Data Science Jobs in den USA: Vollständiger Leitfaden [mit Jobprofilen]

Data Science ist ein multidisziplinäres Technologiefeld, das wissenschaftliche Techniken, Systeme und Algorithmen verwendet, um relevante Informationen aus strukturierten und unstrukturierten Daten herauszuholen. Die extrahierten Informationen werden dann in einer Vielzahl von Domänen angewendet.

Data Scientists sind dafür verantwortlich, Daten zu analysieren und sie in relevante und nutzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Sie verwenden ausgeklügelte Modelle für maschinelles Lernen, um vergangene Trends zu untersuchen und zukünftige Marktergebnisse vorherzusagen. Angesichts ihres futuristischen Designs ist Data Science einer der zuverlässigsten Aspekte für Unternehmen, die wegweisende Geschäftsentscheidungen treffen und wettbewerbsfähig bleiben wollen. Daher floriert natürlich die Nachfrage nach Fachleuten in der Datenwissenschaft. Wenn Sie ein Anfänger in Python und Data Science sind, kann Ihnen die Data Science-Zertifizierung von upGrad definitiv helfen, tiefer in die Welt der Daten und Analysen einzutauchen.

Laut einer Studie von LinkedIn haben Data Science-Rollen im Laufe der Jahre ein stetiges Wachstum erfahren – allein zwischen 2015 und 2019 wurde ein Wachstum von 74 % verzeichnet. Derzeit sind Data Scientists in den USA und auf der ganzen Welt enorm gefragt.

Warum genau brauchen wir Data Science?

Welche Qualifikationen sind erforderlich?

Was hat es mit dem Bereich auf sich, das in letzter Zeit Studenten und Fachleute in Scharen in die Datenwissenschaft zieht?

Scrollen Sie weiter, um es herauszufinden!

Warum Data Science?

Data Science ist eine Verschmelzung von Programmierung, Mathematik und Statistik, die Erkenntnisse und aussagekräftige Interpretationen aus den verfügbaren Daten generiert. Es ist das gefragteste Technologiefeld, da digitale Daten Unternehmen vollständig umgestaltet haben, indem sie Unternehmen dabei unterstützen, relevantere und kundenorientiertere Entscheidungen zu treffen. Warum?

• Das Verstehen und Analysieren von Daten reduziert die Unsicherheit im Geschäft, indem es hilft, die Anforderungen und Erwartungen der Kunden mit der Kraft des maschinellen Lernens zu verstehen.
• Maschinelles Lernen hilft bei der Erstellung von Produkten, die bei den Kunden sicher ankommen.
• Der Hauptzweck der Datenwissenschaft besteht darin, Muster innerhalb der Daten mit einer Kombination statistischer Methoden zu untersuchen. Data Scientists führen eine detaillierte Untersuchung von Daten durch, indem sie Erkenntnisse extrahieren, sie durcheinanderbringen und verarbeiten, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen. Schließlich ziehen sie wichtige Schlussfolgerungen aus den Daten, die weiter verwendet werden, um wichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen.
• Data Science hat viele neue Domänen in der IT-Branche hervorgebracht. Da Data Science eine Kombination aus Statistik und Informatik ist, ist ihr Anwendungsspektrum umfangreich.
• Branchen und Unternehmen sind heute ausschließlich auf Datenwissenschaftler angewiesen, um Gewinne zu maximieren, da sie den Unternehmen helfen, die Anforderungen der Zielkunden besser zu verstehen. Diese Daten umfassen die Beobachtung des Kaufmusters, der Kaufhäufigkeit und des Kundenfeedbacks.
• Qualifizierte Data Scientists sind ein Gewinn für ein Unternehmen, da sie wichtige Informationen aus jeder Art von Daten extrahieren und das Unternehmen in die richtige Richtung lenken können.

