Top 8 opțiuni de carieră pentru știința datelor în SUA [2022]

În 2012, HBR a proclamat Data Scientist drept „cea mai sexy slujbă a secolului 21”, iar acum începem să vedem de ce!

Știința datelor este o putere omniprezentă care a pătruns aproape fiecare aspect al vieții noastre de zi cu zi. De la educație la asistență medicală, Data Science are aplicații în toate paralelele industriei moderne.

Pe măsură ce internauții, companiile și organizațiile din întreaga lume continuă să genereze grămezi colosale de date (cum vorbim noi!), importanța tehnologiilor Data Science devine mai pronunțată în scenariile din lumea reală. Tehnologii precum AI, ML și Deep Learning transformă lumea din jurul nostru, dând naștere la noi oportunități în mai multe industrii, inclusiv comerțul electronic, Fintech, Healthcare și EdTech.

Afacerile de toate formele și dimensiunile profită de acest vast grup de date pentru a inova soluții unice și pentru a se concentra pe personalizarea experiențelor clienților. Cu un număr tot mai mare de companii care folosesc tehnologiile Data Science, cererea de experți calificați și calificați în Data Science crește vertiginos.

În timp ce IBM estimează că până în 2020 locurile de muncă disponibile pentru toți profesioniștii din Data Science și Analytics din SUA vor crește cu 364.000 la 2.720.000, Biroul de Statistică al Muncii din SUA susține că până în 2026 vor apărea 11,5 milioane de noi locuri de muncă în Data Science .

Dacă există ceva ce dovedesc aceste statistici, este faptul că Data Science este aici pentru a rămâne, iar cu timpul vor apărea noi locuri de muncă în Data Science, împingând și mai mult cererea de experți în Data Science.

Ce companie IBM dedicată AI înseamnă un boom al locurilor de muncă AI?

IBM a fost mult timp în fruntea științei datelor, în special a inteligenței artificiale. IBM Watson este unul dintre cele mai mari exemple ale realizărilor sale în acest domeniu. Fiind în afacerea Data Science de atât de mult timp, IBM crede cu tărie că „ AI fluidă ” este nevoia momentului.

Cu cuvinte simple, industria modernă are nevoie de tehnologie AI care este fluidă, ceea ce înseamnă că se poate adapta rapid la situația în cauză. Această tehnologie avansată poate aplica cunoștințele și modelele pentru un domeniu specific noilor cazuri de utilizare și provocări. Au nevoie de inteligență artificială care să combine diferite forme de cunoaștere, să desfășoare relații cauzale și să învețe lucruri noi în mod independent.

Pentru a atinge acest obiectiv, IBM a început deja să dezvolte instrumente de inginerie AI nou-age. Cele patru fluxuri de lucru principale care propulsează această viziune sunt:

• AI neurosimbolic

AI neurosimbolic este o proiecție mai înaltă și mai avansată a învățării profunde. Acesta își propune să valorifice puterea rețelelor neuronale cu metode simbolice pentru a îmbunătăți și optimiza abilitățile de raționament ale AI.

• Inteligență artificială sigură și de încredere

IBM își propune să ofere IA robustă, sigură și de încredere, care se concentrează pe explicabilitate, acuratețe și reducerea părtinirii.

• Inginerie AI

Scopul este de a dezvolta instrumente și capabilități de inginerie AI pentru a simplifica și automatiza sarcinile de rutină, cum ar fi pregătirea datelor, formarea modelelor și gestionarea ciclului de viață al software-ului.

• Hardware AI

IBM lucrează pentru a dezvolta o clasă disruptivă de hardware AI care să fie eficient din punct de vedere energetic. Acest hardware AI poate crește puterea și potențialul de calcul fără a crește cererea și consumul de energie.

Treptat, pe măsură ce aceste tehnologii se lansează pe piață, companiile din SUA se vor prezenta pentru a le adopta în infrastructura lor Data Science. Bineînțeles, aceste tehnologii noi vor da naștere la noi roluri de muncă, alimentând și mai mult boom-ul muncii AI.

Acest lucru va împinge cererea de experți în știința datelor și IA cu experiență și talent, care să poată valorifica eficient aceste tehnologii la întregul lor potențial. În viitor, AI va crea o carieră clară pentru angajați, subliniind seturi de abilități specifice pentru joburile Data Science.

Oportunități de carieră pentru Data Scientist în SUA

Profilul de job al Data Scientist s-a clasat pe locul 1 în cele mai promițătoare locuri de muncă ale LinkedIn în SUA în 2019, raportând o creștere de peste 56% a locurilor de muncă deschise față de an. Statisticile sugerează că posturile de Data Scientist au crescut cu peste 650% din 2012 !

