Le 8 migliori opzioni di carriera per la scienza dei dati negli Stati Uniti [2022]

Nel 2012, HBR ha proclamato Data Scientist come "il lavoro più sexy del 21° secolo", e ora stiamo iniziando a capire perché!

La scienza dei dati è un potere onnipresente che ha permeato quasi ogni aspetto della nostra vita quotidiana. Dall'istruzione all'assistenza sanitaria, la scienza dei dati ha applicazioni in tutti i paralleli dell'industria moderna.

Poiché i netizen, le aziende e le organizzazioni in tutto il mondo continuano a generare enormi quantità di dati (mentre parliamo!), l'importanza delle tecnologie di Data Science diventa più pronunciata negli scenari del mondo reale. Tecnologie come AI, ML e Deep Learning stanno trasformando il mondo che ci circonda, dando vita a nuove opportunità in più settori, tra cui eCommerce, Fintech, Healthcare ed EdTech.

Le aziende di tutte le forme e dimensioni attingono a questo vasto pool di dati per innovare soluzioni uniche e concentrarsi sulla personalizzazione delle esperienze dei clienti. Con un numero crescente di aziende che sfruttano le tecnologie di Data Science, la domanda di esperti di Data Science qualificati e qualificati è alle stelle.

Mentre IBM prevede che entro il 2020 le opportunità di lavoro per tutti i professionisti di Data Science e Analytics negli Stati Uniti aumenteranno di 364.000 a 2.720.000, il Bureau of Labor Statistics degli Stati Uniti sostiene che entro il 2026 sorgeranno 11,5 milioni di nuovi posti di lavoro in Data Science .

Se c'è qualcosa che queste statistiche dimostrano, è il fatto che la scienza dei dati è qui per restare e con il tempo emergeranno nuovi posti di lavoro nella scienza dei dati, spingendo ulteriormente la domanda di esperti di scienza dei dati.

Quale azienda IBM dedicata all'IA significa un boom di posti di lavoro nell'IA?

IBM è da tempo in prima linea nella scienza dei dati, in particolare nell'intelligenza artificiale. IBM Watson è uno dei maggiori esempi dei suoi successi in questo dominio. Essendo nel settore della scienza dei dati da così tanto tempo, IBM crede fermamente che " l' IA fluida " sia la necessità del momento.

In parole semplici, l'industria moderna ha bisogno di una tecnologia di intelligenza artificiale che sia fluida, il che significa che può adattarsi rapidamente alla situazione attuale. Questa tecnologia avanzata può applicare conoscenze e modelli per un dominio specifico a nuovi casi d'uso e sfide. Hanno bisogno di un'intelligenza artificiale in grado di combinare diverse forme di conoscenza, spacchettare relazioni causali e apprendere nuove cose in modo indipendente.

Per raggiungere questo obiettivo, IBM ha già iniziato a sviluppare strumenti di ingegneria dell'IA new age. I quattro flussi di lavoro principali che alimentano questa visione sono:

• IA neurosimbolica

L'IA neurosimbolica è una proiezione più avanzata e avanzata del Deep Learning. Mira a sfruttare il potere delle reti neurali con metodi simbolici per migliorare e ottimizzare le capacità di ragionamento dell'IA.

• Intelligenza artificiale sicura e affidabile

IBM mira a fornire un'IA solida, sicura e affidabile incentrata su spiegabilità, accuratezza e riduzione dei pregiudizi.

• Ingegneria dell'IA

L'obiettivo è sviluppare strumenti e funzionalità di ingegneria dell'IA per semplificare e automatizzare attività di routine come la preparazione dei dati, l'addestramento dei modelli e la gestione del ciclo di vita del software.

• Hardware AI

IBM sta lavorando per sviluppare una classe dirompente di hardware AI che sia efficiente dal punto di vista energetico. Questo hardware AI può aumentare la potenza di calcolo e il potenziale senza aumentare la domanda e il consumo di energia.

A poco a poco, con l'introduzione di queste tecnologie nel mercato, le aziende negli Stati Uniti si faranno avanti per adottarle nella loro infrastruttura di Data Science. Naturalmente, queste tecnologie new age daranno origine a nuovi ruoli lavorativi, alimentando ulteriormente il boom del lavoro dell'IA.

Ciò spingerà la domanda di esperti di data science e intelligenza artificiale esperti e di talento in grado di sfruttare in modo efficiente queste tecnologie al massimo delle loro potenzialità. In futuro, l'IA creerà un chiaro percorso di carriera per i dipendenti delineando competenze specifiche per i lavori di Data Science.

