7 wichtige Gründe, Data Science zu studieren (mit Tipps) • BUOM
Data Science ist ein interdisziplinäres Studienfach, das wissenschaftliche Methoden, Programmierkenntnisse sowie Kenntnisse in Mathematik und Statistik nutzt, um Informationen aus Daten zu extrahieren. Abschlüsse in diesem Bereich ermöglichen eine breite Palette an Spezialisierungen und Karrieren. Wenn Sie sich mit der Branche vertraut machen, können Sie feststellen, ob sie mit Ihren Karrierezielen und -vorgaben übereinstimmt. In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf sieben Gründe, Data Science zu studieren, einschließlich einiger Tipps, die Ihnen den Einstieg erleichtern.
7 Gründe, Data Science zu studieren
Hier sind sieben Gründe, Data Science zu studieren:
1. Ausbildungsmöglichkeiten
Ganz gleich, ob Sie ein erfahrener IT-Experte oder ein absoluter Neuling auf diesem Gebiet sind, das Studium der Datenwissenschaft bietet Ihnen die Möglichkeit, ein lebenslanger Lernender zu werden. Data Science ist eine wachsende Branche, die den Trends des technologischen Fortschritts folgt. Wenn Sie also eine Karriere in der Datenwissenschaft anstreben, können Sie damit rechnen, sich weiterhin über die neuesten Entwicklungen auf diesem Gebiet zu informieren. Ihre Berufsbezeichnung, die damit verbundenen Verantwortlichkeiten, Zertifizierungen und alle Schulungen, die Sie zur Weiterentwicklung Ihrer Karriere absolvieren, können Sie mit komplexen technischen und speziellen Informationen vertraut machen.
2. Profitables Gehalt
Aufgrund der hohen Nachfrage nach dieser Position und ihrer fortgeschrittenen Technologiekenntnisse verdienen Datenwissenschaftler in der Regel hohe Gehälter. Das landesweite Durchschnittsgehalt für einen Datenwissenschaftler beträgt 115.885 $ pro Jahr. Dieser Wert kann aus verschiedenen Gründen variieren, beispielsweise aufgrund der Berufserfahrung, der Zertifizierungen, der akademischen Leistungen, des geografischen Standorts, des Qualifikationsniveaus und des Arbeitgebers einer Person. Trotz dieser Faktoren behalten Datenwissenschaftler konstant hohe Gehälter und können ihre Erfahrung nutzen, um noch bessere Vergütungspakete auszuhandeln. Zu den Städten, in denen Datenwissenschaftler die höchsten Gehälter verdienen, gehören:
Irvine, Kalifornien: 116.879 $ pro Jahr.
Chicago, IL: 120.366 $ pro Jahr.
San Diego, Kalifornien: 124.127 $ pro Jahr.
Austin, Texas: 135.002 $ pro Jahr.
New York, New York: 148.200 $ pro Jahr.
3. Vielfältige Beschäftigungsmöglichkeiten
Neben der Tätigkeit als Datenwissenschaftler eröffnet Ihnen das Studium der Datenwissenschaft den Zugang zu einer Vielzahl von Berufsmöglichkeiten. Einige dieser Beschäftigungsmöglichkeiten umfassen:
Dateningenieur: Diese Fachleute arbeiten direkt mit Daten in ihrer Rohform, bevor sie gesammelt und in Informationen interpretiert werden. Sie beherrschen oft mehrere Programmiersprachen und nutzen ihr Wissen, um Rohdaten für einen Datenwissenschaftler aufzubereiten.
Ingenieur für maschinelles Lernen: Dieser Fachmann nutzt sowohl Software-Engineering- als auch Datenwissenschaftskenntnisse, um Software für künstliche Intelligenz zu entwickeln, die menschliche Aktionen und Reaktionen nachahmen kann. Ihre Maschinen können dabei helfen, monotone Aufgaben zu automatisieren, heikle medizinische Eingriffe durchzuführen und bei jeder einzelnen Begegnung neue Prozesse zu erlernen.
Datenanalyst: Diese Fachleute analysieren Daten und nutzen ihre Fähigkeiten zum kritischen Denken, um Daten zu interpretieren, um nützliche Informationen zu generieren. Die gesammelten Informationen helfen ihnen nicht nur, bessere Entscheidungen zu treffen und Geschäftsprobleme zu lösen, sondern ermöglichen ihnen auch, Muster und Trends zu erkennen.
Datenmanager: Im Bereich Datenwissenschaft sind diese Fachleute auf das Geschäft und die Auswirkungen von Daten auf den Geschäftsbetrieb spezialisiert. Sie helfen ihrem Arbeitgeber, wichtige Ziele zu erreichen und verwalten Aufgaben wie Datenflussprozesse, Mitarbeiterkoordination, Datenintegration, Datenmanagement, Business Intelligence, Speicherung und Sicherheit.
