Data Science-Karriereweg: 8 anspruchsvolle und vielfältige Rollen

Ein kurzer Überblick

„Data Science“ ist das neue Schlagwort unter den Millennials, denn dieses multidisziplinäre Gebiet der Informatik bietet vielfältige Karrieremöglichkeiten. Bevor wir ins Detail gehen, lassen Sie uns kurz wissen, was Data Science ist. Einfach ausgedrückt ist Data Science eine integrative Studie der Datenentwicklung, die Muster identifiziert und sie schließlich zu einer wichtigen Ressource für die Entwicklung von Geschäftsstrategien macht, damit ein Unternehmen auf dem Wettbewerbsmarkt die Nase vorn haben kann. Es ist eine Verschmelzung von Datenvisualisierung, maschinellem Lernen, Statistik, Problemlösungsstrategien und Datenanalyse.

Vielfältige Karrieren in Data Science:

Data Scientists sind hochqualifizierte Fachleute, die die Art der Daten analysieren können, um neue Lösungen und Möglichkeiten zu finden und auch Annahmen über die Zukunft der Daten zu treffen. Sie helfen hauptsächlich beim Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen. Statistiken zeigen, dass die Nachfrage nach Data Scientists hoch ist, da es nicht genügend qualifizierte Fachkräfte gibt, die in diesem Bereich arbeiten können. Mit ihrem lebhaften Wissen können sie mit den Datentrends experimentieren und neue Änderungen in der Programmierung und Verwaltung vornehmen. Sie müssen über Allround-Fähigkeiten wie Datenvisualisierung und Wahrscheinlichkeitsverständnis verfügen und können an verschiedenen Datenwerkzeugen arbeiten, um Datenwissenschaftler zu werden. Das Gehalt eines Datenwissenschaftlers ist ebenfalls hoch; Daher ist es eine gute Berufswahl in diesem Bereich.

Die meisten Menschen, die sich mit Datenanalyse auskennen, beginnen ihre Karriere als Datenanalysten und steigen dann schrittweise auf. Die Hauptaufgabe eines Datenanalysten besteht darin, die Daten eines bestimmten Projekts zu überprüfen und die Stärken und Schwächen zu identifizieren. Man muss über Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python, Datenvisualisierung und -bereinigung verfügen. Dies ist die am häufigsten gewählte Karriere, da man im Laufe der Zeit zum Senior Data Analyst befördert oder sein Wissen erweitern und ein Fachmann in einem verwandten Bereich werden kann.

Data Engineering ist eine weitere begehrte Karriere in diesem Stream. Der Schwerpunkt eines Data Engineers liegt auf der Softwareentwicklung. Ein zugewiesener Datenanalyst hat die Aufgabe, die Verkäufe und Marktleistungen zu bewerten und sie den Datenwissenschaftlern zu melden, um die Probleme zu beheben, die sich auf die Verkäufe oder Einnahmen auswirken können. Kenntnisse in fortgeschrittenen SQL-Abfragen und Python sowie die Fähigkeit zum Erstellen von Datenpipelines sind einige der Kriterien, um ein Dateningenieur zu werden. Mit mehr Erfahrung und Können kann man zum Senior Data Engineer befördert werden.

Data Architect ist eine wichtige berufliche Position in dem betreffenden Bereich. Wenn Sie sich für Data Engineering interessieren und ein großes Interesse daran haben, das Datenspeichersystem Ihres Unternehmens zu steuern, kann Data Wire Architecture eine wirklich gute Karriere für Sie sein. Um als einer ausgewählt zu werden, müssen Sie über fundierte SQL-Kenntnisse und Erfahrung in der Verwaltung von Daten sowie andere technische Fähigkeiten verfügen, die auf Ihrer Spezialisierung basieren.

Machine Learning Specialist kann eine ausgezeichnete Berufswahl im Bereich Data Science sein. Machine Learning Engineer oder Specialist ist vereinfacht gesagt ein Data Scientist, der sich auf das Gebiet des maschinellen Lernens spezialisiert hat. Einige Unternehmen stellen auch Softwareingenieure ein, die bei der Bereitstellung der von einem Datenwissenschaftler vorgenommenen Änderungen oder Aktualisierungen behilflich sein können. Man muss Python, Cloud Computing, Spark und grundlegende Software-Engineering-Fähigkeiten gut im Griff haben, um in diesem Bereich zu arbeiten.

Business Analysis ist eine weitere Karriereoption, die sehr gefragt ist. Die wichtigste Aufgabe eines Business Data Analyst ist die Untersuchung aktueller Geschäftstrends. Ein Business Analyst muss neben betriebswirtschaftlichen Fähigkeiten auch über Programmierkenntnisse und gute Kenntnisse in Data Science verfügen.

Quantitative Analysten sind Experten in Data Science, die sich hauptsächlich auf statistische Analysen konzentrieren, bei denen maschinelles Lernen verwendet werden kann, um finanzielle Probleme und andere Marktrisiken herauszufinden.

Werden Sie mit Ihrem Wissen in Data Science zum System Analyst . Lösen Sie administrative und organisatorische Probleme, indem Sie die Probleme sorgfältig untersuchen und die Details an die Datenwissenschaftler senden, um sie zu lösen.

Man kann auch Marketinganalyst werden und sich die Marketingdaten ansehen, um ihre Wirksamkeit zu überprüfen, und auch daran arbeiten, ihre Produkte auf dem Markt zu bewerben und Informationen über die Position des Unternehmens auf dem Markt bereitzustellen.

Statistiken und Studien zeigen, dass die Karrierechancen in der zukunftsträchtigen Branche Data Science steigen. Auch freiberufliche Datenexperten tragen zu Wachstum, Popularität und Innovation in diesem Bereich bei und sammeln gleichzeitig mehr Erfahrung.

Fazit

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