コンピュータ工学後の12のトップキャリアオプション[2022年のトレンド]

コンピュータ工学は、常に若い志願者にとって最も需要の高いキャリアの選択肢の1つです。 これは主に、この分野が多数の専門分野に分かれており、それによってコンピューターエンジニアのキャリアパスが多数作成されているためです。 ただし、コンピュータエンジニアリングで利用できるキャリアの選択肢の数は、多くの場合、圧倒される可能性があります。 実際、人生の専門的な側面で自分が何を望んでいるのかをまだ理解している学生は、常に1つの紛らわしい質問に直面しています。

「コンピュータ工学の後で何をすべきか？」

私たちの答え–この質問に対する答えは1つではありません！ そして、それがコンピュータ工学の美しさです。 単一のキャリアオプションはありませんが、コンピュータエンジニアリングの後にいくつかあります。 コンピュータ工学の学士号を取得すると、多くの選択肢があります。 より高度な研究を追求するか、企業の世界に参入するかを選択できます。 この投稿では、あなたのキャリアを構築するプロセス全体を説明します。うまくいけば、これで「コンピュータエンジニアリングの後に何をすべきか」という質問に答えることができます。 「「

学習者は平均58％の昇給を受け、最高は400％まで引き上げられます。

まず、コンピュータ工学の高等教育の機会から始めます。

コンピュータ工学のM.Tech/MS–これは、この分野でより高度な研究を追求したい志願者にとって最良の選択肢の1つです。 通常、M.Techは2年間のコースであり、MSは3年間のコースです。 コンピュータ工学のM.Tech/M.Scを修了すると、仕事に応募するか、研究分野（Ph.D.）に入ることができます。

博士号– M.Techの後、博士号を直接取得できます。 プログラム。 これは、この分野の研究に興味のある学生に最適です。 通常、博士号プログラムは、2年間のコースと最低3年間の研究作業を含む5年間の統合コースです。

二重学位（M.Tech + Ph.D.） –これは実際にはPh.D.と非常によく似ています。 唯一の違いは、二重学位があなたにM.TechとPh.Dの両方を与えるということです。 度。

機械学習/データサイエンス/ビジネス分析の大学院プログラム–データサイエンスと、人工知能、機械学習、ディープラーニングなどの関連テクノロジーは、現在業界で最も注目されている分野の一部です。 また、ビジネスアナリティクスは、ビッグデータやデータサイエンスと並行して成長している新しいドメインです。 データサイエンス/ビジネス分析のいずれかの大学院の学位は、データサイエンスとビッグデータのドメインに参入したい人に最適です。

MBA – MBAコースは、経営管理に傾倒している志願者に最適です。 あなたはインドまたは外国の大学からMBAの学位を取得することができます。

コンピュータ工学を修了した後に高等教育を追求することは、あなたのキャリアの見通しをさらに固めるでしょう。 ほとんどの企業や組織は、その分野で高度な学位を取得している候補者に、より高い給与スケールを割り当てています。 さらに、学界や研究分野に参入するための選択肢は常にあります。

高等教育の機会を知ったところで、コンピュータエンジニアリング後のさまざまなキャリアオプションについて説明します。

コンピュータ工学後のトップキャリアオプション

コンピュータ工学の学位は、あなたの前に無限のキャリアの可能性を開きます。 コンピュータ工学後のトップキャリアオプションのいくつかは次のとおりです。

1.ビッグデータエンジニア

ビッグデータエンジニアは、データサイエンティストが安定した最適化されたデータシステムでアルゴリズムを実行できるように、ビジネス向けのスケーラブルなビッグデータエコシステムを構築、テスト、および維持する責任があります。 ビッグデータエンジニアは通常、データアーキテクト、データアナリスト、データサイエンティストと緊密に連携し、すべて1つの目標に焦点を当てています。これにより、組織は、実用的なビジネス上の意思決定に変換できる大規模で複雑なデータセットから有意義な洞察を得ることができます。 ビッグデータは、コンピューターエンジニアリング後の最良のキャリアオプションの1つです。

名前が示すように、ビッグデータエンジニアは主にビッグデータのエコシステム、ツール、テクノロジーを扱います。 データベースの効率を向上させるために、ビッグデータシステムとソフトウェアをアップグレード、トラブルシューティング、および最適化する必要があります。 通常、ビッグデータエンジニアは、Hadoopなどのビッグデータフレームワーク、SQLベースのデータベース、および一般的なデータAPIやETLツールの操作に数年の業界経験が必要です。 ビッグデータエンジニアになる方法について詳しく知りたい場合は、[詳細]をクリックしてください。

