Technologie

Top 6 Data Science-Jobs im Jahr 2022

Unternehmen sind zunehmend datengetrieben. Sie nutzen Daten für fast jede Geschäftsentscheidung und verursachen einen Boom in der Nachfrage nach Data Science und verwandte Rollen. Laut LinkedIn hat der Bereich Data Science eine Erfahrung gemacht 650% Beschäftigungswachstum seit 2012.

Dieser Blog behandelt die besten Data-Science-Jobs, die Sie mit einer Data-Science-Ausbildung landen können oder mit guter Erfahrung (vorzugsweise praktisch) in Data Science Themen.

Hier sind die gefragtesten und bestbezahlten Positionen in der Datenwissenschaft:

1. Datenanalyst

Ein Datenanalyst sammelt, bereinigt und interpretiert Datensätze, um ein Problem zu lösen oder eine Frage zu beantworten. Sie arbeiten in Branchen wie Wirtschaft, Finanzen, Strafjustiz, Wissenschaft, Medizin und Regierung.

Verantwortlichkeiten

  • Entfernen Sie beschädigte Daten – beheben Sie Codierungsfehler und verwandte Probleme
  • Verwenden Sie Tools, um Daten aus primären und sekundären Quellen zu extrahieren
  • Entwickeln und DatenbankpflegeDatensysteme – Reorganisation von Daten in ein lesbares Format
  • Analysieren Sie Daten, um Qualität und Signifikanz zu beurteilen
  • Filtern Sie Daten, indem Sie Berichte und Leistungsindikatoren überprüfen
  • Verwenden Sie Statistiken, um Muster und Trends in komplexen Datensätzen zu identifizieren, zu analysieren und zu interpretieren

Voraussetzungen

Ein Bachelor-Abschluss mit Schwerpunkt auf statistischen und analytischen Fähigkeiten, wie z. B. Mathematik oder Informatik. Zertifizierungen und Bootcamps können Einstiegsjobs für Datenanalysten bieten. Ein Master-Abschluss kann jedoch zu Führungspositionen führen.

2. Datenwissenschaftler

Datenwissenschaftler sind für die meisten datenbezogenen Projekte von grundlegender Bedeutung. Sie vermitteln den Teams ein Verständnis dafür, welche Arten von Daten verwendet werden sollen, welche Datentransformationen stattfinden müssen und wie sie in Zukunft angewendet werden.

Verantwortlichkeiten:

  • Setzen Sie Datentechniken ein, um Lösungen für Geschäftsprobleme zu finden
  • Identifizieren Sie die Datensätze und Variablen, die zur Untersuchung eines Problems erforderlich sind.
  • Sammeln großer Datensätze aus verschiedenen Quellen
  • Arbeiten Sie mit IT- und Geschäftsteams zusammen
  • Auffinden von Mustern und Trends in Daten, die sich auf die Geschäftsausrichtung auswirken können

Voraussetzungen

Mindestens ein Bachelor-Abschluss in einer einschlägigen Fachrichtung wie Wirtschaftsinformatik, Informatik, Volkswirtschaftslehre, Wirtschaftsinformatik, Mathematik und Statistik. EIN Master of Science in Datenwissenschaft Grad kann Ihnen helfen, höhere Positionen zu übernehmen.

3. Dateningenieur

Dateningenieure bauen und warten Datensysteme. Sie sammeln Rohinformationen aus mehreren Quellen, um ein einheitliches, maschinenlesbares Format zu erstellen. Sie entwickeln und testen auch Architekturen, die die Datenextraktion und -transformation für die prädiktive oder präskriptive Modellierung ermöglichen.

Verantwortlichkeiten:

  • Entwickeln, bauen, testen und warten Sie Architekturen
  • Verwenden Sie große Datensätze, um geschäftliche Probleme zu lösen.
  • Setzen Sie Analysen, maschinelles Lernen und statistische Methoden ein
  • Bereiten Sie Daten für die prädiktive und präskriptive Modellierung vor.
  • Verwenden Sie die Daten, um Aufgaben zu entdecken, die automatisiert werden können.
  • Bereitstellung von Aktualisierungen für Stakeholder basierend auf Analysen

Voraussetzungen

Mindestens Bachelor-, vorzugsweise Master-Abschluss in Informatik, Ingenieurwissenschaften, angewandter Mathematik oder anderen verwandten Informatikbereichen. Da diese Rolle umfangreiches technisches Wissen erfordert, reichen Bootcamps oder Zertifizierungen allein nicht aus.

4. Unternehmensarchitekt

Ein Unternehmensarchitekt ist anders als ein Datenarchitekt. Die Verantwortung eines Unternehmensarchitekten ist global und unternehmensweit, wie z. B. die Wartung des Netzwerks und der IT-Services einer Organisation. Im Gegensatz dazu verfügt ein Datenarchitekt über eine Teilmenge der Unternehmensarchitekt Verantwortlichkeiten, die sich hauptsächlich auf die Daten selbst konzentrieren.

