Top 8 Karrieremöglichkeiten für Data Science in den USA [2022]

Im Jahr 2012 proklamierte HBR den Data Scientist zum „heißesten Job des 21. Jahrhunderts“, und jetzt beginnen wir zu verstehen, warum!

Data Science ist eine allgegenwärtige Macht, die fast jeden Aspekt unseres täglichen Lebens durchdrungen hat. Von der Bildung bis zum Gesundheitswesen hat Data Science Anwendungen in allen Parallelen der modernen Industrie.

Da Internetnutzer, Unternehmen und Organisationen weltweit weiterhin kolossale Datenberge generieren (während wir hier sprechen!), wird die Bedeutung von Data-Science-Technologien in realen Szenarien immer deutlicher. Technologien wie KI, ML und Deep Learning verändern die Welt um uns herum und eröffnen neue Möglichkeiten in zahlreichen Branchen, darunter E-Commerce, Fintech, Gesundheitswesen und EdTech.

Unternehmen aller Formen und Größen nutzen diesen riesigen Datenpool, um einzigartige Lösungen zu entwickeln und sich auf die Personalisierung von Kundenerlebnissen zu konzentrieren. Da immer mehr Unternehmen Data-Science-Technologien einsetzen, steigt die Nachfrage nach qualifizierten und qualifizierten Data-Science-Experten sprunghaft an.

Während IBM prognostiziert, dass bis 2020 die Stellenangebote für alle Data Science- und Analytics-Experten in den USA um 364.000 auf 2.720.000 steigen werden, geht das US Bureau of Labor Statistics davon aus, dass bis 2026 11,5 Millionen neue Data Science-Jobs entstehen werden .

Wenn es etwas gibt, was diese Statistiken beweisen, dann die Tatsache, dass Data Science hier bleiben wird, und mit der Zeit werden neue Jobs in Data Science entstehen, was die Nachfrage nach Data Science-Experten weiter ansteigen lässt.

Was IBMs engagiertes Unternehmen für KI bedeutet einen Boom bei KI-Jobs?

IBM steht seit langem an der Spitze der Datenwissenschaft, insbesondere der künstlichen Intelligenz. IBM Watson ist eines der besten Beispiele für seine Errungenschaften in diesem Bereich. Da IBM schon so lange im Data-Science-Geschäft tätig ist, ist man fest davon überzeugt, dass „ Fluid AI “ das Gebot der Stunde ist.

Mit einfachen Worten, die moderne Industrie braucht KI-Technologie, die flüssig ist, d. h. sie kann sich schnell an die jeweilige Situation anpassen. Diese fortschrittliche Technologie kann Wissen und Modelle für eine bestimmte Domäne auf neue Anwendungsfälle und Herausforderungen anwenden. Sie brauchen eine KI, die verschiedene Wissensformen kombinieren, kausale Zusammenhänge aufdecken und selbstständig Neues lernen kann.

Um dieses Ziel zu erreichen, hat IBM bereits mit der Entwicklung neuer KI-Engineering-Tools begonnen. Die vier Kernworkstreams, die diese Vision vorantreiben, sind:

• Neurosymbolische KI

Neurosymbolische KI ist eine höhere und fortgeschrittenere Projektion von Deep Learning. Es zielt darauf ab, die Kraft neuronaler Netze mit symbolischen Methoden zu nutzen, um die logischen Fähigkeiten der KI zu verbessern und zu optimieren.

• Sichere, vertrauenswürdige KI

IBM ist bestrebt, robuste, sichere und vertrauenswürdige KI bereitzustellen, die sich auf Erklärbarkeit, Genauigkeit und Reduzierung von Verzerrungen konzentriert.

• KI-Engineering

Ziel ist die Entwicklung von KI-Engineering-Tools und -Funktionen zur Vereinfachung und Automatisierung von Routineaufgaben wie Datenaufbereitung, Modelltraining und Software-Lifecycle-Management.

• KI-Hardware

IBM arbeitet an der Entwicklung einer disruptiven Klasse von KI-Hardware, die energieeffizient ist. Diese KI-Hardware kann die Rechenleistung und das Potenzial skalieren, ohne den Energiebedarf und -verbrauch zu erhöhen.