Opportunità di carriera per Data Scientist negli Stati Uniti

Il profilo professionale del Data Scientist si è classificato al primo posto tra i lavori più promettenti di LinkedIn negli Stati Uniti nel 2019, registrando un aumento di oltre il 56% delle offerte di lavoro su base annua. Le statistiche suggeriscono che i ruoli professionali di Data Scientist sono cresciuti di oltre il 650% dal 2012 !

Ma chi sono i Data Scientist?

Secondo HBR, un Data Scientist è "un professionista di alto livello con la formazione e la curiosità per fare scoperte nel mondo dei big data".

Un Data Scientist è un esperto multi-talento esperto in matematica, statistica, informatica e scienze dell'informazione. Sono specializzati nella raccolta di dati da fonti disparate e nell'analisi di grandi set di dati contenenti dati strutturati e non strutturati per ottenere informazioni significative.

Una volta estratte queste informazioni e modelli di dati, utilizzano una combinazione di metodi scientifici, statistici e analitici avanzati per interpretare i risultati e convertirli in decisioni aziendali attuabili.

I data scientist combinano il meglio di entrambi i mondi: business e IT. Il loro obiettivo principale è studiare e analizzare i Big Data per aiutare le aziende e le organizzazioni a prendere decisioni altamente specifiche, mirate e basate sui dati.

Grazie all'ampia gamma di applicazioni industriali di Data Science, i Data Scientist possono lavorare in quasi tutti i settori degli Stati Uniti. Possono trovare opportunità di lavoro con un'elevata retribuzione salariale e crescita del lavoro nei settori dell'istruzione, eCommerce, vendita al dettaglio, IT, BFSI, assistenza sanitaria, prodotti farmaceutici, produzione, catena di approvvigionamento e logistica, trasporti, media e intrattenimento, ricerca aerospaziale/aeronautica e militare.

Come accennato in precedenza, i data scientist possono lavorare per aziende di tutte le dimensioni, dalle startup alle grandi società, multinazionali e centri di ricerca.

Percorso di carriera per diventare un Data Scientist

Ecco uno schizzo approssimativo di come puoi progredire per diventare un Data Scientist:

1. Guadagna una laurea

Il miglior percorso di accesso alla scienza dei dati è conseguire una laurea in un campo strettamente correlato alla scienza dei dati. Puoi scegliere matematica, statistica, informatica/ingegneria, informatica e tecnologia dell'informazione come corsi di laurea poiché questi campi sono strettamente collegati alla scienza dei dati.

2. Guadagna un master

La scienza dei dati è un campo di studio molto complesso e, quindi, richiede agli aspiranti di completare i propri studi post-laurea in una qualsiasi delle materie sopra menzionate. La maggior parte delle aziende cerca candidati in possesso di un master o superiore (Ph.D.) per ruoli di lavoro in Data Science.

3. Acquisire le competenze giuste

Gli aspiranti alla scienza dei dati devono sviluppare competenze di nicchia, inclusa la programmazione; strutture dati; data mining, pulizia e munging; visualizzazione e reportistica dei dati; analisi statistica; analisi del rischio e data warehousing. Oltre a queste abilità, devono anche acquisire competenze trasversali come comunicazione efficace, pensiero critico, capacità di risoluzione dei problemi, organizzative e gestionali.

4. Raccogli un lavoro di livello base

Dopo aver completato i primi tre passaggi, dovresti essere pronto per assumere una posizione di livello base in Data Science (ad esempio, Junior Data Analyst, Business Intelligence Analyst, Data Engineer, ecc.). Assicurati di scegliere un ruolo lavorativo in un'azienda che consenta alle matricole di crescere e imparare. Ti aiuterà se crei un portfolio online dettagliato che metta in evidenza le tue abilità, aree di competenza e progetti. Questo ti aiuterà ad attirare l'attenzione di potenziali datori di lavoro.

5. Optare per le certificazioni di scienza dei dati

Le certificazioni di Data Science sono un modo eccellente per acquisire conoscenze del settore e competenze di nicchia. Impari il nocciolo delle competenze di Data Science come la programmazione e l'analisi dei dati utilizzando strumenti Big Data come Hadoop, Hive, Spark, ecc. Le aziende di solito tendono a preferire candidati che hanno certificazioni aggiuntive insieme a un master poiché mostra la loro volontà di migliorare le competenze e arricchire le proprie conoscenze.