Verantwortlichkeiten

  • Wege finden, die Funktionen unserer IT-Abteilung zu verbessern
  • Erstellen Sie Unternehmensarchitekturmodelle, die unsere Strategien und Ziele widerspiegeln
  • Bewerten Sie Systems Engineering, Talentrekrutierung und Schwachstellen-Accounting-Modelle
  • IT-Kosten senken
  • Erhöhen Sie das Wissen und die Fähigkeiten Ihrer Mitarbeiter

Voraussetzungen

Ein Bachelor-Abschluss in Informatik und 5-10 Jahre Computererfahrung. Einige Unternehmen verlangen möglicherweise einen Master-Abschluss.

5. Ingenieur für maschinelles Lernen

Ein ML-Ingenieur konzentriert sich auf die Erforschung, den Aufbau und das Design von selbstausführenden KI-Systemen, um prädiktive selbstlernende Modelle zu automatisieren. In KMUs fungieren ML-Ingenieure oft als Data Scientists, aber in großen Unternehmen arbeiten die beiden Fachleute zusammen, um saubere Daten zu liefern und optimale maschinelle Lernsysteme zu erstellen, mit denen Data Scientists dann die erforderlichen Daten liefern können.

Verantwortlichkeiten

  • Exploration und Visualisierung von Daten.
  • Überwachung von Datenerfassungsprozessen.
  • Geben Sie Daten in Modelle ein, die von Data Scientists definiert wurden.
  • Validierungsstrategien definieren.
  • Interpretation von Geschäftszielen und Entwicklung von Modellen.
  • Verwendung von Bewertungsstrategien und Datenmodellierung zur Vorhersage unvorhergesehener Ereignisse.
  • Verwalten der Ressourcen, die dem Machine Learning-Wissenschaftler zur Verfügung stehen, wie Hardware und Personal.

Voraussetzungen

Mindestens ein Master-Abschluss, manchmal eine Promotion in Informatik oder verwandten Bereichen. Kenntnisse in Mathematik und Datenanalysefähigkeiten sind unerlässlich. Einige Arbeitgeber verlangen möglicherweise eine angemessene Berufserfahrung.

6. Entscheidungswissenschaftler

Nicht verwechseln dies mit einer Rolle als Data Scientist. Entscheidungswissenschaftler wissen, wie man Modelle erstellt, Algorithmen entwirft, Analysen durchführt und Ergebnisse präsentiert. Sie sind in den Bereichen Systemanalyse, angewandte Wahrscheinlichkeits- und Entscheidungstheorie verankert. Ein Entscheidungsingenieur ist ein Bayesianer.

Verantwortlichkeiten

  • Konzentriert sich auf das Finden von Informationen und Beziehungen durch Statistiken.
  • Wählen Sie die Art der Analyse, Visualisierungsmethoden und Verhaltenseinblicke aus, um Stakeholdern bei der Entscheidungsfindung zu helfen.
  • Arbeiten Sie mit Entscheidungsträgern und dem Management zusammen, um datengesteuerte Erkenntnisse zu liefern.

Voraussetzungen

Holen Sie sich einen Bachelor-Abschluss in Informatik, Informatik, Mathematik, Wirtschaft oder einem verwandten Bereich, um Positionen auf Junior-Ebene zu erhalten. Ein Master-Abschluss mit Berufserfahrung kann Ihnen helfen, sich höhere Positionen zu sichern.

Hier ist eine Infografik von Flatiron-Schulewie sich verschiedene Data-Science-Rollen auszahlen:

Drei wichtige Schritte:

  1. Stellen Sie fest, ob Sie die richtigen Fähigkeiten haben: Personen, die eine Karriere in der Datenwissenschaft anstreben, müssen über ein starkes Verständnis von Statistik, Big Data, Softwareentwicklung, Deep Learning, Datenvisualisierung, Programmierung, Analyse und Datenmanipulation usw. verfügen.
  2. Praxiserfahrung sammeln: Nehmen Sie an Data-Science-Projekten, Praktika, Bootcamps teil und bauen Sie ein Portfolio auf.
  3. Machen Sie einen Abschluss in Data Science: Zertifikate und Bootcamps können Einstiegsjobs in bestimmten Rollen bieten. Ein Bachelor-Abschluss ist die sicherste Option für alle Rollen. Und ein Master-Abschluss kann die meisten Möglichkeiten, höherrangigen Rollen und die höchsten Auszahlungen bieten.

Wir hoffen, dass Sie diesen Artikel nützlich fanden, für weitere solche Inhalte bleiben Sie dran auf stechguide.com.

Source

You may also like

Read More