Wenn diese Technologien auf den Markt kommen, werden Unternehmen in den USA sie nach und nach in ihre Data-Science-Infrastruktur übernehmen. Natürlich werden diese New-Age-Technologien neue Jobrollen schaffen und den KI-Jobboom weiter anheizen.

Dies wird die Nachfrage nach erfahrenen und talentierten Datenwissenschafts- und KI-Experten steigern, die diese Technologien effizient nutzen können, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen. In Zukunft wird die KI einen klaren Karriereweg für Mitarbeiter vorzeichnen, indem sie spezifische Fähigkeiten für Data Science-Jobs skizziert.

Karrieremöglichkeiten für Data Scientists in den USA

Das Stellenprofil des Datenwissenschaftlers rangierte 2019 auf Platz 1 der vielversprechendsten Jobs von LinkedIn in den USA und verzeichnete einen Anstieg der Stellenangebote um über 56 % im Jahresvergleich. Statistiken deuten darauf hin, dass die Stellenangebote von Data Scientists seit 2012 um über 650 % gestiegen sind !

Aber wer sind Data Scientists?

Laut HBR ist ein Data Scientist „ein hochrangiger Fachmann mit der Ausbildung und Neugier, Entdeckungen in der Welt von Big Data zu machen“.

Ein Data Scientist ist ein multitalentierter Experte, der sich in Mathematik, Statistik, Informatik und Informationswissenschaft auskennt. Sie sind darauf spezialisiert, Daten aus unterschiedlichen Quellen zu sammeln und große Datensätze mit strukturierten und unstrukturierten Daten zu analysieren, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.

Sobald sie diese Erkenntnisse und Datenmuster extrahiert haben, verwenden sie eine Kombination aus fortschrittlichen wissenschaftlichen, statistischen und analytischen Methoden, um die Ergebnisse zu interpretieren und sie in umsetzbare Geschäftsentscheidungen umzuwandeln.

Data Scientists vereinen das Beste aus beiden Welten – Business und IT. Ihr Hauptaugenmerk liegt auf der Untersuchung und Analyse von Big Data, um Unternehmen und Organisationen dabei zu unterstützen, hochspezifische, zielgerichtete und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

Dank des umfangreichen Spektrums an Industrieanwendungen von Data Science können Data Scientists in nahezu jeder US-Branche arbeiten. Sie finden Beschäftigungsmöglichkeiten mit hoher Gehaltsvergütung und Beschäftigungswachstum in den Bereichen Bildung, E-Commerce, Einzelhandel, IT, BFSI, Gesundheitswesen, Pharmazie, Fertigung, Lieferkette und Logistik, Transport, Medien und Unterhaltung, Luft- und Raumfahrt/Luftfahrtforschung und Militär.

Wie bereits erwähnt, können Data Scientists für Unternehmen jeder Größe arbeiten – von Startups bis hin zu großen Konzernen, MNCs und Forschungszentren.

Karriereweg zum Data Scientist

Hier ist eine grobe Skizze, wie Sie zum Data Scientist aufsteigen können:

1. Erwerben Sie einen Bachelor-Abschluss

Der beste Einstieg in Data Science ist ein Bachelor-Abschluss in einem eng mit Data Science verwandten Bereich. Als Bachelor-Hauptfächer können Sie Mathematik, Statistik, Informatik/Ingenieurwissenschaften, Informatik und Informationstechnologie wählen, da diese Bereiche eng mit Data Science verknüpft sind.

2. Verdienen Sie einen Master-Abschluss

Data Science ist ein hochkomplexes Studienfach und erfordert daher, dass die Aspiranten ihr Aufbaustudium in einem der oben genannten Fächer absolvieren. Die meisten Unternehmen suchen nach Kandidaten mit einem Master-Abschluss oder höher (Ph.D.) für Stellen im Bereich Data Science.

