Top 10 gefragtes Daten -technische Rollen in Data Science - Analytics Vidhya

Einführung

Die Vielseitigkeit von Datenwissenschaftsfähigkeiten öffnet Türen für eine Vielzahl von Karrierewegen. Ob Ihre Leidenschaft in Geschäftsanalysen, Produktmanagement oder ethischen Überlegungen liegt, erwartet eine lohnende und geeignete Rolle. Das schnell wachsende Bereich der Data Science bietet zahlreiche erfüllende Karrieremöglichkeiten. In diesem Artikel werden zehn alternative Karrierewege innerhalb der Data Science untersucht.

Überblick:

• Entdecken Sie Top -Karrierewege für alternative Datenwissenschaften.
• Verstehen Sie die wesentlichen Fähigkeiten für jede Rolle.

Inhaltsverzeichnis

• Einführung
• Top Data Science Karrierewege
  • 1. Daten Engineering
  • 2. Business Intelligence (BI) Analyst
  • 3. Maschinenlerningenieur
  • 4. Datenarchitekt
  • 5. KI -Produktmanager
  • 6. Spezialist für Datenschutz- und Ethikspezialist
  • 7. Quantitativer Analytiker (Quant)
  • 8. Datenanalyst
  • 9. Datenvisualisierungsspezialist
  • 10. Forschungswissenschaftler
• Abschluss
• Häufig gestellte Fragen

Top Data Science Karrierewege

1. Data Engineering

Dateningenieure sind in datengesteuerten Organisationen von entscheidender Bedeutung. Sie entwerfen, bauen, implementieren und pflegen großflächige Datenverarbeitungssysteme. Ihr Fokus liegt auf der Sicherstellung von Daten zu Zugänglichkeit, Zuverlässigkeit und Bereitschaft für Datenwissenschaftler und Analysten, die wichtige Dateninitiativen unterstützen.

Schlüsselfähigkeiten :

• Kenntnisse mit Data Warehouse -Tools (BigQuery, Redshift, Kafka)
• Expertise in ETL -Prozessen (Extrakt, Transformation, Last).
• Cloud Computing -Wissen (Google Cloud, Azure, Amazon).
• Programmierfähigkeiten (SQL, Python, Java).
• Big Data Technologies (Hadoop, Spark).
• Starke Problemlösung und Liebe zum Detail.

Gehalt:

Dateningenieure verdienen ein durchschnittliches jährliches Gehalt von ca. 111.998 USD, wobei leitende Rollen eine deutlich höhere Entschädigung haben.

Vorbildung:

In der Regel ist ein Bachelor -Abschluss in Informatik, Informationssystemen oder ein verwandtes Feld erforderlich.

Lesen Sie auch: Schritt-für-Schritt-Roadmap, um Dateningenieur 2024 zu werden

2. Business Intelligence (BI) Analyst

BI-Analysten überbrücken die Lücke zwischen Daten und Entscheidungsfindung. Sie analysieren Daten, um umsetzbare Erkenntnisse zu liefern, die strategische Geschäftsentscheidungen beeinflussen und Dashboards, Berichte und Visualisierungen erstellen, um den Stakeholdern die Ergebnisse effektiv zu vermitteln.

Schlüsselfähigkeiten :

• Kenntnisse in BI -Werkzeugen (Tableau, Power BI, Looker)
• Fähigkeit, komplexe Daten in klare Erkenntnisse umzusetzen
• SQL für Datenabfragen
• Ausgezeichnete Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten
• Fortgeschrittene Excel -Fähigkeiten.
• Datenbankverwaltungssystem Vertrautheit.

Gehalt:

Das durchschnittliche jährliche Gehalt für einen BI -Analyst beträgt ungefähr 87.560 USD. Die Gehälter variieren je nach Erfahrung.

Vorbildung:

Ein Bachelor -Abschluss in Datenwissenschaft, Mathematik, Statistik, Informatik, Informationstechnologie, Business Intelligence oder einem verwandten Bereich ist häufig.

3. Ingenieur für maschinelles Lernen

Maschinelles Lerningenieure entwerfen, implementieren und verwalten Algorithmen für maschinelles Lernen und entwickeln effiziente Algorithmen für Produktionssysteme.

Schlüsselfähigkeiten :

• Programmierkenntnisse (Python, R, Java)
• Tiefes Verständnis von Algorithmen und Frameworks für maschinelles Lernen (Tensorflow, Pytorch)
• Modellbereitungs- und Überwachungserfahrung
• Software -Engineering -Prinzipien
• Starkes analytisches und kreatives Denken.
• Cloud Service Vertrautheit (AWS, Azure).
• Erfahrung mit Tools wie Scikit-Learn, Keras und Jupyter-Notizbüchern.

Gehalt:

Die durchschnittliche Gesamtkompensation eines maschinellen Lerningenieurs liegt bei 196.962 US -Dollar.

Vorbildung:

Ein Bachelor -Abschluss in Informatik, Mathematik oder einem verwandten Bereich ist häufig die Mindestanforderung. Ein Master oder Ph.D. ist vorteilhaft.

