Data Science Karrierewachstum: Die Zukunft der Arbeit ist da

Das Karrierewachstum in der Datenwissenschaft ist eines der schnellsten weltweit, wobei Harvard Business Review es als den heißesten Job des 21. Jahrhunderts und LinkedIn als den am schnellsten wachsenden Job im Jahr 2017 bezeichnet. Unternehmensführer nennen Daten das neue Öl.

Es wird prognostiziert, dass es bis 2026 rund 11,5 Millionen neue Arbeitsplätze in diesem Bereich geben wird, und die Marktgröße von Big Data wird bis dahin schätzungsweise 96 Milliarden US -Dollar betragen . Doch trotz all dieser Zahlen klafft eine große Lücke zwischen Stellenausschreibungen und Talenten in diesem Bereich. Laut Quanthub wird der weltweite Technologiemangel in den nächsten zehn Jahren voraussichtlich 85 Millionen erreichen.

Laut PwC wird im Nahen Osten die künstliche Intelligenz (KI) – ein massiver Treiber der Data-Science-Branche – allein in den Vereinigten Arabischen Emiraten bis 2030 einen Wert von 320 Milliarden US -Dollar haben. Somit bewegt sich die Region auf eine kolossale Entwicklung zu, benötigt jedoch eine Armee von Fachleuten und Experten, um sie auf die angestrebten Höhen zu bringen.

Für Berufstätige, die ihren Beruf wechseln oder neu beginnen möchten, ist der Karriereweg Data Science genau das Richtige für Sie.

Datengetriebene Karrierewege

Hier sind die Rollen, aus denen ein Data-Science-Experte wählen kann.

Datenwissenschaftler

Data Scientists betreuen Projekte von Anfang bis Ende. Sie haben ein vollständiges Verständnis des Geschäftsproblems und analysieren und organisieren Informationen, die das Problem lösen. Sie sind die besten Fachleute, um ganzheitliche Erkenntnisse auszutauschen, Muster zu entdecken, Lösungen zu teilen und zukünftige Trends in Bezug auf das Problem vorherzusagen. Im Allgemeinen werden in großen Organisationen die Fähigkeiten von Datenwissenschaftlern in Aktion gesehen, um das Projekt zu leiten, anstatt sich vollständig mit Details auf Ausführungsebene zu befassen.

Daten Analyst

Wie der Titel schon sagt, sind Datenanalysten diejenigen, die tief in Informationen – strukturiert oder unstrukturiert – eintauchen und sie analysieren. Sie führen Suchanfragen in einer Datenbank durch und extrahieren wertvolle Daten für das Geschäftsproblem. Sie verwenden Algorithmen und Modelle, um die Daten zu verarbeiten, zu optimieren und zu manipulieren. Ein Karriereweg in der Datenanalyse beinhaltet auch die Visualisierung, was bedeutet, dass sie die Daten durch vereinfachte Diagramme und Zahlen darstellen müssen.

Dateningenieur/Architekt

Data Engineers sind diejenigen, die Datenökosysteme entwerfen, erstellen und warten, die Data Scientists zum Ausführen ihrer Algorithmen verwenden. Sie testen diese Systeme und Pipelines auch, um hochgradig optimierte Läufe sicherzustellen. Die Aktualisierung des Datensystems liegt ebenfalls in der Verantwortung des Datentechnikers. Sie formatieren Datenstapel und gleichen diese Formate mit denen im Datensystem ab, was die Arbeit des Datenwissenschaftlers erleichtert.

Geschichtenerzähler von Daten

Eine der neuesten und kreativsten Data-Science-Möglichkeiten , Data Storytelling, umfasst die Visualisierung von Daten, die Erstellung von Berichten und Statistiken und deren Ausdruck in einer Weise, die zur Erzählung des Geschäftsproblems passt. Die von Data Scientists und Analysten gesammelten Daten liegen oft in komplexen, numerischen und statistischen Formaten vor. Datenerzähler überbrücken die Lücke zwischen technischen Daten und menschlichem Verständnis, indem sie eine Geschichte erfinden, um Erkenntnisse zu vereinfachen.

Wissenschaftler für maschinelles Lernen

Ein Machine Learning (ML)-Wissenschaftler ist für die Erforschung und Entwicklung neuer Methoden, Algorithmen und Ansätze für Data Science verantwortlich. ML-Wissenschaftler ist in dieser Branche immer noch eine anstehende Stelle. ML-Wissenschaftler sind im Allgemeinen Teil der Abteilung Forschung und Entwicklung (F&E) in jeder Organisation. Sie sind dafür verantwortlich, innovative Datenverarbeitungs- und Analyseansätze zu finden, die häufig zu veröffentlichten Arbeiten führen.

Business Analyst

Business Analysten haben etwas andere Funktionen als andere Data-Science-Rollen. Sie sind mehr im Einklang mit dem geschäftlichen Aspekt des Problems. Ihre Verantwortung besteht darin, die gesammelten Daten und Erkenntnisse zu nutzen, um umsetzbare Erkenntnisse zur Lösung des Geschäftsproblems zu entwickeln.