3. Erwerben Sie die richtigen Fähigkeiten

Data Science-Anwärter müssen Nischenfähigkeiten entwickeln, einschließlich Programmieren; Datenstrukturen; Data Mining, Säuberung und Munging; Datenvisualisierung und Berichterstellung; statistische Analyse; Risikoanalyse und Data Warehousing. Abgesehen von diesen Fähigkeiten müssen sie auch Soft Skills wie effektive Kommunikation, kritisches Denken, Problemlösung, Organisations- und Managementfähigkeiten erwerben.

4. Sichern Sie sich einen Einstiegsjob

Nach Abschluss der ersten drei Schritte sollten Sie bereit sein, eine Einstiegsposition in Data Science zu übernehmen (z. B. Junior Data Analyst, Business Intelligence Analyst, Data Engineer usw.). Stellen Sie sicher, dass Sie eine Stelle in einem Unternehmen wählen, die Studienanfängern Raum zum Wachsen und Lernen lässt. Es ist hilfreich, wenn Sie ein detailliertes Online-Portfolio erstellen, das Ihre Fähigkeiten, Fachgebiete und Projekte hervorhebt. Dies wird Ihnen helfen, die Aufmerksamkeit potenzieller Arbeitgeber auf sich zu ziehen.

5. Entscheiden Sie sich für Data Science-Zertifizierungen

Data Science-Zertifizierungen sind eine hervorragende Möglichkeit, Branchenkenntnisse und Nischenkompetenzen zu erwerben. Sie lernen die wesentlichen datenwissenschaftlichen Fähigkeiten wie Programmierung und Datenanalyse mit Big Data-Tools wie Hadoop, Hive, Spark usw. Unternehmen bevorzugen in der Regel Kandidaten mit zusätzlichen Zertifizierungen zusammen mit einem Master-Abschluss, da dies ihre Bereitschaft zur Weiterbildung zeigt und ihr Wissen bereichern.

Top Data Science-Jobs in den USA

Data Scientist ist nicht das einzige angesagte Berufsbild in Data Science. Es gibt eine ganze Reihe herausfordernder und gut bezahlter Data Science-Jobs, die es wert sind, in Betracht gezogen zu werden. Hier sind die acht wichtigsten Data Science-Jobs in den USA:

1. Ingenieur für maschinelles Lernen

Machine Learning Engineers sind hochqualifizierte Experten, die sich auf maschinelles Lernen spezialisiert haben. Sie entwerfen, bauen, betreiben und verwalten intelligente Modelle/Systeme, die eine Vielzahl von Aufgaben erfüllen können, indem sie aus Erfahrungen lernen. ML-Ingenieure entwickeln ML-Algorithmen, um diese Modelle so zu trainieren, dass sie menschenähnliche Aufgaben mit wenig oder keiner menschlichen Aufsicht ausführen. Sie arbeiten mit Data Scientists und Data Analysts zusammen.

Machine Learning Engineers müssen sich mit mathematischen, statistischen und Informatikkonzepten auskennen. Sie müssen mehrere Programmiersprachen wie Python, Java, Scala, R, C, C++ usw. beherrschen.

Gehalt

Das durchschnittliche Jahresgehalt von ML-Ingenieuren in den USA beträgt 1.25.000 USD, und die typische Gehaltsspanne liegt zwischen 1.14.121 USD und 1.47.134 USD pro Jahr.

2. Datenarchitekt

Ein Datenarchitekt bewertet und analysiert die Datenanforderungen eines Unternehmens, skizziert die Roadmap zur Erfüllung dieser Anforderungen, legt die Standards und Ziele für das Datenmanagement fest und stellt sicher, dass alle Ziele und Anforderungen perfekt mit der Gesamtstrategie und Geschäftsarchitektur des Unternehmens übereinstimmen.

Sie entwickeln und implementieren Datenbanklösungen zum Speichern und Abrufen von Geschäftsdaten und überwachen Datenmigrationsaktivitäten. Datenarchitekten verwenden auch verschiedene analytische und statistische Techniken, um Informationen zu analysieren und ihre Ergebnisse in detaillierten Berichten dem oberen Management und den Stakeholdern des Unternehmens zu präsentieren.

Datenarchitekten müssen sich in angewandter Mathematik und Statistik auskennen. Sie müssen über umfassende Kenntnisse in den Bereichen Datenvisualisierung, Datenmigration, RDMS, Datenbankdesign, Datenbankmanagement und Cloud Computing verfügen.