Auch lesen

4. Datenarchitekt

Datenarchitekten sind für die Gestaltung und Implementierung des Datenbankverwaltungssystems eines Unternehmens verantwortlich. Sie können sowohl technische Funktionen als auch geschäftliche Anforderungen für Datenspeicher, Verarbeitung und Nutzung verstehen.

Schlüsselfähigkeiten :

• Fachwissen in der Datenmodellierung und Datenbankdesign
• Kenntnis der Datenregierung und -verwaltung
• Datenintegrations- und Migrationstechniken
• Big Data Technologies (Hadoop).
• Strategisches Denken und Projektmanagementfähigkeiten.
• Erfahrung mit Tools wie Oracle, SQL Server und AWS.

Gehalt:

Die durchschnittliche Gesamtkompensation für einen Datenarchitekt liegt bei 187.907 USD.

Vorbildung:

In der Regel ist ein Bachelor -Abschluss in Informatik, Computertechnik oder ein verwandtes Feld erforderlich.

5. AI Produktmanager

KI -Produktmanager sind für die Entwicklung und Einführung von KI -Produkten und -Lösungen verantwortlich. Sie arbeiten mit technischen Teams und Geschäftsführern zusammen, um sicherzustellen, dass die Lösungen den geschäftlichen Wert bieten.

Schlüsselfähigkeiten :

• Verständnis von KI und maschinellem Lernen
• Produktmanagement und agile Methodenerfahrung
• Fähigkeit, technische Informationen mit nicht-technischem Publikum zu vermitteln
• Strategische Denk- und Projektmanagementfähigkeiten
• Starke Führung und strategisches Denken.
• Kommunikations- und Projektmanagementkenntnisse.
• Produktentwicklung und agile Methodenerfahrung.
• Vertrautheit mit Werkzeugen wie Jira und Confluence.

Gehalt:

Das durchschnittliche Gehalt für einen KI -Produktmanager kann je nach Erfahrung 144.167 USD oder mehr erreichen.

Vorbildung:

Ein Hintergrund in Informatik, Betriebswirtschaft oder einem verwandten Bereich ist von Vorteil. Ein starkes Verständnis von KI, Produktmanagement und Geschäftssinn ist unerlässlich.

Lesen Sie auch: Wie wird ich Produktanalyst im Jahr 2024?

6. Spezialist für Datenschutz- und Ethikspezialist

Mit der wachsenden Bedeutung von Big Data werden Datenschutz- und Ethikexperten immer wichtiger. Diese Rolle stellt sicher, dass Unternehmen die Daten ethisch umgehen und die Datenschutzvorschriften entsprechen.

Schlüsselfähigkeiten :

• Kenntnis der Datenschutzgesetze und -vorschriften (DSGVO, CCPA)
• Verständnis der Probleme mit ethischen Dateln
• Fähigkeit zur Entwicklung und Implementierung von Daten Governance -Richtlinien
• Starke Kommunikations- und Interessenvertretungsfähigkeiten
• Vertrautheit mit Verschlüsselungswerkzeugen (Veracrypt, Axcrypt, Bitlocker).

Gehalt:

Die Gehälter liegen je nach Erfahrung und Standort zwischen 80.000 und 150.000 US -Dollar pro Jahr.

Vorbildung:

In der Regel ist ein Abschluss in Recht, Informatik, Informationstechnologie oder einem verwandten Bereich erforderlich. Zertifizierungen wie Certified Information Privacy Professional (CIPP) sind wertvoll.

7. Quantitativer Analytiker (Quant)

Quantitative Analysten verwenden mathematische und statistische Methoden, um optimale Anlagestrategien zu identifizieren. Diese Rolle ist in datengesteuerten Entscheidungsumgebungen weit verbreitet.

Schlüsselfähigkeiten :

• Starker Hintergrund in Mathematik, Statistik und Finanzen
• Programmierfähigkeiten (Python, R, Matlab)
• Finanzmodellierungs- und Risikomanagementerfahrung
• Analytisches Denken und Liebe zum Detail
• Erfahrung mit Tools wie Matlab, Excel und SQL.

Gehalt:

Das durchschnittliche Gehalt für einen quantitativen Analysten beträgt ungefähr 110.659 USD.

Vorbildung:

In der Regel ist ein Bachelor -Abschluss in Mathematik, Statistik, Informatik, Ingenieurwesen oder Wirtschaft erforderlich. Ein Master -Abschluss in quantitativen Finanzierung oder Finanztechnik wird häufig bevorzugt.

Lesen Sie auch: Wie wird ich quantitativer Analytiker?

8. Datenanalyst

Datenanalysten übersetzen Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse. Sie verwenden statistische Methoden und Tools, um Daten zu analysieren, Muster zu identifizieren und Organisationen umsetzbare Empfehlungen zu geben.