Notwendige Qualifikationen für Data Scientist-Anwärter

Eine formelle Ausbildung ist zwingend erforderlich, um in der Data-Science-Branche Fuß zu fassen. Grundvoraussetzung ist ein Bachelorabschluss in Informatik, Physik, Statistik oder Mathematik. Die Rolle eines Data Scientists erfordert neben der reinen schulischen Qualifikation noch einiges mehr. Im Folgenden finden Sie eine Liste der wesentlichen Fähigkeiten, die ein Data Scientist besitzen muss:

• Sicheres Verständnis der Grundlagen von Data Science
• Statistische Fähigkeiten
• Kompetente Programmierkenntnisse
• Fähigkeiten zur Datenanalyse und -manipulation
• Fähigkeiten zur Datenvisualisierung
• Big Data, maschinelles Lernen und Deep Learning
• Softwareentwicklung
• Effektive Kommunikations- und Storytelling-Fähigkeiten
• Analytisches Denkvermögen und eine systematische und strukturierte Herangehensweise an Problemlösungen
• Leidenschaft fürs Lernen

Data Science Careers: Liste der Data Science-Jobs in den USA

Sehen wir uns nun einige der begehrtesten Data-Science-Jobs in den USA und ihre Vergütung an:

1. Datenbankmanager

Durchschnittsgehalt : 58.727 $ pro Jahr

Datenbankmanager sind dafür verantwortlich, die Datenbank des Unternehmens zu pflegen, Probleme zu analysieren und zu beheben, Informationen zu sammeln und zu melden. Sie rationalisieren auch relevante Informationen für die zukünftige Verwendung und konfigurieren Hardware-/Softwaresysteme je nach Unternehmensanforderungen. Sie generieren geeignete Systeme zum Speichern und Abrufen von Daten und implementieren die Datenwiederherstellungsverfahren und Sicherheitsmaßnahmen, um die Daten sicher zu halten. Datenbankmanager überwachen jeden Tag die Leistung des Datenbankteams.

2. Datenanalysten

Durchschnittsgehalt : 61.682 $ pro Jahr

Datenanalysten spielen die entscheidende Rolle bei der Analyse und Identifizierung relevanter Daten aus einem Pool von Quellen. Sie automatisieren den Datenerfassungsprozess, um ihn schneller und bequemer zu machen. Umfangreiche Mengen an strukturierten und unstrukturierten Informationen werden vorverarbeitet, verarbeitet und dann von Datenanalysten untersucht, um aussagekräftige Muster und Trends zu ermitteln. Dies ist von entscheidender Bedeutung, da Datenanalysten auf der Grundlage dieser Trends wichtige Schlussfolgerungen ziehen, um intelligente Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Datenanalysten generieren auch auf maschinellem Lernen basierende Geschäftsmodelle und fusionieren sie mit Hilfe von Ensemble-Modellierungstechniken, um Ergebnisse vorherzusagen.

Wenn Sie eine Karriere in Data Science und maschinellem Lernen ankurbeln möchten, ist das 7-monatige Advanced Certificate Program in Data Science von upGrad am besten für Ihre Interessen geeignet. Mit seinen begehrten Möglichkeiten für Peer-to-Peer-Lernen und seinem erstklassigen Lehrplan, der praktische Industrieprojekte umfasst, haben Studenten die Chance, ihre Karriere mit diesem fortgeschrittenen Zertifizierungsprogramm von IIIT-B zu verändern.

3. Data Warehouse-Manager

Durchschnittsgehalt : 123.855 $ pro Jahr

Zu den Hauptaufgaben eines Data Warehouse-Managers gehören die Überwachung von Datenspeichersystemen, die Wartung von Maschinen, die Meldung von Fehlern, die Gewährleistung der Datensicherheit und die Gewährleistung einer hohen Betriebseffizienz. Sie sind auch für die Rationalisierung und Überwachung des Datenbankmanagements verantwortlich.

Ein Data Warehouse Manager erfüllt die doppelte Rolle der Datenverwaltung und der Datenbankverwaltung, was in der Regel eine Erfahrung von 5 Jahren in einem verwandten Bereich erfordert.

4. Datenbankentwickler

Durchschnittsgehalt : 75.774 $

Datenbankentwickler erstellen Programme, um die Datenerfassung und -speicherung zu automatisieren, Datenbanken zu pflegen, die Hardware und Software des Systems basierend auf den Anforderungen zu rationalisieren und zu optimieren und sie zu aktualisieren, um mit aktuellen Trends Schritt zu halten. Ihr Hauptaugenmerk liegt auf der Erhöhung der Kapazität der Datenspeicherung und der Behebung von Problemen in Bezug auf die Datenbank. Kurz gesagt, sie sind verantwortlich für das Entwerfen, Programmieren, Konstruieren, Generieren neuer Datenbanken und Transformieren vorhandener Datenbanken gemäß den Anforderungen des Unternehmens.