Gehalt:

Das durchschnittliche Jahresgehalt von Datenarchitekten in den USA beträgt 119.011 US-Dollar, und die typische Gehaltsspanne liegt zwischen 86.013 US-Dollar und 140.836 US-Dollar pro Jahr.

3. Statistiker

Statistiker sammeln, analysieren und interpretieren numerische Daten, um Trends zu identifizieren und Muster zu erkennen, die Unternehmen helfen können, quantitative Geschäftsdaten zu verstehen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Sie verwenden mathematische Techniken, statistische Methoden und Computersoftware, um komplexe Daten zu verstehen und genaue Geschäftsvorhersagen zu treffen.

Statistiker müssen wissen, wie man statistische Begriffe, Konzepte und Methoden auf verschiedene Situationen und Geschäftsfälle anwendet. Sie müssen analytische, problemlösende und kommunikative Fähigkeiten besitzen.

Gehalt:

Das durchschnittliche Jahresgehalt von Statistikern in den USA beträgt 99.986 $, und die typische Gehaltsspanne liegt zwischen 52.690 $ und 146.770 $ pro Jahr.

4. Full-Stack-Entwickler

Wie der Name schon sagt, sind Full-Stack-Entwickler hochqualifiziert in Full-Stack-Technologie, was bedeutet, dass sie sowohl serverseitige als auch clientseitige Programmierung durchführen können. Sie entwickeln die Kernlogik, die im Hintergrund läuft (und die Website/Anwendung betreibt), und sie entwerfen auch die Benutzeroberfläche (UI), mit der die Benutzer interagieren. Full-Stack-Entwickler verwalten den End-to-End-Lebenszyklus von Softwareanwendungen.

Full-Stack-Entwickler müssen sich mit HTML/CSS/JavaScript-Programmierung auskennen. Sie müssen über fundierte Kenntnisse in den Bereichen Datenbank- und Webarchitektur, Anwendungsarchitekturdesign und Versionskontrollsysteme verfügen. Außerdem müssen sie ein Gespür für technische Redaktion haben.

Gehalt:

Das durchschnittliche Jahresgehalt von Full-Stack-Entwicklern in den USA beträgt 95.308 US-Dollar, und die typische Gehaltsspanne liegt zwischen 81.210 US-Dollar und 107.541 US-Dollar pro Jahr.

6. Entwickler von Business Intelligence (BI).

BI-Entwickler sind Fachleute, die für das Entwerfen, Bereitstellen und Warten der BI-Schnittstellen eines Unternehmens verantwortlich sind, einschließlich Abfragetools, Datenvisualisierungs-Dashboards und Datenmodellierungstools. BI-Entwickler sind sich der Besonderheiten und Herausforderungen der Geschäftsdomäne bewusst, was es ihnen ermöglicht, die Geschäftsanforderungen zu verstehen und BI-Lösungen entsprechend zu implementieren.

BI-Entwickler müssen über einen Hintergrund in der Datenbank-/Datenbankverwaltung und Erfahrung in der Arbeit mit BI-Tools verfügen. Neben außergewöhnlichen Datenanalyse- und Geschäftsanalysefähigkeiten müssen BI-Entwickler über Kenntnisse im Debugging/Troubleshooting verfügen. Sie müssen mit Datenbankverwaltungssystemen, Online Analytical Processing (OLAP) und dem ETL-Framework (Extract, Transform, Load) vertraut sein.

Gehalt :

Das durchschnittliche Jahresgehalt von BI-Entwicklern in den USA beträgt 94.897 USD, und die typische Gehaltsspanne liegt zwischen 80.150 USD und 107.575 USD pro Jahr.

7. Big-Data-Ingenieur

Big Data Engineers befassen sich speziell mit Big Data. Dabei erfüllen sie eine Vielzahl von Funktionen. Sie entwerfen, bauen, testen, implementieren und warten Big-Data-Lösungen.

