8 gefragte Karriereoptionen für Softwareentwickler

Softwareentwickler haben im Jahr 2019 weltweit eine Gesamtbevölkerung von 26,4 Millionen . Laut Berichten von Evans Data Corp. wird sie in den kommenden Jahren dank der Relevanz und des Bedarfs von Datenwissenschaft, Softwareentwicklung und Cybersicherheit einen exponentiellen Anstieg verzeichnen seine neueste globale Entwicklerbevölkerungs- und demografische Studie.

Trends zeigen, dass aufkommende Technologien wie künstliche Intelligenz, Automatisierung, virtuelle Realität und Kryptowährung der Katalysator für den dringenden Bedarf an Jobs in den Bereichen Engineering, Produkt, Data Science, Marketing und Vertrieb sein würden. Denn mit jeder Sekunde, die verstreicht, beginnen immer mehr traditionelle Organisationen, High-End-Technologie durchzusetzen und zu nutzen, wie jedes erfolgreiche IT-Unternehmen auf dem Markt, sei es im Gesundheitswesen, um zu finanzieren, da es den Arbeitsablauf rationalisiert und süße Belohnungen und Renditen erntet. Solche Situationen würden erfahrenen Softwareentwicklern nur neue Grenzen eröffnen und haben dies bereits getan, um sie mit der perfekten Balance aus technischen und sozialen Fähigkeiten zu erreichen.

1. Datenwissenschaftler

Unternehmen, die Data Scientists einstellen

Data Science wird in den USA drei Jahre in Folge als gefragtes Karriereprofil Nr. 1 bezeichnet und ist ein Zweig der Softwareentwicklung, der sich um die Erstellung relevanter Daten auf der Grundlage enormer Datenmengen über das Benutzerverhalten, Markttrends usw. dreht. Dies Die Studie hat sich im E-Commerce, im Gesundheitswesen und in der Finanzbranche als revolutionär erwiesen.

Mithilfe von Statistik und Software-Engineering-Fähigkeiten sammeln, analysieren und repräsentieren die Experten die Daten, um relevante Erkenntnisse zu sammeln, die, wenn sie bei der Entscheidungsfindung berücksichtigt werden, den Ertrag und die individuellen Renditen des Unternehmens steigern können. Nur wenige Menschen verstehen, dass maschinelles Lernen auch eine Teilmenge der Datenwissenschaft ist, die verwendet wird, um Vorhersagen über die Trends auf der Grundlage von in der Vergangenheit wiederhergestellten Daten zu treffen, sie auf Genauigkeit zu testen und schließlich die Algorithmen zu optimieren, um den Prozess weiterer Vorhersagen zu verbessern . Da ein solch komplizierter Arbeitsumfang in jedem Schritt viel (oder das Beste aus) Software, Codierung und Mathematik erfordert, sind Softwareingenieure in solchen Szenarien die erste Wahl der Organisationen.

2. Cybersicherheitsingenieur

In jüngster Zeit, in der die Branchenführer für alle Arten von Problemen und Bedrohungen durch Datenschutzverletzungen anfällig sind und Zeuge davon werden, haben andere Organisationen ein starkes Interesse daran, ihre Produkte und Dienstleistungen widerstandsfähig und narrensicher gegen solche potenziellen Gefahren zu machen.

Die Sicherheit des Internets der Dinge ist in allen Bereichen unverzichtbar geworden, da wir jetzt überall um uns herum von Netzen verbundener Geräte umgeben sind, wodurch das System anfälliger für Ausbeutung wird. Unternehmen sind immer auf der Suche nach findigen Software-Ingenieuren, die ihnen eine stärkere und aktivere Sicherheitsebene gewährleisten können, ohne Kompromisse bei der Qualität einzugehen.

