA DataSys+ は、データ管理とセキュリティロジスティクスに焦点を当てた、ベンダーニュートラルな基礎レベルのデータ管理認定です。データベース管理の専門家がシステムを展開、管理、保守するために必要なものを網羅しており、セキュリティとビジネス継続性のベストプラクティスを使用しながら、データベース環境でのスクリプトとプログラミングの基礎を採用することなどです。

認定資格を取得すると、学習者は次のことを深く理解できるようになります。

データベースの基礎: データベース構造の種類と、コードを開発、変更、実行する機能を理解することで、データベース管理者がデータ資産を収集、保存、および推進するための基礎が提供されます。
データベースのデプロイ: データベースの計画と設計のさまざまな側面を比較対照し、収集されたデータの実装、テスト、およびデプロイのさまざまなフェーズについて説明します。
データベースの管理とメンテナンス: データベースのパフォーマンスを監視およびレポートする目的を理解し、標準的なデータベースメンテナンスプロセスを説明し、重要なドキュメントを作成します。
データとデータベースのセキュリティ: ガバナンスと規制コンプライアンスを確保しながら、データベースを保護し、攻撃から保護し、承認を制御します。
ビジネス継続性: バックアップとデータ復元のベストプラクティスを実装することで、インシデントに備え、インシデントから回復します。

データパスの管理

データ管理パスのスペシャリストは、データの設計、構築、テスト、セキュリティ保護、アクセス、保守に重点を置いています。彼らは、それが使いやすく、アクセス可能で、明確に定義されていることを確認します。

データベース管理者

役割と責任:

データベース管理者は、データ・アクティビティの基盤となるデータベース構造を管理します。組織化されたデータベース環境のあらゆる側面を管理および更新し、メンテナンス、セキュリティ、およびシステム使用に関するデータベース関連のポリシーを開発します。

データベース管理者は、次の方法でビジネス上の問題を解決するのに役立ちます。

データベース管理システムの構成、保守、更新、およびバックアップ。
データベース管理システムの保守、セキュリティ、および使用に関するポリシーと機能の設計と実装。
データベース管理システムの使用方法について従業員をトレーニングします。
新しいテクノロジーの出現に伴うデータベース・コードの更新。
生データをリレーショナルデータベースに構造化し、効率的に保存します。
従業員とユーザーのアクセシビリティを向上させます。

必須のスキルと知識:

データベース管理者は通常、次のスキルとツールに精通しています。

データベース言語、特にSQLに習熟していること。
データベース設計、データモデリング、および回復技術に精通している。
データセキュリティとプライバシー規制の理解。
データベースの問題をトラブルシューティングして解決する機能。
データ管理システム、オペレーティングシステム、データウェアハウスの管理と保守の経験。

データベース管理者が直面する課題:

データベース管理者は、組織のデータベースを管理および保護する責任を負っていますが、これには次のようないくつかの課題が生じる可能性があります。

データベースのパフォーマンス、セキュリティ、可用性の確保。
失われたデータを回復し、システム障害に対処します。
ユーザーのニーズとデータベース・システムの容量のバランスをとる。
データ規制法の変更に対応する。

CompTIA DataSys+でデータベース管理者のキャリアを前進させる:

データベース管理者として、CompTIA DataSys+ 認定を取得すると、データベースの基礎、展開、管理、およびメンテナンスについて深く理解できるようになります。データ資産の収集、保存、および駆動に不可欠なコードを開発、変更、および実行する能力が得られます。さらに、データベースのパフォーマンスを監視およびレポートし、標準的なデータベース保守プロセスを実行し、重要なドキュメントを作成する方法も学習します。CompTIA DataSys+ は、データベースの保護、攻撃からの保護、および承認の制御のスキルも強化します。

データエンジニア

役割と責任:

データエンジニアは、データベースの整理、クリーニング、保存、アクセス可能化など、データの処理に重点を置きます。通常、エグゼクティブやデータサイエンティストなど、データを使用する人々と調整します。

データエンジニアは、次の方法でビジネス上の問題を解決するのに役立ちます。

データアーキテクチャの作成と保守。
研究を行う。
データの取得と保存。
モデルの作成とパターンの識別。
生データを使用可能な情報に変換します。
堅牢なデータパイプラインの構築と維持。

必須のスキルと知識:

データエンジニアの基本的なスキルは次のとおりです。

特にPython、Java、またはScalaの強力なプログラミングスキル。
SQLおよびNoSQLデータベースの習熟度。
Hadoop、Spark、Kafka などのビッグデータツールやフレームワークの経験。
データウェアハウスとETL(抽出、変換、ロード)手法を理解する。
Amazon Web Services (AWS)、Google Cloud、Azure などのクラウドプラットフォームに関する知識。
テクノロジーアーキテクチャとデータインフラストラクチャの専門知識。