I migliori lavori in Data Science negli Stati Uniti

Data Scientist non è l'unico profilo professionale di tendenza in Data Science. C'è un'intera gamma di ruoli di lavoro di Data Science impegnativi e ben retribuiti che vale la pena considerare. Ecco i primi otto posti di lavoro in Data Science negli Stati Uniti:

1. Ingegnere di apprendimento automatico

I Machine Learning Engineers sono esperti altamente qualificati specializzati in Machine Learning. Progettano, costruiscono, gestiscono e gestiscono modelli/sistemi intelligenti in grado di eseguire un'ampia gamma di attività imparando dall'esperienza. Gli ingegneri ML sviluppano algoritmi ML per addestrare questi modelli a svolgere attività simili a quelle umane con una supervisione umana minima o nulla. Lavorano con Data Scientist e Data Analyst.

Gli ingegneri dell'apprendimento automatico devono essere esperti di concetti matematici, statistici e informatici. Devono essere competenti in più linguaggi di programmazione come Python, Java, Scala, R, C, C++, ecc.

Stipendio

Lo stipendio medio annuo degli ingegneri ML negli Stati Uniti è di $ 1.25.000 e la fascia di stipendio tipica è compresa tra $ 1.14.121 e $ 1.47.134 all'anno.

2. Architetto dei dati

Un Data Architect valuta e analizza le esigenze di dati di un'azienda, delinea la roadmap per soddisfare tali requisiti, determina gli standard e gli obiettivi per la gestione dei dati e garantisce che tutti gli obiettivi e le esigenze siano perfettamente allineati con la strategia generale e l'architettura aziendale dell'azienda.

Sviluppano e implementano soluzioni di database per archiviare e recuperare dati aziendali e supervisionare le attività di migrazione dei dati. I Data Architect utilizzano anche diverse tecniche analitiche e statistiche per analizzare le informazioni e presentare i loro risultati attraverso report dettagliati al top management e agli stakeholder dell'azienda.

I Data Architect devono essere esperti in matematica applicata e statistica. Devono avere una vasta conoscenza di visualizzazione dei dati, migrazione dei dati, RDMS, progettazione di database, gestione di database e cloud computing.

Stipendio:

Lo stipendio medio annuo di Data Architect negli Stati Uniti è di $ 119.011 e l' intervallo di stipendio tipico è compreso tra $ 86.013 e $ 140.836 all'anno.

3. Statistico

Gli statistici raccolgono, analizzano e interpretano i dati numerici per identificare tendenze e individuare modelli che possono aiutare le aziende a comprendere i dati aziendali quantitativi e prendere decisioni informate. Usano tecniche matematiche, metodologie statistiche e software per computer per dare un senso a dati complessi e fare previsioni aziendali accurate.

Gli statistici devono sapere come utilizzare termini, concetti e metodologie statistici in diverse situazioni e casi aziendali. Devono possedere capacità analitiche, di problem solving e di comunicazione.

Stipendio:

Lo stipendio medio annuo degli statistici negli Stati Uniti è di $ 99.986 e la fascia di stipendio tipica è compresa tra $ 52.690 e $ 146.770 all'anno.

4. Sviluppatore full-stack

Come suggerisce il nome, gli sviluppatori Full-Stack sono altamente qualificati nella tecnologia full-stack, il che significa che possono gestire sia la programmazione lato server che lato client. Sviluppano la logica di base che viene eseguita in background (alimentando il sito Web/l'applicazione) e progettano anche l'interfaccia utente (UI) con cui interagiscono gli utenti. Gli sviluppatori Full-Stack gestiscono il ciclo di vita end-to-end delle applicazioni software.

Gli sviluppatori Full-Stack devono essere esperti nella codifica HTML/CSS/JavaScript. Devono avere una conoscenza approfondita dell'architettura del database e del web, della progettazione dell'architettura dell'applicazione, dei sistemi di controllo della versione. Inoltre, devono avere un talento nella scrittura tecnica.

Stipendio:

Lo stipendio medio annuo degli sviluppatori Full-Stack negli Stati Uniti è di $ 95.308 e la fascia di stipendio tipica è compresa tra $ 81.210 e $ 107.541 all'anno.

6. Sviluppatore di Business Intelligence (BI).

Gli sviluppatori BI sono professionisti responsabili della progettazione, distribuzione e manutenzione delle interfacce BI di un'azienda, inclusi strumenti di query, dashboard di visualizzazione dei dati e strumenti di modellazione dei dati. Gli sviluppatori BI sono consapevoli delle peculiarità e delle sfide del dominio aziendale, che consentono loro di comprendere i requisiti aziendali e implementare soluzioni BI di conseguenza.