3. Ingenieur für maschinelles Lernen

Dies ist einer der Kernbereiche der künstlichen Intelligenz, die es Computern ermöglicht, selbstbewusst zu werden und im Selbstlernmodus zu bleiben, ohne explizit programmiert zu werden. Wenn die Geräte neuen Datensätzen ausgesetzt werden, lernen, wachsen, verändern und entwickeln sie selbst Erkenntnisse und Daten.

Maschinelles Lernen funktioniert beispielsweise in den Fällen des selbstfahrenden Google-Autos, der Erkennung von Cyber-Betrug, der Empfehlung von Freunden auf Facebook, Netflix zeigt die Filme und Shows, die Ihnen gefallen könnten, und Amazon zeigt Produktvorschläge für Sie!

Machine-Learning-Ingenieure können wertvolle Daten aus der Analyse der Websuchergebnisse, Echtzeit-Anzeigen auf Geräten, E-Mail-Spam-Filterung, Muster- und Bilderkennung gewinnen. Solche detaillierten Prozesse schließen die alten Methoden der Datenanalyse aus (die im Grunde genommen auf dem Prüfstand stehen) – maschinelles Lernen hält den Stopper für den chaotischen Datenprozess, indem es schnelle, effiziente Algorithmen und Echtzeit-Datenmodelle entwickelt, um genaue Ziele und Analysen zu liefern.

Eine solche Fähigkeit erfordert ein scharfes Wissen in Technologie, Codierung und manchmal sogar Mathematik. Alle drei Felder gehören zu den Grundvoraussetzungen eines jeden Softwareentwicklers.

4. Full-Stack-Entwickler

Laut Indeed ist der Full-Stack-Entwickler in letzter Zeit eine der gefragtesten Stellenausschreibungen von Arbeitgebern. Full-Stack-Entwickler kümmern sich um das gesamte Projekt, vom Entwurf der Konzepte bis zur angemessenen Bereitstellung des Produkts – anstatt separate Backend- und Frontend-Teams zuzuweisen.

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Die Front-End-Schicht konzentriert sich zunächst hauptsächlich auf die Erfahrung des Clients und dann auf die folgende Benutzerreaktion, während sich das Back-End auf die Logik der Web-App konzentriert. Vom Schreiben der richtigen Backend-Sprachen bis hin zur Sicherstellung einer relevanten Abschlussarbeit ist dies die Serverseite der Anwendung. Und schließlich Datenbankentwicklung und -pflege.

5. Python-Entwickler

Quelle – Payscale US

Mit dem Aufkommen von KI- und maschinellen Lerntechnologien ist Python aufgrund seiner Flexibilität und Lernfreundlichkeit eine On-Demand-Sprache und verfügt über eine große Entwicklergemeinschaft und Kürze – was das Schreiben von großartigem Code erleichtert. Studien zufolge wurde beobachtet, dass Python-Codes die Entwicklungszeit um bis zu die Hälfte verkürzen können. Dies ist einer der Hauptgründe, warum sich Unternehmen jeden Tag in größerer Zahl Python zuwenden. Darüber hinaus unterstützt Python viele Programmierstile, einschließlich objektorientierter, funktionaler und prozeduraler Programmierung. Es gibt eine so große Auswahl an Bibliotheken, die das maschinelle Lernen sowie die Datenanalyse und -visualisierung unterstützen – alles wichtige Funktionen in einer IT-Branche, die zunehmend von Data Science beeinflusst wird.

In letzter Zeit suchen immer mehr Startups und neue Apps eher nach Python als nach PHP. Eine aktuelle Studie der europäischen Tech-Talentlandschaft besagt, dass Positionen im Ingenieurwesen als am schwierigsten zu besetzen eingestuft wurden, und 43 Prozent der Befragten gaben an, dass dies auf das Fehlen jeglicher fachlicher oder technischer Fähigkeiten zurückzuführen sei. Python-Entwickler betonen die Lesbarkeit des Codes und steigern die Produktivität, während sie für Desktop-Apps, Web-Apps und Data Mining verwendet werden. Beispielsweise hat Microsoft im Oktober 2016 die Beta-Version 2.0 seines Open-Source-Deep-Learning-Frameworks Cognitive Toolkit auf den Markt gebracht, das Unterstützung für Python enthält.