5. Business-Intelligence-Analyst

Durchschnittsgehalt : 69.695 $ pro Jahr

Business Intelligence Analysten untersuchen die Daten des Unternehmens, um Trends und Anomalien herauszufinden. Sie zeichnen ihre Beobachtungen auf und senden sie an die Führungskräfte und Interessengruppen zur Planung innovativer Strategien. Sie sammeln und überprüfen auch Kundenfeedback und überwachen die Datenübertragung an das Lager. Die Entwicklung von Richtlinien und die Generierung neuer Techniken für die Datenverarbeitung und -beschaffung gehören ebenfalls zu ihrem Berufsbild.

Studenten, die an einer Rolle als Business Intelligence Analyst interessiert sind, können am 12-monatigen Executive PG Program in Data Science von IIIT-B von upGrad teilnehmen. Es ist Indiens erstes PG-Programm, das sich an die von NASSCOM entwickelten Standards hält.

6. Infrastrukturingenieur

Durchschnittsgehalt : 79.480 $ pro Jahr

Infrastrukturingenieure, auch bekannt als Cloud-Ingenieure, installieren, warten und debuggen Server, Netzwerke und Cloud-Computing-Module. Darüber hinaus entwickeln und warten sie sichere Virtual Private Networks (VPNs) und sind auf Servervirtualisierungstechnologien, VMWare, Red Hat Virtualization, Oracle VM usw. spezialisiert.

7. Datenmodellierer

Durchschnittsgehalt: 84.426 $ pro Jahr

Datenmodellierer verwenden Datenanalysen und Statistiken, um Geschäftstrends zu untersuchen und zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Sie entwickeln und gestalten Vorhersagemodelle für das Unternehmen und erstellen Berichte für die Stakeholder. Sie entwerfen, berechnen und dokumentieren Datenarchitekturen und Datenmodelle mit Hilfe von NoSQL, dimensionalen und relativen Datenbanken. Die von den Datenmodellierern vorhergesagten Ergebnisse sind für maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz, Unternehmensführung und Datenwissenschaft von entscheidender Bedeutung.

8. Datenarchitekt

Durchschnittsgehalt : 121.239 $

Datenarchitekten gehören zu den bestbezahlten Fachleuten im Bereich Data Science. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, die Datenbank des Unternehmens zu generieren und zu pflegen, indem sie die besten Lösungen für die Installation der Datenbankstruktur entwerfen. Sie koordinieren sich mit Datenanalysten und Datenbankadministratoren, um die Daten des Unternehmens zu sichern, indem sie böswillige Einträge stoppen. Sie entwickeln Lösungen für Datenbankprobleme, identifizieren die aktuellen Anforderungen und erstellen Berichte über das Design. Sie sind in der Regel hochrangige Mitarbeiter und berichten an den CEO, CFO und COOs.

Datenarchitekten sind hochqualifiziert in Mathematik, Statistik, Datenvisualisierung, Datenmigration, RDBMS (relationales Datenbankverwaltungssystem) und Cloud Computing.

Wenn diese Data-Science-Karriere Ihren Interessen entspricht, empfehlen wir Ihnen, einen 18-monatigen Master of Science in Data Science zu erwerben, um Stellenangebote auf der globalen Plattform zu erhalten. upGrad bietet Ihnen die Möglichkeit, Ihre Ausbildung an der renommierten Liverpool John Moores University online fortzusetzen und gleichzeitig Ihre beruflichen Verpflichtungen fortzusetzen. Der umfassende Kurs richtet sich an Studenten, die sich für Natural Language Processing, Deep Learning, Business Analytics, Business Intelligence/Data Analytics, Data Engineering und Data Science Generalist interessieren.

Sie können auch Ihren Master of Science in Data Science an der renommierten Chandigarh University absolvieren.

Jetzt, da Sie die lohnendsten Karrieremöglichkeiten in der Datenwissenschaft kennen, ist es an der Zeit, sich weiterzubilden und Ihren Traumjob zu ergattern!