Schlüsselfähigkeiten :

• Kenntnisse in Datenanalyse -Tools (Excel, Tableau, Power BI).
• Starke SQL- und Python -Fähigkeiten
• Solides statistisches Wissen und analytisches Denken
• Fähigkeit, detaillierte Berichte und Datenvisualisierungen zu erstellen
• Starke Kommunikationsfähigkeiten, um Ergebnisse effektiv zu präsentieren.

Gehalt:

Die durchschnittliche Gesamtkompensation eines Datenanalysten liegt bei 126.359 USD.

Vorbildung:

In der Regel ist ein Bachelor -Abschluss in Statistik, Informatik, Wirtschaftlichkeit oder einem verwandten Bereich erforderlich.

Lesen Sie auch: Lernpfad, um Datenanalyst im Jahr 2024 zu werden

9. Datenvisualisierungsspezialist

Datenvisualisierungsspezialisten übersetzen komplexe Datenanalyse und Trends in leicht verständliche Visuals (Dashboards, Diagramme, Diagramme) für Stakeholder.

Schlüsselfähigkeiten :

• Expertise in Datenvisualisierungstools (Tableau, Power BI, D3.JS)
• Starke Design- und Geschichtenerzählfähigkeiten
• Fähigkeit, komplexe Daten in klare Grafik zu übersetzen
• Verständnis für User Experience (UX) Prinzipien
• Starke Kreativität und Kommunikationsfähigkeiten.
• Liebe zum Detail und Geschichtenerzählen.
• Erfahrung mit Tools wie Tableau, Power BI und Google Data Studio.

Gehalt:

Das durchschnittliche Gehalt für einen Datenvisualisierungsspezialisten beträgt ungefähr 107.829 USD.

Vorbildung:

Ein Bachelor -Abschluss in Informatik, Statistik, Grafikdesign oder ein verwandtes Feld ist häufig.

10. Forschungswissenschaftler

Data Science -Forscher, häufig in akademischen oder branchengebrauchten Umgebungen, entwickeln neue Methoden, Algorithmen und Modelle und fördern Felder wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen.

Schlüsselfähigkeiten :

• Tiefes Wissen über maschinelles Lernen und statistische Modellierung
• Programmierfähigkeiten (Python, R, Matlab)
• Starke analytische und Problemlösungsfähigkeiten
• Fähigkeit zur Veröffentlichung und Präsentation von Forschungsergebnissen
• Vertrautheit mit Tools wie Tensorflow, Pytorch und Matlab.

Gehalt:

Das durchschnittliche Gehalt für einen Forschungswissenschaftler beträgt jährlich rund 130.000 US -Dollar.

Vorbildung:

Ein Ph.D. ist normalerweise erforderlich. Während ein Master -Abschluss für einige Rollen ausreicht, hat ein Ph.D. wird im Allgemeinen bevorzugt, insbesondere in der akademischen oder fortgeschrittenen Branchenforschung.

Abschluss

Die vielfältigen Anwendungen von Datenwissenschaftsfähigkeiten schaffen zahlreiche Karrierealternativen. Unabhängig von Ihren Interessen besteht ein erfüllender Karriereweg in diesem dynamischen Bereich. Die Erforschung dieser verschiedenen Wege kann zu lohnenden und wirkungsvollen Karrieren führen. Data Science -Fachkräfte können neue Möglichkeiten finden, ihre Fähigkeiten anzuwenden, Innovationen zu fördern und erhebliche Beiträge zu ihren Organisationen zu leisten.

Häufig gestellte Fragen

Q1. Was wird Datenwissenschaftler ersetzen? A. Automatisierung und KI -Fortschritte können die Nachfrage nach traditionellen Datenwissenschaftlern verringern. Rollen wie KI -Ingenieure und Dateningenieure, die Data Science mit Software -Engineering und maschinellem Lernen kombinieren, werden immer wichtiger.

Q2. Ist es vorteilhaft, die Karriere in die Datenwissenschaft zu wechseln? A. Ja, ein Karrierewechsel zur Datenwissenschaft kann aufgrund der hohen Nachfrage, der starken Gehälter und der Möglichkeiten, komplexe Probleme in verschiedenen Branchen zu lösen, sehr vorteilhaft sein. Starke analytische Fähigkeiten und Programmierkenntnisse sind unerlässlich.

Q3. Ist Data Science immer noch ein wachsendes Karrierebereich? A. Ja, die Datenwissenschaft bleibt ein schnell wachsendes Feld. Die zunehmende Abhängigkeit von datengesteuerten Entscheidungsfindung und technologischen Fortschritten treibt die Nachfrage nach Datenwissenschaftsfachleuten weiter an.

Q4. Was ist das beste Feld in der Data Science? A. Das optimale Datenwissenschaftsfeld hängt von individuellen Interessen und Karrierezielen ab. Beliebte Bereiche umfassen maschinelles Lerntechnik, Data Engineering und Business Intelligence Analysis. Aufstrebende Rollen wie KI -Ingenieure und Datenarchitekten bieten ebenfalls erhebliche Möglichkeiten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonTop 10 gefragtes Daten -technische Rollen in Data Science - Analytics Vidhya. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!