Sie entwickeln auch groß angelegte Datenverarbeitungssysteme mit Big-Data-Tools wie MapReduce, Hadoop, Spark, MongoDB, Cassandra usw. Big-Data-Ingenieure bewerten die Software- und Hardwareanforderungen eines Unternehmens. Im Wesentlichen sind sie Experten, die die gesamte Dateninfrastruktur und -architektur einer Organisation verwalten.

Big Data Engineers beherrschen in der Regel Software/Data Engineering. Darüber hinaus sind sie auch mit Codierung, Softwareentwicklung, objektorientiertem Design, Data Mining, Datenvisualisierung sowie statistischer und quantitativer Analyse vertraut.

Gehalt:

Das durchschnittliche Jahresgehalt von Big Data Engineers in den USA beträgt 89.838 $, und die typische Gehaltsspanne liegt zwischen 141.797 $ und 181.332 $ pro Jahr.

8. Datenanalyst

Datenanalysten sammeln, organisieren, verarbeiten und analysieren große Datenmengen. Sie verwenden verschiedene analytische und statistische Tools, um Daten zu untersuchen und relevante Muster aus riesigen Datensätzen zu extrahieren.

Datenanalysten müssen ihre Ergebnisse in konsolidierten Berichten und Visualisierungen so präsentieren, dass sie für technische und nichttechnische Mitglieder einer Organisation lesbar sind. Daher sind Datenanalyse und Datenvisualisierung die beiden wichtigsten Aufgabenbereiche von Datenanalysten. Durch ihre Erkenntnisse helfen sie Unternehmen, datenzentrierte Lösungen für Geschäftsprobleme zu entwickeln.

Datenanalysten müssen neben anderen technischen Fähigkeiten wie Programmierung, Data Mining, Reinigung und Munging, Datenvisualisierung, Data Warehousing und Business Intelligence über einen ausgeprägten Geschäftssinn verfügen.

Gehalt

Das durchschnittliche Jahresgehalt von Datenanalysten in den USA beträgt 76.920 USD, und die typische Gehaltsspanne liegt zwischen 67.585 USD und 85.873 USD pro Jahr.

Data Science online lernen: Der upGrad-Vorteil

Inzwischen ist offensichtlich, dass Data Science eine der angesagtesten und vielversprechendsten Domänen des 21. Jahrhunderts ist. Data Science-Jobs rühmen sich mit schnellem Karrierewachstum und kräftigen Jahrespaketen. Daher muss sich jeder, der diese fantastische Gelegenheit nutzen möchte, für Data Science-Kurse oder Zertifizierungsprogramme anmelden.

upGrad bietet in Zusammenarbeit mit IIIT-Bangalore drei fantastische Data Science-Kurse an, die Ihnen helfen können, eine erfolgreiche Karriere in Data Science zu starten:

1. PG-Diplom in Data Science

Dieser Diplomkurs ist ein 12-monatiges Programm, das fünf Spezialisierungsoptionen erweitert – Deep Learning, NLP, Business Intelligence/Data Analytics, Business Analytics und Data Engineering. Der Kurs umfasst 14 Programmiertools/-sprachen und über 60 Industrieprojekte.

2. PG-Zertifizierung in Data Science

Dies ist ein 7-monatiger Data Science-Kurzkurs, der Python-Programmierung, Predictive Analytics mit Python, Visualisierung mit Python, grundlegendes und erweitertes SQL, grundlegende und erweiterte ML-Algorithmen und EDA abdeckt. Es umfasst mehr als 7 Fallstudien und Industrieprojekte.

3. Master of Science in Datenwissenschaft

Dies ist ein 18-monatiger Masterstudiengang in Data Science, der auch fünf Spezialisierungen anbietet – Deep Learning, NLP, Business Intelligence/Data Analytics, Business Analytics und Data Engineering. Der Kurs umfasst über 60 Fallstudien und Projekte.

Diese Programme sind für Berufstätige konzipiert und daher sind diese Kurse die perfekte Wahl, wenn Sie nach einem spannenden Wendepunkt in Ihrer Karriere suchen. upGrad-Kurse versprechen engagierte Karriereunterstützung, personalisierte Betreuung, zeitnahe Klärung von Zweifeln und globale Zugangsmöglichkeiten.

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