データエンジニアが直面する課題:

データエンジニアリングの役割では、データシステムの構築と保守の最前線に立つことになりますが、これには次のような独自の課題が伴います。

データの整合性と品質を確保しながら、多様なリアルタイムデータを管理します。
さまざまなシステムからのデータを統合し、多くの場合、互換性のためにレガシーシステムを最新化します。
複雑な多段階プロセスを調整し、障害を処理し、効率的なデータ処理を確保します。
規制遵守を確保しながら、データを継続的に検証およびクレンジングします。
スケーラブルなソリューションと効率的なデータ整理により、増大するデータ量に対応します。
絶えず生成される大量のデータを効率的に処理し、データ品質を確保して分析の不正確さを回避します。

CompTIA DataSys+で強力な基盤を構築する:

CompTIA DataSys+ 認定資格は、データエンジニアへの道を歩んでいる人にとって貴重なリソースです。すぐにその役割に適しているわけではありませんが、データベースシステムとデータパイプラインのデプロイ、管理、保守における強力な基盤を提供します。CompTIA DataSys+ では、データベース環境でのスクリプト作成とプログラミングを紹介し、データベースのセキュリティとビジネス継続性についての理解を強化します。また、攻撃から防御し、最適なデータバックアップと復元のプラクティスを実装する方法についても説明します。データエンジニアになるには、この認定資格を超えた追加の知識と経験が必要ですが、CompTIA DataSys+ は正しい方向への優れた一歩です。

データアーキテクト

役割と責任:

データアーキテクトは、ビジネス要件を技術仕様に変換し、組織のエンタープライズデータ管理フレームワークに情報を提供する青写真の設計、実装、保守を担当します。

組織の潜在的なデータソースを評価した後、データアーキテクトは、次の方法でそれらを統合、一元化、保護、および保守するための計画を設計します。

チームメンバーと協力して、ビジネス要件に対応するデータ戦略を作成します。
データ消費と分析のためのエンドツーエンドのモデルと計画を作成します。
データベース構造のためのデータモデルの開発
効率的なデータインフラストラクチャとデータベース構造の設計と展開。
技術的な機能の統合。
パフォーマンスの監視、調整、レポート。
データベースのセキュリティを維持し、システムの安全性を確保するための標準を作成します。
すべてのデータ・アーキテクチャ・アーティファクトの企業リポジトリーを保持します。

必須のスキルと知識:

データアーキテクトは通常、次のスキルとツールに精通しています。

データモデリングとデータベース設計に習熟していること。
さまざまなデータベースシステム(SQL、NoSQL)の知識。
データウェアハウスソリューションとETLプロセスの経験。
ビッグデータ技術とクラウドコンピューティングに精通していること。
強力な問題解決スキルとデータチームとのコラボレーション能力。
Hiveなどのビッグデータツールに関する知識。
テクノロジーアーキテクチャの深い理解。

データアーキテクトが直面する課題:

データアーキテクトは、柔軟で効率的なデータシステムを設計するという複雑なタスクに直面しています。この役割でよく遭遇する課題のいくつかを次に示します。

変化する組織のニーズに適応する必要がある柔軟なデータアーキテクチャを設計します。
リアルタイムのデータアクセスの必要性とシステムパフォーマンスのバランスをとります。
データシステムの設計におけるデータのプライバシーとセキュリティの確保。
データウェアハウス、クラウドコンピューティング、ビッグデータテクノロジーの最新トレンドを常に把握します。

CompTIA DataSys+で強力な基盤を構築する

CompTIA DataSys+ は、データアーキテクチャの世界を深く掘り下げることを目指す意欲的なデータ専門家にとって貴重な足がかりです。データベースの計画、設計、実装、セキュリティ、テスト、およびデプロイを包括的に理解できます。データアーキテクトの役割にすぐに就く資格を得るわけではありませんが、この方向に進むための知識とスキルを身につけることができます。

よくある質問(FAQ)

データのキャリアにはコーディングスキルが必要ですか?どのくらいのプログラミング知識が必要ですか?

はい、データでのキャリアには、多くの場合、ある程度のプログラミングスキルが必要です。必要なプログラミング知識の範囲は、特定の役割によって異なります。たとえば、データアナリストは、データを操作および分析するために、SQL や Python などのプログラミング言語の基本的な理解が必要な場合があります。対照的に、データサイエンティストには、いくつかのプログラミング言語や機械学習アルゴリズムの習熟度など、より高度なスキルセットが必要になる場合があります。

ただし、プログラミングはデータ関連のキャリアに必要な技術スキルの 1 つの側面にすぎないことに注意することが重要です。その他の重要なスキルセットには、統計分析、データ視覚化、機械学習などがあります。

結論として、データ分野のすべての役割に広範なプログラミング知識が必要なわけではありませんが、しっかりとしたプログラミングの基礎を持つことで、データを効果的に扱う能力が向上し、より高度なキャリアの機会への扉が開かれます。

データは成長中のキャリア分野ですか?