Dar cine sunt cercetătorii de date?

Potrivit HBR, un Data Scientist este „un profesionist de rang înalt, cu pregătirea și curiozitatea de a face descoperiri în lumea datelor mari”.

Un Data Scientist este un expert multitalentat bine versat în matematică, statistică, informatică și știința informației. Ei sunt specializați în colectarea de date din surse disparate și analiza seturi de date mari care conțin date structurate și nestructurate pentru a obține informații semnificative.

Odată ce extrag aceste perspective și modele de date, ei folosesc o combinație de metode științifice, statistice și analitice avansate pentru a interpreta constatările și a le transforma în decizii de afaceri aplicabile.

Oamenii de știință de date combină tot ce este mai bun din ambele lumi – afaceri și IT. Obiectivul lor principal este de a studia și analiza Big Data pentru a ajuta companiile și organizațiile să ia decizii foarte specifice, direcționate, bazate pe date.

Datorită gamei extinse de aplicații industriale a Data Science, oamenii de știință în domeniul datelor pot lucra în aproape orice industrie din SUA. Ei pot găsi oportunități de angajare cu compensații salariale ridicate și creșterea locurilor de muncă în educație, comerț electronic, retail, IT, BFSI, asistență medicală, produse farmaceutice, producție, lanț de aprovizionare și logistică, transport, media și divertisment, cercetare aerospațială/aeronautică și armată.

După cum am menționat mai devreme, oamenii de știință în domeniul datelor pot lucra pentru companii de toate dimensiunile – de la startup-uri la corporații mari, multinationale și centre de cercetare.

Calea de carieră pentru a deveni un Data Scientist

Iată o schiță generală a modului în care puteți progresa pentru a deveni Data Scientist:

1. Obțineți o diplomă de licență

Cea mai bună cale de intrare în știința datelor este să obțineți o diplomă de licență într-un domeniu strâns legat de știința datelor. Puteți alege matematică, statistică, informatică/inginerie, IT și tehnologia informației ca specializări de licență, deoarece aceste domenii sunt strâns legate de știința datelor.

2. Obțineți o diplomă de master

Știința datelor este un domeniu de studiu extrem de complex și, prin urmare, solicită aspiranților să-și finalizeze studiile postuniversitare în oricare dintre subiectele menționate mai sus. Majoritatea companiilor caută candidați care au o diplomă de master sau superioară (doctorat) pentru posturi de Data Science.

3. Dobândiți abilitățile potrivite

Aspiranții Data Science trebuie să dezvolte abilități de nișă, inclusiv programare; structuri de date; extragerea datelor, curățare și munging; vizualizarea datelor și raportare; analize statistice; analiza riscurilor și depozitarea datelor. Pe lângă aceste abilități, ei trebuie să dobândească și abilități soft, cum ar fi comunicarea eficientă, gândirea critică, rezolvarea problemelor, abilitățile de organizare și de management.

4. Bag o slujbă de bază

După parcurgerea primilor trei pași, ar trebui să fiți gata să ocupați o poziție de nivel de intrare în știința datelor (de exemplu, analist junior de date, analist de business intelligence, inginer de date etc.). Asigurați-vă că alegeți un loc de muncă într-o companie care permite celor proaspeți să crească și să învețe. Vă va ajuta dacă creați un portofoliu online detaliat care să evidențieze abilitățile, domeniile de expertiză și proiectele dvs. Acest lucru vă va ajuta să atrageți atenția potențialilor angajatori.

5. Optați pentru certificările Data Science

Certificarile Data Science sunt o modalitate excelentă de a obține cunoștințe din industrie și abilități de nișă. Învățați esențialul abilităților de știință a datelor, cum ar fi programarea și analiza datelor, folosind instrumente Big Data precum Hadoop, Hive, Spark etc. De obicei, companiile tind să prefere candidații care au certificări suplimentare împreună cu o diplomă de master, deoarece aceasta arată dorința lor de a-și perfecționa competențele. și îmbogățiți cunoștințele lor.

Locuri de top în domeniul științei datelor în SUA

Data Scientist nu este singurul profil de post în tendințe în Data Science. Există o întreagă gamă de posturi provocatoare și bine plătite în domeniul științei datelor care merită luate în considerare. Iată primele opt locuri de muncă din Data Science din SUA:

1. Inginer de învățare automată

Inginerii Machine Learning sunt experți cu înaltă calificare, specializați în Machine Learning. Ei proiectează, construiesc, operează și gestionează modele/sisteme inteligente care pot îndeplini o gamă largă de sarcini învățând din experiență. Inginerii ML dezvoltă algoritmi ML pentru a antrena aceste modele pentru a îndeplini sarcini asemănătoare omului cu puțină sau deloc supraveghere umană. Ei lucrează cu oameni de știință și analiști de date.