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6. Java-Entwickler

Oracle-Berichte bestätigen, dass es weltweit mehr als 9 Millionen Java-Entwickler gibt, da Java weiterhin das Unternehmen dominiert und aufgrund der wachsenden Cloud-Technologien. Java ist, genau wie Python, leicht zu erlernen und im Vergleich zu anderen Programmiersprachen schnell zu schreiben, zu kompilieren, zu debuggen und zu lernen.

Ob FinTech, Big Data, Banken, Aktienmärkte, Einzelhandel, Android-Industrie, Java ist überall präsent und eine relativ sichere Sprache, da keine expliziten Zeiger verwendet werden und alle Programme in der Sandbox ausgeführt werden, um sie vor nicht vertrauenswürdigen Quellen zu schützen . Java entwickelt ein virenfreies System und wandelt alle Codes in Bytecodes um, die für Menschen nicht leicht lesbar sind. Abgesehen davon ist Java für seine Portabilität bekannt, die ohne weitere Installationen effizient auf mehreren Betriebssystemen ausgeführt werden kann.

7. Cloud-Ingenieur

Seit 2015 bleiben die Stellenausschreibungen für Arbeitgeber laut Indeed bestehen, da in letzter Zeit alles auf Cloud-Dienste folgt. Laut Forbes sind die weltweiten Ausgaben für Cloud-Computing-Dienste mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 19,4 % von fast 70 Milliarden US-Dollar im Jahr 2015 auf mehr als 141 Milliarden US-Dollar im Jahr 2019 gestiegen. Eine solch boomende Branche würde eine höhere Sicherheitsebene erfordern es. Cloud-Sicherheit ist eine solche gemeinsame Verantwortung zwischen den Cloud-Anbietern und den Benutzern, die die von Microsoft und AWS angebotenen Cloud-Sicherheitstools nutzen können, und sie hat im Jahr 2019 nur zugenommen, da immer mehr IT-Unternehmen jetzt auch Cloud-Service-Anbieter sind und eine große Bandbreite anbieten Karrieremöglichkeiten im Jahr 2019 und in den kommenden Jahren.

8. Scrum-Master

Im Jahr 2019 gewinnen nur noch agile Methoden bei den IT-Unternehmen an Popularität, und diese wie Scrum haben zu schnelleren Marktzeiten, größerer Flexibilität, qualitativ hochwertigeren Produkten und Kundenzufriedenheit beigetragen. Diese Methodik beinhaltet, dass der Product Owner eine Wunschliste erstellt, und das Projektteam könnte die Liste in kleinere Teile aufteilen, was zu Projektergebnissen führen sollte, die bereit sind, an den Kunden versandt zu werden.

Das Team wiederholt diesen Prozess über mehrere Sprints. Hier kommt der Scrum Master ins Spiel und bleibt der Mittelpunkt aller Aktivitäten von der Koordination bis zur Verknüpfung von Kunden und verschiedenen Teams des Projekts. Da sich der Scrum Master um so unterschiedliche Rollen, Attribute und Verantwortlichkeiten kümmert, haben Unternehmen ihn eingestellt, um einen guten ROI und qualitativ hochwertige Projektlieferungen zu erzielen.

Fazit:

Da die IT-Branche auf dem Vormarsch ist und sich auf dem Weg zu mehr Ruhm befindet, kann man sagen, dass die Nachfrage nach hochqualifizierten Software-Ingenieuren nicht sehr bald nachlassen wird. Um in diesem Wettbewerb relevant zu bleiben, muss man seine Stärken und Interessen identifizieren und sie so durchsetzen, dass es ihm hilft, größere Leistungen zu erbringen, sobald er in der richtigen Branche ist.

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