ビッグデータ、人工知能 (AI)、ビジネスインテリジェンスの台頭に伴い、市場調査では、需要の高いデータ分析と管理スキルセットを備えた分析専門家の需要が高まっていることが示されています。 Glassdoor や Dice などの雇用市場プラットフォームによると、ビジネスアナリスト、財務アナリスト、マーケティングアナリストなどの職種の求人は豊富で、競争力のある平均給与を提供しています。

現場でのインターンシップやプロジェクトを通じて実践的な経験を積むことはどれほど重要ですか?

データ分野では、インターンシップ、プロジェクト、データブートキャンプを通じて実践的な経験を積むことが重要です。これにより、学習者は学んだ理論的知識と技術的スキルを現実世界の文脈で応用し、洗練させることができます。これには、大規模なデータセットを操作し、それらを使用してビジネス上の問題を解決することで分析スキルを磨くことが含まれます。

この実践的な経験は、多くの場合、システムアナリスト、運用アナリスト、リサーチアナリストなどの職務の職務記述書の重要な要件です。インターンシップやプロジェクトでは、必須のソフトスキルを身につけることもできます。たとえば、専門家は複雑なデータ調査結果を技術者以外の利害関係者に説明する必要があることが多いため、データではコミュニケーションスキルが非常に重要です。同様に、プロジェクト管理スキルは、プロジェクトを効果的に計画、実行、監督し、予定どおりに範囲内で完了させることを可能にするため、非常に重要です。

要約すると、実務経験は、技術的能力を強化し、ソフトスキルを開発し、新しいスキルを学び、業界を包括的に理解する上で非常に貴重です。これにより、データ分野でよりバランスのとれた雇用可能な候補者になります。

データ業界でキャリアをスタートさせるには、どのような学歴が必要ですか?

データ業界でキャリアをスタートさせるには、通常、コンピューターサイエンス、ビジネス分析、ソフトウェアエンジニアリング、コンピューターエンジニアリング、情報技術、または関連分野の学歴(必ずしも学士号ではない)が必要ですが、一部のデータサイエンスの専門家は修士号を取得している場合もあります。

学位は良い出発点となりますが、データ分析や機械学習への応用を考えると、数学的概念、特に線形代数をしっかりと理解することが不可欠であることがよくあります。さらに、プロフェッショナル認定資格を取得すると、データ分野で成功するキャリアをスタートさせる可能性が大幅に高まります。

CompTIA Data+、CompTIA DataSys+、Certified Data Management Professional などのプロフェッショナル認定資格を取得すると、資格をさらに強化できます。これらの認定資格は、データ分野におけるあなたのスキルと知識を検証し、潜在的な雇用主や採用担当者にとってより魅力的なものにします。特定のデータサイエンスの役割では、ディープラーニングや統計分析などの分野で特定のトレーニングが必要な場合があり、これらのプログラムは、それらのスキルと、プログラミング、データベース管理、システム分析などの主要分野で強力な基盤を提供するように特別に設計されています。

別の分野のデータに移行するにはどうすればよいですか?

別の分野のデータに移行することはやりがいのあるものであり、適切に構成されたキャリアガイドは、このプロセスをナビゲートするのに役立ちます。考慮すべき手順をいくつか示します。

職種を特定する: 自分の興味やスキルに合った職種を調べてください。ビジネスインテリジェンスアナリストからプロダクトマネージャー、ソリューションアーキテクトまで多岐にわたります。
キャリアパスを理解する: 各役職には、特定の要件を持つ独自のキャリアパスがあります。たとえば、プロダクトマネージャーには強力なプロジェクト管理スキルが必要な場合がありますが、ソリューションアーキテクトにはデータシステムに対する深い理解が必要な場合があります。
スキルセットを評価する: 現在のスキルセットを評価し、埋める必要のあるギャップを特定します。たとえば、医療から移行する場合、データの役割に適用できる強力な分析スキルをすでに持っている可能性があります。
関連するスキルを習得する: ブートキャンプに登録するか、専門資格を取得して、データ分野でのキャリアに必要な技術スキルを習得することを検討してください。これには、プログラミング言語の学習、データベース管理、またはデータ視覚化技術が含まれる場合があります。
自分の経歴を活用する: 自分の経歴を有利に活用してください。たとえば、ビジネスの役割から移行する場合、ビジネスプロセスの理解は、ビジネスインテリジェンスアナリストの役割に役立ちます。
仕事の機会を探す: スキルを身につけ、ある程度の経験を積んだら、仕事の機会に応募し始めます。どの業界にもデータの専門家が必要なため、検討する企業の種類や役割についてオープンマインドを保ってください。

新しい分野への移行には時間と労力がかかりますが、適切な指導と決意があれば、データ分野での新しいキャリアをうまく始めることができることを忘れないでください。

データ関連の役割における典型的なキャリアアップは何ですか?