Gli sviluppatori BI devono avere un background in amministrazione di database/database ed esperienza nell'utilizzo degli strumenti BI. Oltre alle eccezionali capacità di analisi dei dati e analisi aziendale, gli sviluppatori BI devono essere esperti nel debug/risoluzione dei problemi. Devono avere familiarità con i sistemi di gestione dei database, l'elaborazione analitica online (OLAP) e il framework ETL (Extract, transform, load).

Stipendio :

Lo stipendio medio annuo degli sviluppatori BI negli Stati Uniti è di $ 94.897 e la fascia di stipendio tipica è compresa tra $ 80.150 e $ 107.575 all'anno.

7. Ingegnere di Big Data

I Big Data Engineer si occupano specificamente di tutto ciò che riguarda i Big Data. In questo senso, svolgono una serie di funzioni. Progettano, costruiscono, testano, implementano e mantengono soluzioni Big Data.

Sviluppano anche sistemi di elaborazione dati su larga scala utilizzando strumenti Big Data come MapReduce, Hadoop, Spark, MongoDB, Cassandra, ecc. I Big Data Engineer valutano le esigenze software e hardware di un'azienda. In sostanza, sono esperti che gestiscono l'intera infrastruttura dati e l'architettura di un'organizzazione.

I Big Data Engineer sono generalmente esperti in Software/Ingegneria dei dati. Oltre a ciò, sono anche esperti di programmazione, sviluppo software, progettazione orientata agli oggetti, data mining, visualizzazione dei dati e analisi statistica e quantitativa.

Stipendio:

Lo stipendio medio annuo dei Big Data Engineers negli Stati Uniti è di $ 89.838 e l' intervallo di stipendio tipico è compreso tra $ 141.797 e $ 181.332 all'anno.

8. Analista dei dati

Gli analisti dei dati raccolgono, organizzano, elaborano e analizzano grandi volumi di dati. Usano diversi strumenti analitici e statistici per studiare i dati ed estrarre modelli rilevanti da enormi set di dati.

Gli analisti dei dati devono presentare i loro risultati in report e visualizzazioni consolidati in modi che siano leggibili per i membri tecnici e non tecnici di un'organizzazione. Pertanto, l'analisi e la visualizzazione dei dati sono le due responsabilità lavorative più cruciali degli analisti di dati. Attraverso le loro scoperte, aiutano le aziende a ideare soluzioni incentrate sui dati ai problemi aziendali.

Gli analisti di dati devono possedere un forte acume per gli affari insieme ad altre competenze tecniche come programmazione, data mining, pulizia e munging, visualizzazione dei dati, data warehousing e business intelligence.

Stipendio

Lo stipendio medio annuo degli analisti di dati negli Stati Uniti è di $ 76.920 e l'intervallo di stipendio tipico è compreso tra $ 67.585 e $ 85.873 all'anno.

Impara la scienza dei dati online: il vantaggio upGrad

Ormai è evidente che la scienza dei dati è uno dei domini più importanti e promettenti del 21° secolo. I lavori di Data Science vantano una rapida crescita della carriera e ricchi pacchetti annuali. Pertanto, chiunque desideri sfruttare questa fantastica opportunità deve iscriversi a corsi di data science o programmi di certificazione.

upGrad offre tre fantastici corsi di Data Science in associazione con IIIT-Bangalore che possono aiutarti a dare il via a una carriera di successo nel Data Science:

1. Diploma di PG in Data Science

Questo corso di diploma è un programma di 12 mesi che estende cinque opzioni di specializzazione: Deep Learning, NLP, Business Intelligence/Data Analytics, Business Analytics e Data Engineering. Il corso include 14 strumenti/linguaggi di programmazione e oltre 60 progetti di settore.

2. Certificazione PG in Data Science

Questo è un corso di scienza dei dati di 7 mesi a breve termine che copre la programmazione Python, l'analisi predittiva utilizzando Python, la visualizzazione utilizzando Python, SQL di base e avanzato, algoritmi ML di base e avanzati ed EDA. Comprende più di 7 casi di studio e progetti di settore.

3. Laurea Magistrale in Data Science

Questo è un programma di Master in Data Science di 18 mesi che offre anche cinque specializzazioni: Deep Learning, NLP, Business Intelligence/Data Analytics, Business Analytics e Data Engineering. Il corso comprende oltre 60 casi studio e progetti.

Questi programmi sono progettati per professionisti che lavorano e, quindi, questi corsi sono la scelta perfetta se stai cercando un punto di svolta emozionante nella tua carriera. I corsi upGrad offrono la promessa di assistenza professionale dedicata, tutoraggio personalizzato, risoluzione tempestiva dei dubbi e opportunità di accesso globale.

Speriamo che questo aiuti!