2.機械学習エンジニア

機械学習エンジニアは、経験から学び、人間の監督を最小限に抑えるか、まったく行わずに人間のようなタスクを実行できるインテリジェントな機械とシステムの設計と構築を専門とする高度なMLエキスパートです。 彼らは、コンピューターに特定のタスクを明示的にプログラムせずに実行する方法を教えることができる高度なMLアルゴリズムを作成します。 また、機械学習エンジニアは、最先端のMLおよびディープラーニングシステムを開発し、さまざまなMLテストと実験を実行して、独自のAI搭載マシンを革新します。

機械学習エンジニアは、今日最も人気のある専門家の1人です。 ただし、職務内容には、数学、統計、およびコンピューターサイエンスの高度な専門知識が必要です。 機械学習エンジニアが受け取る給与の種類を確認することで、機械学習エンジニアの需要を確認できます。 機械学習エンジニアは、データ構造、アルゴリズム、コンピューターアーキテクチャなど、コンピューターサイエンスの基礎に精通している必要があります。 言うまでもなく、彼らはPython、R、Java、C、Ruby、Perl、Scalaなどの複数の言語に精通しているエキスパートプログラマーでなければなりません。

機械学習について詳しく知りたい場合は、IIIT-BとupGradの機械学習とAIのPGディプロマをご覧ください。これは、働く専門家向けに設計されており、450時間以上の厳格なトレーニング、30以上のケーススタディと課題、IIIT-を提供します。 B卒業生のステータス、5つ以上の実践的なキャップストーンプロジェクト、トップ企業との仕事の支援。

upGradに関連してIITデリーの機械学習プログラムを確認することもできます。 IITデリーは、インドで最も権威のある機関の1つです。 主題で最高の500人以上の社内教員がいます。

3.データサイエンティスト

データサイエンティストは、データサイエンスドメインのマスターです。 彼らは主に複雑なデータから価値を生み出すことに関心を持っています。 データサイエンティストは、企業のリポジトリからだけでなく、複数の外部ソース（ソーシャルメディア、Webサイト、ブログなど）からもデータを収集します。 彼らはこのデータをクリーンアップ、整理、処理してさらに分析し、その中に隠されたパターンを抽出します。 これは、手元にあるデータが組織の現在のビジネス上の課題をどのように解決できるかを理解するのに役立ちます。

データサイエンティストはデータアナリストと緊密に連携し、一緒にデータを深く掘り下げて、実際のビジネス問題の解決策を見つけるために使用できる意味のある洞察を明らかにします。 多くの場合、データサイエンティストは、大量の複雑なビジネスデータを処理するプロジェクトで（プロジェクトマネージャーのように）主導的な役割を果たします。 データサイエンティストは通常​​、データサイエンス、コンピュータサイエンス、エンジニアリング、数学、統計に関する幅広い知識を持っています。

データサイエンスについて知りたい場合は、IIIT-BとupGradのデータサイエンスのPGディプロマをチェックしてください。これは、働く専門家向けに作成され、10以上のケーススタディとプロジェクト、実践的なハンズオンワークショップ、業界の専門家とのメンターシップ、1- on-1業界のメンター、400時間以上の学習、トップ企業との仕事の支援。

また、upGradが提供する管理、データサイエンス、機械学習、デジタルマーケティング、テクノロジーの無料コースもご覧ください。 これらのコースはすべて、一流の学習リソース、毎週のライブレクチャー、業界の課題、およびコース修了証明書を備えています。これらはすべて無料です。

4.データアナリスト

データアナリストは、データサイエンスとビジネスという2つの世界をつなぐ役割を果たします。 さまざまなソースから関連データを収集するのにかなりの時間を費やしますが、データアナリストは、プロジェクトに関与するすべての利害関係者が理解できる方法で調査結果を提示できなければなりません。

データアナリストは、技術的な専門知識を使用して、データの変更、処理、および視覚化のタスクを実行します。 彼らの日常業務のもう1つの重要な側面は、データを最適化し、その品質と正確性を確保することです。 アルゴリズムを作成するだけでなく、アルゴリズムを変更して、内部に保存されているデータを破壊することなく、大規模なデータベースから情報を抽出します。