データパスの解釈

データパスの解釈は、データアナリストの役割から始まります。データアナリストは、データセットをマイニングして操作し、データを分析して視覚化し、そのデータを解釈して説得力のあるストーリーを伝えます。データ分析、視覚化、解釈など、この役割で習得したスキルは、キャリアの次のステップの基礎を形成します。

データサイエンティストの役割に進むと、データアナリストのスキルを身につけて、データのストーリーを読み、次の章を書きます。データの傾向と AI を活用して、将来の傾向と結果を予測します。データアナリストとしてデータを理解し、解釈することは、データサイエンティストとして正確な予測を行うのに役立ちます。

データパスの管理

管理対象データ・パスは、データベース管理者 (DBA) の役割で始まります。DBA は、比較を容易にするためにデータを構造化し、組織を保護するためにデータを保護し、許可されたアクセスを確保するためにデータを保存します。データ構造化、セキュリティ、ストレージで習得するスキルは、キャリアアップの基礎となります。

このパスの次のステップは、データエンジニアの役割です。DBA のスキルに基づいて、クラウドを含むさまざまなソースからデータを収集し、このデータを有意義な洞察に変換します。DBA としてのデータ構造化とセキュリティの経験は、データエンジニアとして構造化データと非構造化データの両方を効果的に管理するのに役立ちます。

データパスの管理の最後のステップは、データアーキテクトロールです。データアーキテクトは、データエンジニアリングのスキルを活用してデータシステムを設計および構築し、組織内のデータ管理の標準を設定します。データの収集、変換、および通信の経験は、データを効果的に保存、使用、統合、および保守するのに役立ちます。

データアナリストのキャリアパス

コンピューターサイエンスまたは関連分野の学士号、関連する認定資格、または独学のスキルを備えたエントリーレベルのデータアナリストとして始めてください。
長年の経験を経て、シニアデータアナリストの役割に昇進します。
Glassdoor、Dice、ZipRecruiter などのプラットフォームを使用して、職務内容を理解します。
プロフェッショナル認定資格でスキルを最新の状態に保ちます。

データサイエンティストのキャリアパス

データサイエンスのキャリアは、関連する認定資格または独学のスキルを身につけて、ジュニアデータサイエンティストとしてスタートします。
長年の経験と、CompTIA Data+やIBMのデータサイエンスプロフェッショナル証明書などの関連する専門資格を取得した後、シニアデータサイエンティストの役割に昇進します。
採用担当者を利用して、求人情報に関する貴重な洞察を得ることができます。

データベース管理者のキャリアパス

正式な教育、関連する認定資格、または独学のスキルを備えた初期のキャリアの役割から始めてください。
オラクルが提供するような認定資格でキャリアアップを強化します。
長年の経験を持つ上級レベルの役職に昇進します。

データエンジニアのキャリアパス

正式な教育、関連する認定資格、または独学のスキルを備えた初期のキャリアの役割から始めてください。
経験と場合によっては追加の認定資格を備えた上級レベルの役割に昇進します。
職種と説明を理解して、キャリアアップを導きます。

データアーキテクトのキャリアパス

正式な教育、関連する認定資格、または独学のスキルを備えた初期のキャリアの役割から始めてください。
経験を積み、専門的な資格を取得することで、キャリアを向上させましょう。
データ経路のさまざまな役職と説明を理解して、キャリアアップを導きます。

学士号は有益ですが、データのキャリアには必ずしも必要ではありません。データ関連の役割でのキャリアへのロードマップには、多くの場合、実務経験、専門資格、継続的な学習の組み合わせが含まれます。

データキャリアは、リモートまたは柔軟な労働条件とどのように連携しますか?

リモートまたはハイブリッドの役割が必要な場合は、データのキャリアが適しているかもしれません。データ分析、コーディング、レポート生成など、多くのデータ関連タスクは、信頼性の高いインターネット接続があればどこでも実行できます。これにより、データ専門家は自宅やその他の遠隔地で作業できるようになります。

多くの企業は、従業員の満足度や生産性の向上など、柔軟な勤務形態の利点をますます認識しています。さらに、データ作業の性質上、さまざまな場所やタイムゾーンにまたがるチームとのコラボレーションが必要になることが多いため、リモートワークは実用的な選択肢となります。

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