Die 5 beliebtesten Arten von Data-Science-Jobs

2,5 Quintillionen Bytes an Daten werden täglich auf diesem Planeten produziert. Aber wer steckt hinter der Analyse der meisten dieser Daten und der Unterstützung aller Branchen durch die Bereitstellung von Geschäftslösungen? Ja, es ist ein Data Scientist (die unbesungenen hochgelobten Helden)! Es wurde zum heißesten Job des 22. Jahrhunderts erklärt, aber kennen Sie die Art von Job, die Data Science bietet? Nun, wir sind hier, um die Fackel der Erleuchtung an dich weiterzugeben, neugierige Seele!

Aber bevor wir mit diesem Unterfangen beginnen, lassen Sie uns mit einem wichtigen Tipp beginnen: Data Science kombiniert eine Reihe von Disziplinen, darunter Datenanalyse, Statistik, Informatik und maschinelles Lernen. Es kann entmutigend und überwältigend sein, wenn Sie neu in diesem Bereich sind, aber es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass verschiedene Unternehmen unterschiedliche Rollen von demselben Profil erwarten. Dies bedeutet, dass ein „Datenwissenschaftler“ oft als Oberbegriff verwendet wird, wenn der JD drastisch anders ist und sich auch die erforderlichen Fähigkeiten unterscheiden.

Hier sind einige Data-Science-Jobs, die Sie sich ansehen könnten:

• Der Dateningenieur

Da das Internet die Welt erobert, ist ein Unternehmen praktisch nicht mehr existent, wenn Sie nicht behaupten können, ein Google-Suchergebnis zu Ihrem Namen zu haben. Einige Unternehmen haben das Glück, viel Verkehr zu haben, aber damit ein ganz anderes Problem, nämlich mit viel mehr Daten umgehen zu müssen. Aber was macht man mit diesen Daten? Nun, die Daten können Ihr Portschlüssel zum Erfolg sein, wenn sie weise eingesetzt werden. Eine Dateninfrastruktur kann aufgebaut werden, um das Unternehmen voranzubringen. Hier sind maschinelles Lernen und schwere Statistiken weniger wichtig als starke Softwareentwicklungsfähigkeiten. Denken Sie nur daran, dass sich in Unternehmen, die unaufhörlich Datenmengen nutzen möchten, als weniger zahlreich Mentoring-Möglichkeiten für Nachwuchsdatenwissenschaftler erweisen können.

Man kann in diesem Bereich exponentiell wachsen, aber das Risiko zu stagnieren und zu floppen ist auch hoch, wenn man das Glück im Stich lässt und man nicht genügend Führung bekommt.

Fachliche und technische Expertise
Informatica 9, Unix-Shell-Scripting, Pl/SQL
Programmiersprachen: Java / Python / Scala

• Der Datenanalyst

Ihre Stellenbeschreibung oder Ihr Stellenprofil, die in den meisten Unternehmen oft gleichbedeutend mit Data Scientist ist, erfordert möglicherweise, dass Sie ein Tableau- oder Excel-Maestro werden oder Daten aus den SQL-Datenbanken ziehen, Dashboards melden und wichtige Datenvisualisierungen erstellen.

Eine Technik, die im Laufe der Jahre an Popularität gewonnen hat, sind A/B-Tests, bei denen ein randomisiertes Experiment mit zwei Varianten durchgeführt wird, A und B; die statistische Hypothese wird in ihre Anwendung aufgenommen, und der Zwei-Stichproben-Hypothesentest wird dann weiter in der Arbeitsstatistik des Unternehmens oder Unternehmens verwendet. Ihr Job erwartet möglicherweise auch, dass Sie die Ergebnisse eines A/B-Tests analysieren oder die Leitung des Google Analytics-Kontos des Unternehmens übernehmen.

Fachliche und technische Expertise
Informatica 9, Unix-Shell-Scripting, Pl/SQL
Programmiersprachen: Java / Python / Scala

• Der Datenarchitekt

Die Bedeutung von Datenarchitekten nimmt minütlich zu. Ihre Aufgabe besteht darin, Blaupausen für die gesamte Verwaltung von Datensystemen zu erstellen, die ein Unternehmen integrieren, schützen, zentralisieren und warten sollte. Architekten in diesem Bereich brauchen Meistertechnologien wie Spark, Hive, Pig und müssen mit den anhaltenden Innovationstrends in der Branche Schritt halten.

Von Datenarchitekten wird erwartet, dass sie sich mit physischer Datenmodellierung, logischer Datenmodellierung, Datenstrategie, Datenabfragesprachen, Entwicklung von Datenrichtlinien, Data Warehousing und der Identifizierung und Auswahl eines Systems auskennen, das sich im Wesentlichen als das beste für die Adressierung und den Abruf von Daten erweist , und Management.

• Der Ingenieur für maschinelles Lernen

Der Fokus von Machine Learning Engineers liegt oft mehr auf der Herstellung außergewöhnlicher datengesteuerter Produkte als auf der Beantwortung operativer Fragen für ein Unternehmen. Ihre Eigenschaft ist nicht zu wissen, wie Algorithmen funktionieren, sondern wie man sie benutzt. Wenn man weiß, wie man Code wranglet, kann man die verschiedenen Datensätze durchsuchen und cp=omben und genau das finden, was man sucht.

Es kann sich als ideale Situation für jemanden erweisen, der sich formell mit Mathematik, Statistik oder Physik befasst hat und immer noch den gleichen Eifer hat, einen eher akademisch ausgerichteten Weg einzuschlagen. Grob gesagt umfasst die Rolle eines Machine Learning Engineers die Optimierung von Lösungen für Leistung und Skalierbarkeit, die Gewährleistung eines funktionierenden Datenflusses zwischen Datenbank- und Backend-Systemen und die Implementierung von benutzerdefiniertem Machine Learning-Code.

• Statistiker

Während alle oben genannten Rollen fröhlich Daten erforschen, gibt es diese eine Rolle, die sich wie das feuchte Handtuch auf der Party verhält – das ist die eines Statistikers. Das soll nicht heißen, dass die Rolle in irgendeiner Weise langweilig ist, sondern weil dies die Menschen sind, die dem Unternehmen helfen, Entscheidungen jenseits der Daten zu treffen. Es gehört mehr dazu, Ihr maschinelles Lernsystem zu starten, als dass es in einem bestimmten Datensatz perfekt funktioniert hat – wie es funktioniert, wenn es in der Produktion läuft usw. Hier kommen die Fähigkeiten eines Statistikers ins Spiel. Sie helfen, Entscheidungen zu treffen und Schlussfolgerungen sicher zu ziehen, wenn man nicht alle Fakten perfekt aufeinander abgestimmt hat.

Der Bereich Data Science erfordert viel „Training und Neugier“, um fundierte Entdeckungen in Big Data machen zu können. Angesichts der Prognose, dass Daten bis 2020 unglaubliche 40 Zegabyte erreichen werden, wird es definitiv einen Mangel an ausgebildeten Fachleuten geben, die sich mit diesen Daten befassen. Steigen Sie in den Zug der Datenwissenschaft ein, und vielleicht werden Sie dafür belohnt, dass Sie die Welt gerettet haben, indem Sie mit Daten umgehen!