データアナリストは、データの前にデータを理解するだけでなく、明確な視覚的、書面、および口頭でのコミュニケーションを通じて、技術者以外の利害関係者に明確な洞察を提供する必要があります。 詳細への注意、優れたコミュニケーションスキル、およびデータ視覚化スキルは、データアナリストの最も切望されている3つの資質です。 データアナリスト、データサイエンティスト、エンジニアの違いについて疑問がある場合は、詳細をご覧ください。

5.ブロックチェーン開発者/エンジニア

名前が示すように、Blockchain Developer / Engineersは、Blockchainテクノロジーを専門とするソフトウェアエキスパートです。 ブロックチェーン開発者/エンジニアは、調査と分析から設計と実行に至るまで、ブロックチェーンアプリケーションのライフサイクル全体を処理および監視します。

さまざまなブロックチェーンプログラミング言語（Simplicity、Solidity、Rholang、JavaScript、C ++など）を組み合わせて使用​​し、ブロックチェーンシステムの高度なインターフェイス、機能、およびアーキテクチャを作成します。 ブロックチェーンのアプリケーションとソリューションに必要なインフラストラクチャを設定するほかに、ブロックチェーンの開発者/エンジニアは、システムをサイバー攻撃から保護し、標準的な作業慣行を確立するための重要なセキュリティ対策も設定します。

ブロックチェーン開発者/エンジニアは、ブロックチェーンアーキテクチャ、データ構造、暗号化、スマートコントラクト開発、およびWeb開発について深く理解している必要があります。

6.ソフトウェア開発者

ソフトウェア開発者の役割は、コーディングとプログラミングが好きな人に最適です。 ソフトウェア開発者は、IT/ITESセクターで常に高い需要があります。 これらは、C、C ++、C＃、Java、Python、Ruby、Perl、Scalaなどの複数のプログラミング言語を専門としています。 ソフトウェア開発者は、特定の顧客のニーズに応える独自のユースケースと機能を備えた革新的なソフトウェアプログラムとアプリケーションを作成します。 ソフトウェア開発は、コンピュータエンジニアリングの後の好ましいキャリアオプションの1つです。

ソフトウェア開発者は、さまざまなソフトウェア関連の問題を解決するために必要な技術的創造性と分析的思考スキルの両方を備えている必要があります。 スムーズなワークフローを促進するために、ソフトウェア製品の信頼できるサポートシステムを作成する必要があります。 この専門分野を目指す候補者は、複数のプログラミング言語に堪能であり、効果的なコミュニケーションスキルと問題解決スキルも備えている必要があります。

7.コンピュータネットワークアーキテクト

コンピュータネットワークアーキテクトは、ネットワーキングおよびデータ通信システムを設計、開発、実装、および保守する専門家です。 これには、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、エクストラネット、およびイントラネットが含まれます。 また、ソフトウェア（ネットワークドライバーなど）とハードウェア（アダプターやルーターなど）の両方をアップグレードする作業も処理します。 一般に、コンピュータネットワークアーキテクトは会社のCTO（最高技術責任者）と協力して、組織内で新しいネットワークが最も必要とされる場所を予測します。

コンピュータネットワークアーキテクトは、適切な場所に適切なネットワークを設計および実装できるように、組織の事業計画を十分に理解している必要があります。 また、システムを脆弱性から保護するために、セキュリティパッチやその他の対策の実装を計画する必要があります。 さらに、コンピュータネットワークアーキテクトは、現在のデータトラフィックをより適切に分析し、トラフィックの増加がネットワークにどのように影響するかを推定するために、新しいネットワークテクノロジを調査する必要もあります。

8.コンピュータシステムアナリスト

コンピューターシステムアナリストは、コンピューターエンジニアリングの後、組織の既存のコンピューターシステム、設計情報システム、およびビジネスワークフローの研究に焦点を当て、より革新的で効率的で生産的なソリューションを考案するのに役立つ、人気のあるキャリアオプションの1つです。 コンピュータシステムアナリストは、ビジネスドメインとITドメインの両方に関する深い知識を持っているため、ビジネスの世界と情報技術（IT）の間のギャップを埋めるのに役立ちます。