Inginerii de învățare automată trebuie să cunoască bine conceptele matematice, statistice și informatice. Ei trebuie să cunoască mai multe limbaje de programare precum Python, Java, Scala, R, C, C++ etc.

Salariu

Salariul mediu anual al inginerilor ML în SUA este de 1.25.000 USD, iar intervalul de salariu tipic se situează între 1.14.121 USD și 1.47.134 USD pe an.

2. Data Architect

Un arhitect de date evaluează și analizează nevoile de date ale unei companii, conturează foaia de parcurs pentru a îndeplini aceste cerințe, determină standardele și obiectivele pentru managementul datelor și se asigură că toate obiectivele și nevoile se aliniază perfect cu strategia generală și arhitectura de afaceri a companiei.

Ei dezvoltă și implementează soluții de baze de date pentru a stoca și a prelua date de afaceri și pentru a supraveghea activitățile de migrare a datelor. Arhitecții de date folosesc, de asemenea, diferite tehnici analitice și statistice pentru a analiza informațiile și a-și prezenta constatările prin rapoarte detaliate conducerii superioare și părților interesate ale companiei.

Arhitecții de date trebuie să fie competenți în matematică aplicată și statistică. Ei trebuie să aibă cunoștințe extinse despre vizualizarea datelor, migrarea datelor, RDMS, proiectarea bazelor de date, managementul bazelor de date și cloud computing.

Salariu:

Salariul mediu anual al arhitecților de date din SUA este de 119.011 USD, iar intervalul de salariu tipic este între 86.013 USD și 140.836 USD pe an.

3. Statistician

Statisticienii adună, analizează și interpretează date numerice pentru a identifica tendințele și modelele care pot ajuta companiile să înțeleagă datele cantitative de afaceri și să ia decizii informate. Ei folosesc tehnici matematice, metodologii statistice și software de calculator pentru a înțelege datele complexe și pentru a face predicții precise de afaceri.

Statisticienii trebuie să știe cum să folosească termeni, concepte și metodologii statistici pentru diferite situații și cazuri de afaceri. Ei trebuie să posede abilități analitice, de rezolvare a problemelor și de comunicare.

Salariu:

Salariul mediu anual al statisticienilor din SUA este de 99.986 USD, iar intervalul de salariu tipic se situează între 52.690 USD și 146.770 USD pe an.

4. Dezvoltator Full-Stack

După cum sugerează și numele, dezvoltatorii Full-Stack sunt foarte calificați în tehnologia full-stack, ceea ce înseamnă că pot gestiona atât programarea pe partea de server, cât și pe partea client. Ei dezvoltă logica de bază care rulează în fundal (alimentând site-ul/aplicația) și proiectează, de asemenea, interfața cu utilizatorul (UI) cu care interacționează utilizatorii. Dezvoltatorii Full-Stack gestionează ciclul de viață de la capăt la capăt al aplicațiilor software.

Dezvoltatorii Full-Stack trebuie să fie calificați în codarea HTML/CSS/JavaScript. Ei trebuie să aibă cunoștințe aprofundate despre arhitectura bazelor de date și web, proiectarea arhitecturii aplicațiilor, sistemele de control al versiunilor. De asemenea, trebuie să aibă un fler în scrisul tehnic.

Salariu:

Salariul mediu anual al dezvoltatorilor Full-Stack din SUA este de 95.308 USD, iar intervalul de salariu tipic se situează între 81.210 USD și 107.541 USD pe an.

6. Dezvoltator Business Intelligence (BI).

Dezvoltatorii BI sunt profesioniști responsabili cu proiectarea, implementarea și întreținerea interfețelor BI ale unei companii, inclusiv instrumente de interogare, tablouri de bord de vizualizare a datelor și instrumente de modelare a datelor. Dezvoltatorii BI sunt conștienți de particularitățile și provocările domeniului de afaceri, ceea ce le permite să înțeleagă cerințele de afaceri și să implementeze soluțiile BI în consecință.

