数学の専門家のための 11 の最高の技術キャリア

数学は、ほとんどすべてのキャリアに適合するため、非常に用途の広いスキルです。特にテクノロジー業界には、数学者にとって最も有利な仕事がいくつかあります。

ここでは、数学の専門家として追求できる最高のテクノロジー キャリア パスと、理想的な候補者となる理由をご紹介します。それらはすべて同じ基盤を必要としますが、特定の能力と考え方を求めるものもあります。

1. 機械エンジニア

機械について学び、それらを設計するには、エンジンから電子機器、HVAC に至るまで、いくつかの技術分野が必要です。また、機械エンジニアは、さまざまな製品を作成し、それらが適切に機能することを確認する方法を計算する必要があります。

この種の仕事に応募するには、関連する学位が不可欠であり、少なくとも微積分、代数、統計の習熟度が必要です。どの程度の数学を使用するかは、選択した機械工学のパスによって異なります。

2. コンピュータープログラマー

コンピュータの言語は純粋な数学です。この密接な関係は、数学を十分に理解していなければ、プログラミングで成功できないことを意味します。

正確には、通常の代数学、統計学、微積分に加えて、バイナリおよび離散数学に習熟している必要があります。

また、多くの練習が必要なので、適切な資格を取得するだけでなく、2 つの行列を乗算する C プログラムを作成するなどのプロジェクトに慣れておいてください。

3. ソフトウェアエンジニア

デジタル時代において、ソフトウェア エンジニアの仕事や資格に不足はありません。必要な数学は仕事によって異なりますが、問題を解決し、Python、C#、SQL などのプログラミング言語を学習するための基本的なコツは必須です。

必要な具体的な数学の知識には、big-O 表記法、条件付き論理、確率、および分析が含まれます。もちろん、専門知識が広範で高ければ高いほど、ソフトウェアの設計やトラブルシューティングを行う際により多くのことができるようになります。

4.機械学習エンジニア

データ、行列、およびベクトルは、この技術キャリアの重要な部分であり、実用的であろうと研究ベースであろうと、さまざまな方向に進むことができます。

しかし、機械学習エンジニアがほとんどの企業で行っているのは、プロセスの自動化です。たとえば、クライアントは、通常は永遠にかかる情報を即座に分類したり、顧客への対応や従業員へのタスクの割り当てなどのアクションを実行したりする場合があります。

AI 関連の役割に最適な数学の専門家は、線形代数、統計学、微積分を身につけています。さらに優れたスキルセットには、データ分析、R および Python プログラミング言語、機械学習アルゴリズムの知識が含まれます。

5. ブロックチェーン開発者

ブロックチェーンは、最もエキサイティングな分野の 1 つです。ブロックチェーンの開発を学ぶべき 2 つの正当な理由は、トップ 100 社の 81% が既にブロックチェーンを使用している一方で、2026 年までに市場全体が 400 億ドルを優に超えると予想されていることです。

ブロックチェーン開発者として行うことは、通常は金融に関連する分散型台帳システムでアルゴリズムをコード化し、処理することです。

必要な数学は、楕円曲線デジタル署名アルゴリズムに特に重点を置いたプログラミング、分析、および暗号化に関連しています。特別なキャリアのための専門的な数学です。

6. データアナリスト

あなたが数学の専門家で、データを扱うのが好きなら、これはあなたにとって良い仕事です。必要な資格をまだ持っていない場合は、データ アナリストが技術と責任を学ぶためのオンライン コースがたくさんあります。

データ分析の要点は、クライアントの利益のために生データのパターンを理解して管理することであるため、人工知能や機械学習などの主題を理解する必要があります。

数学の部分では、線形代数、微積分、統計、確率、および全体的な問題解決のスキルを磨く必要があります。

7.データアーキテクト

データを分析する代わりに、そのデータを保存、統合、および処理する会社全体のフレームワークを構築できます。

このインフラストラクチャはあらゆる組織の効率とセキュリティに影響を与えるため、データ アーキテクチャは重要な役割であり、リクルーターの見通しによると、毎年 0.97% の需要増加が見込まれています。

算数、代数、微積分、統計に大きく依存する仕事の要求に対応するには、数学が並外れたものである必要があります。数値に関する専門知識を提供すればするほど、見込みが高まります。

8. データモデラー

データ モデリングには、この技術分野の他のキャリアと同じように、高度な応用数学が必要です。ただし、一度入ると、課題と報酬は非常に満足のいくものになります。

つまり、データ アナリスト、アーキテクト、およびモデラーは、組織のビッグ データのフローと構造を調査、開発、および管理するために協力することがよくあります。

情報の流れを合理化し、それを明確かつ建設的な方法で表現するために、データベースを設計して管理するのはモデラーの仕事です。うまく行けば、ビジネスのパフォーマンスが向上し、従業員の生活が楽になります。

9. 金融アナリスト

ビジネスの財務もデータを生成します。データは、誰かがそれを追跡し、それを有利に活用する方法を知っている場合に最も役立ちます。

それが金融アナリストの目的です。クライアントの立場と、より良い投資と全体的な利益のために次に取るべきステップを評価します。

金融、経済、会計、または数学の高度な学位が重要です。成功する金融アナリストになるには、数字をすばやく理解し、健全な金融計画を作成し、それをうまく伝えることができなければなりません。

10. 審査員

財務情報の分析も監査人の仕事の一部ですが、違いは、クライアントが資金を効果的、合法的、かつ安全に処理していることを確認するために行うことです。

ハッキングや詐欺に対抗することは、顧客基盤を構築し、評判を高めることと同じくらい重要です。たとえば、監査人は、顧客の支払いの不一致を見つけることで支援できます。したがって、意図しない詐欺やその他の問題を特定する方法を知ることは、もう 1 つの利点です。

全体として、スムーズな監査のキャリアのためには、会計の資格を持ち、応用数学を知っており、理想的にはさまざまなビジネスの規模とニーズに合わせて、会計ソフトウェアをできるだけ効率的に使用する必要があります。

11. 統計学者

金融アナリストや監査人と同じように、統計学者はあらゆる種類の企業でデータを研究し、有用な方法で解釈することができます。彼らの専門知識は、統計理論とそれに付随するすべてのものです。

これには、微積分から確率までの標準的な数学、およびコンピューター サイエンスが含まれます。

言い換えれば、このキャリア パスで優れた成績を収めるには、数学と IT の適性が必要です。これらすべてのデータ レポートから有益なパターンを見つけたいのであれば、細部に目を向けることは言うまでもありません。

数学の専門家は、テクノロジー業界で素晴らしいキャリアを築く準備ができています

数学を理解し、あらゆる状況に簡単に適用できる場合、適切なキャリアの選択肢はさまざまです。そして、テクノロジーは最もホットな業界であるため、ソフトウェア、AI、フィンテック、またはその他の何かに興味があるかどうかにかかわらず、それはエキサイティングな方向性です.

どの分野があなたにとって最も重要なのか、そしてあなたの資格が法案に合っているかどうかを見つけてください。そうでない場合は、資格と経験で履歴書を強化するためにできることをしてください。まったく別のキャリアから始めたとしても、その夢の技術職を達成することはできますが、それにはもう少し時間と労力がかかるかもしれません。