彼らは、効果的なコンピューターシステムを設計するために多くの技術を採用し、コンピューターシステムの効率とパフォーマンスを向上させるために、データの隠れた傾向を分析するための広範なテストも実施しています。

企業は、新しいシステムを開発したり、既存のシステムを微調整したりする汎用アナリストとしてコンピューターシステムアナリストを雇うことがよくありますが、システムアーキテクト、ソフトウェア品質保証（QA）アナリスト、プログラマーアナリストなどの専門アナリストを雇うこともあります。

9.データベース管理者

これらの専門家は主に会社のデータベースの日常的な機能に焦点を当てているため、データベース管理者の職務は業界で極めて重要です。 彼らは、データベースを維持し、データベースソフトウェアの購入を監視および追跡し、データベースアクセスを管理し、セキュリティ対策を実装し、既存のソフトウェア製品に組み込まれている変更を監視します。

データベース管理者は、機密データの整合性とプライバシーを保護および維持するために、企業データベースの品質管理とパフォーマンスにも責任を負います。

データベース管理者は、優れた組織的および分析的スキルを持っている必要があります。 ITのビジネス要件を十分に理解し、最新の技術開発を常に最新の状態に保つ意欲を持っている必要があります。 データベース管理者は、IT企業、経営コンサルタント会社、金融機関、大学、さらには大量のデータを扱う政府機関によっても採用されています。

10.情報セキュリティアナリスト

情報セキュリティアナリストは、組織の機密データおよびミッションクリティカルなデータの保護に専念する専門家です。 彼らは常にサイバー犯罪者の一歩先を行き、ハッカーや攻撃者による侵害からネットワークとシステムを保護する必要があります。 そのためには、サイバーセキュリティの新しいトレンドを継続的に把握し、企業のデータとシステムのセキュリティを保護する革新的なソリューションを設計する必要があります。

情報セキュリティアナリストは、リスク評価、脆弱性評価、防衛計画の3つのコア領域に焦点を当てています。 したがって、この職務には、企業のすべての機密情報を保護するために必要な、有能な調査および問題解決のスキルが必要です。

11.フルスタック開発者

フルスタック開発者は、主にプログラミングとコーディングに携わっています。 彼らは、標準のHTML / CSS慣行を順守し、クライアントの仕様と要求に従って、Webサイトの青写真を設計および作成します。 また、適切なソフトウェアドキュメントを維持する必要があります。 この役割はユーザーエクスペリエンスと機能に重点を置いているため、フルスタック開発者はグラフィックデザインとコンピュータープログラミングの両方に精通している必要があります。

デジタルドメインとeコマースドメインの企業間の激しい競争のおかげで、彼らは引き続き高い需要があります。 フルスタック開発者は、クライアント側コンポーネント、サーバー側言語、Webアプリケーションフレームワーク、およびデータベース管理システムの技術的ノウハウを持っている必要があります。 インドのフルスタック開発者給与の詳細をご覧ください。

12.情報システムマネージャー

情報システム管理者は、組織内のコンピューターおよび情報技術（IT）システムを管理および実装する経営幹部です。 彼らは、企業のトップマネジメントとITスペシャリストの間の連絡役として機能します。 彼らは、企業が使用するすべてのコンピュータシステム、ソフトウェアアプリケーション、およびその他のハードウェア/ソフトウェアコンポーネントの安全で効果的な運用を担当しています。

情報システムマネージャーは、コンピューターエンジニア、システムアナリスト、データセキュリティスペシャリスト、技術サポートスペシャリストなど、他のITプロフェッショナルの作業を監督および管理します。

情報システムマネージャーのキャリアの見通しは、ほとんどの企業が職場の生産性と事業運営を改善するために採用しているため、非常に有望です。 強力な組織および管理スキルとは別に、情報システムマネージャーは、リーダーシップ、コミュニケーション、プロジェクト管理、時間管理、カスタマーサービススキルなどのソフトスキルも備えている必要があります。

まとめ

だから、これらはあなたが考えることができるコンピュータ工学の後のトップ12のキャリアオプションです！ これらのキャリアパスはすべて、業界の需要が高いため、適切な年次報酬から非常に高い年次報酬があります。

自分の興味に基づいてコンピュータエンジニアリングの後にどのキャリアオプションを選択すべきかについて詳しく知りたい場合は、キャリアカウンセラーに相談して、現在の業界の傾向、さまざまな分野の将来の範囲などについて詳しく知ってください。