Sie haben ein umfassendes Verständnis für Datensysteme, den Umgang mit großen Datensätzen und die Organisation wertvoller Daten. Die letztendliche Verantwortung für die Verknüpfung von Daten mit der Problemlösung liegt jedoch bei den Business-Analysten, was dies zu einem der erfüllendsten Karrierewege für Datenwissenschaftler macht .

Datenbankadministrator

Manchmal unterscheiden sich die Fachleute, die eine Datenbank entwerfen, und diejenigen, die sie verwenden. In solchen Fällen müssen Teams aufeinander abgestimmt werden, damit die Datenverarbeitung effizient fortgesetzt werden kann. Diese Verantwortung liegt bei einem Datenbankadministrator. Datenbankadministratoren überwachen das Datenbanksystem und sorgen für dessen reibungslose Funktion. Sie führen auch Aufzeichnungen über den Datenfluss, indem sie Backups erstellen. Wenn ein Mitarbeiter Zugriff auf die Datenbank benötigt, ist er für die Erteilung der Genehmigung verantwortlich.

Statistiker

Manchmal benötigen Organisationen Experten für eine bestimmte Funktion, um genaue Ergebnisse zu erhalten. Und Statistiker sind Experten, die eine Karriere in der Datenwissenschaft aufbauen, indem sie statistische Theorien und Modelle verwenden. Statistiker sind für das Sammeln, Organisieren, Präsentieren und Analysieren von Daten mit statistischen Methoden verantwortlich. Sie arbeiten typischerweise in Branchen, die Statistiken für ein kontinuierliches Funktionieren benötigen, wie Sport, Finanzen, Transport, Marktforschung usw. Sie können auch akademische Experten sein.

Sich entwickelnde Rollen

Der Bereich Data Science entwickelt sich ständig weiter. Daher sind die in der Branche verfügbaren Karrieren nicht auf die oben genannten beschränkt. Es wird erwartet, dass mehrere spezifische Rollen entstehen – Ingenieure für künstliche Intelligenz (KI), KI-Entwickler, Deep-Learning-Spezialisten, ML-Systementwickler und mehr.

Weg eines Data Science Professionals

Wenn Sie sich immer noch fragen , ob Data Science eine gute Karriere ist, werden Sie feststellen, dass Data Scientists einen spannenden Fortschritt sehen, wenn sie die Leiter hinaufsteigen.

Einstiegslevel

Normalerweise ist der Fachmann in dieser Phase ein Praktikant, ein Junior oder ein Mitarbeiter. Als Einstiegsjob sind Profis roh und arbeiten einfache Aufgaben. Zu diesen Aufgaben gehört das Debuggen vorhandener Modelle.

Von Junioren oder Mitarbeitern wird nicht erwartet, dass sie neue Modelle erstellen, sondern Abfragen in aktuellen Datenbanken und statistischen Modellen durchführen, um Daten zu sammeln und zu analysieren. Sie sind im Allgemeinen diejenigen, die ausführen und sich des Geschäftsproblems nicht unbedingt bewusst sind. Ihnen werden Aufgaben zugewiesen, anstatt selbst Jobs anzunehmen.

Mittlere Ebene

Nach etwa zwei bis fünf Jahren wird ein Junior Data Science Professional in die Position „Senior“ befördert. ML-Ingenieure, KI-Entwickler, Data-Science-Manager und Datenarchitekten beginnen im Allgemeinen in dieser Position, da das Fachgebiet tiefergehende Kenntnisse erfordert.

Als Senior sind Data-Science-Experten Architekten neuer Modelle und Produkte. Sie kennen geschäftliche Probleme und sind für die Leitung einzelner Teams für ein bestimmtes Problem verantwortlich. Sie entwerfen neue Systeme, beseitigen logische Fehler in aktuellen Modellen, schreiben innovative, aber wiederverwendbare Codes und bauen sichere Datenpipelines.

Führungsebene

Auf der fortgeschrittensten Ebene befinden sich die Lead Data Science Professionals und Directors, die große Projekte beaufsichtigen, häufig den Lösungsweg des Geschäftsproblems abbilden und das Layout für verschiedene Jobs bereitstellen. Sie haben in der Regel eine unternehmerische Denkweise, verstehen vielfältige geschäftliche Herausforderungen, entdecken neue Möglichkeiten und sind führend.

Sie sind in der Lage, mit mehreren Organisationen und Projekten gleichzeitig umzugehen. Sie haben kombinierte, wenn nicht sogar fundierte Kenntnisse aller Datenbanksysteme, ML- und KI-Praktiken und Programmiersprachen. Es ist das ultimative Karriereziel in der Datenwissenschaft.

Betreten Sie das ständig wachsende Feld der Datenwissenschaft

Wenn Sie noch hier sind, sind Sie wahrscheinlich daran interessiert, einen Schritt nach vorne zu machen, um ein Data-Science-Experte zu werden. Aber Sie machen sich Sorgen darüber , wie Sie ohne Erfahrung eine Karriere in der Datenwissenschaft beginnen können .

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In den nächsten Jahren wird das Feld exponentiell wachsen. Schließen Sie sich einem transformativen Karriereweg an, der die Art und Weise, wie Unternehmen geführt werden, lenkt und die Welt dazu inspiriert, ein besserer Ort zu werden. Die Zeit, in das am schnellsten wachsende Feld der Welt einzusteigen, ist jetzt .