Dezvoltatorii BI trebuie să aibă un fundal în administrarea bazelor de date/baze de date și experiență în lucrul cu instrumente BI. Pe lângă abilitățile excepționale de analiză a datelor și analiză de afaceri, dezvoltatorii BI trebuie să fie calificați în depanare/rezolvare a problemelor. Aceștia trebuie să fie familiarizați cu sistemele de gestionare a bazelor de date, procesarea analitică online (OLAP) și cadrul ETL (Extract, transform, load).

Salariu :

Salariul mediu anual al dezvoltatorilor BI din SUA este de 94.897 USD, iar intervalul de salariu tipic se situează între 80.150 USD și 107.575 USD pe an.

7. Inginer Big Data

Inginerii Big Data se ocupă în mod specific de toate lucrurile Big Data. În acest sens, ei îndeplinesc o serie de funcții. Ei proiectează, construiesc, testează, implementează și întrețin soluții Big Data.

De asemenea, dezvoltă sisteme de procesare a datelor la scară largă folosind instrumente Big Data precum MapReduce, Hadoop, Spark, MongoDB, Cassandra etc. Inginerii Big Data evaluează nevoile software și hardware ale unei companii. În esență, aceștia sunt experți care gestionează întreaga infrastructură de date și arhitectura unei organizații.

Inginerii Big Data sunt, de obicei, competenți în software-ul/ingineria datelor. În plus, aceștia sunt, de asemenea, cunoscători în codificare, dezvoltare software, design orientat pe obiecte, extragerea datelor, vizualizarea datelor și analiză statistică și cantitativă.

Salariu:

Salariul mediu anual al inginerilor Big Data din SUA este de 89.838 USD, iar intervalul de salariu tipic se situează între 141.797 USD și 181.332 USD pe an.

8. Analist de date

Analiștii de date colectează, organizează, procesează și analizează volume mari de date. Ei folosesc diferite instrumente analitice și statistice pentru a studia datele și pentru a extrage modele relevante din seturi masive de date.

Analiștii de date trebuie să își prezinte constatările în rapoarte consolidate și vizualizări în moduri care să fie lizibile pentru membrii tehnici și non-tehnici ai unei organizații. Astfel, analiza datelor și vizualizarea datelor sunt cele mai importante două responsabilități de muncă ale analiștilor de date. Prin descoperirile lor, ei ajută companiile să elaboreze soluții centrate pe date pentru problemele de afaceri.

Analiștii de date trebuie să aibă o perspicacitate puternică în afaceri, împreună cu alte abilități tehnice, cum ar fi programarea, extragerea datelor, curățarea și prelucrarea datelor, vizualizarea datelor, depozitarea datelor și inteligența de afaceri.

Salariu

Salariul mediu anual al analiștilor de date din SUA este de 76.920 USD, iar intervalul de salariu tipic este între 67.585 USD și 85.873 USD pe an.

Învață Data Science online: Avantajul upGrad

Până acum, este evident că știința datelor este unul dintre cele mai actuale și promițătoare domenii ale secolului 21. Locurile din Data Science se laudă cu o creștere rapidă a carierei și pachete anuale consistente. Astfel, oricine dorește să valorifice această oportunitate fantastică trebuie să se înscrie la cursuri de știință a datelor sau programe de certificare.

upGrad oferă trei cursuri fantastice de Data Science în asociere cu IIIT-Bangalore, care vă pot ajuta să începeți o carieră de succes în Data Science:

1. Diploma PG în Data Science

Acest curs de diplomă este un program de 12 luni care extinde cinci opțiuni de specializare - Deep Learning, NLP, Business Intelligence/Data Analytics, Business Analytics și Data Engineering. Cursul include 14 instrumente/limbi de programare și peste 60 de proiecte industriale.

2. Certificare PG în știința datelor

Acesta este un curs de 7 luni de știință a datelor care acoperă programarea Python, analiza predictivă folosind Python, vizualizarea folosind Python, SQL de bază și avansat, algoritmi ML de bază și avansați și EDA. Include mai mult de 7 studii de caz și proiecte industriale.

3. Master of Science in Data Science

Acesta este un program de master de 18 luni în știința datelor, care oferă și cinci specializări - Deep Learning, NLP, Business Intelligence/Data Analytics, Business Analytics și Data Engineering. Cursul include peste 60 de studii de caz și proiecte.

Aceste programe sunt concepute pentru profesioniști care lucrează și, prin urmare, aceste cursuri sunt alegerea perfectă dacă sunteți în căutarea unui punct de cotitură interesant în cariera dumneavoastră. Cursurile upGrad vin cu promisiunea de asistență în carieră dedicată, mentorat personalizat, soluționare în timp util a îndoielilor și oportunități de acces global.

Sperăm că acest lucru vă ajută!