Datenarchitekt: Bei dieser Person handelt es sich in der Regel um einen Experten auf hoher Ebene, der sich auf den Entwurf, die Implementierung und die Verwaltung der Datenarchitektur für seinen Arbeitgeber spezialisiert hat. Sie verfügen über Kenntnisse in einer Vielzahl von Datenmanipulationstechniken wie Datenmodellierung, Data Warehousing, Datenmanagement, Datenbankdesign und Datentechnik.
Softwareentwickler: Diese Art von Data-Science-Experte erstellt funktionale Kunden- und Endbenutzerprozesse und entwickelt Anwendungen und Funktionen, die Kunden benötigen. Sie nutzen ihre Programmierkenntnisse, um Softwaresysteme für Computer, mobile Geräte und Unternehmensnetzwerke zu entwerfen und zu entwickeln.
Business Analyst. Dieser spezialisierte Datenwissenschaftler analysiert Geschäftsprozesse und fungiert als primärer Ansprechpartner zwischen dem Entwicklungsteam und seinen Kunden. Sie definieren die grundlegenden technischen Anforderungen und stellen dann sicher, dass das Endprodukt den Bedürfnissen des Kunden entspricht.
Statistiker: Im Bereich der Datenwissenschaft beschäftigt sich dieser Fachmann mit Datenstatistiken und nutzt Techniken, Methoden und Theorien zur Erfassung und Interpretation numerischer Daten. Ihre Arbeit trägt dazu bei, Entscheidungsprozesse zu verbessern und informiert ihre Organisation über die Entwicklung wichtiger Richtlinien.
Datenmodellierer: Dieser Fachmann entwirft die Datenbankschemata, die ein Datenwissenschaftler zum Speichern und Anzeigen seiner Daten verwendet. Sie werden benötigt, um ihren Kollegen dabei zu helfen, wichtige Erkenntnisse aus großen Datenmengen zu gewinnen, damit sie fundiertere Geschäftsentscheidungen treffen können.
4. Beratungsmöglichkeiten
Es gibt viele Möglichkeiten für einen Datenwissenschaftler, sein Fachwissen zu nutzen, um ein zusätzliches Einkommen zu erzielen. Mit datenwissenschaftlichen Kenntnissen, Fähigkeiten und Erfahrungen können Sie freiberuflich tätig sein oder eine Vielzahl von Kunden nach Ihrem eigenen Zeitplan beraten. Oder Sie können Online-Kurse für Data-Science-Experten ausbilden oder unterrichten. Sie können auch über Ihr Wissen, Ihre Erfolge auf diesem Gebiet und Branchentipps bloggen. Sie können jede dieser Aufgaben recherchieren und ausführen, während Sie gleichzeitig für Ihre Hauptposition verantwortlich sind.
5. Vielfältige Fähigkeiten
Die Arbeit als Datenwissenschaftler erfordert ein breites Spektrum an Fähigkeiten und Kenntnissen. Durch das Studium dieser Spezialisierung können Sie damit rechnen, einige dieser Kompetenzen zu entwickeln, wie zum Beispiel:
Liebe zum Detail: Diese Fähigkeit ermöglicht es Datenwissenschaftlern, kleine Details in einem großen Datensatz zu identifizieren und so wichtige Erkenntnisse zu gewinnen. Es hilft ihnen auch, Optimierungsprobleme in ihren Problemen zu erkennen, damit sie zeitnah sinnvolle Lösungen entwickeln können.
Analytische Fähigkeiten: Diese Fähigkeiten helfen Datenwissenschaftlern, neue und wiederkehrende Probleme zu erkennen, nützliche Lösungen zu empfehlen und geeignete Strategien zu erkunden. Analytische Fähigkeiten ermöglichen es ihnen außerdem, aus Rohdaten aussagekräftige Informationen zu gewinnen, um ihre Entscheidungsprozesse zu verbessern.
Organisationstalent. Um die korrekte Identifizierung und Sammlung großer Datensätze in einer organisierten Umgebung sicherzustellen, sind organisatorische Fähigkeiten von entscheidender Bedeutung. Es hilft ihnen auch, ihre Zeit effektiver zu verwalten und wichtige Fristen einzuhalten.
Innovation. Datenwissenschaftler verlassen sich auf ihre kreativen Denkfähigkeiten, um Innovationen zu entwickeln und neue Lösungen zu entwickeln. Diese Kompetenz hilft ihnen auch dabei, neue Optimierungsprozesse zu entwickeln, damit sie effizienter arbeiten und Ressourcenverschwendung reduzieren können.
Problemlösung: Diese Fähigkeiten helfen Datenwissenschaftlern, alle auftretenden kritischen Probleme und Probleme zu lösen. Je effizienter sie Lösungen finden und schaffen, desto schneller können sie ihre Kräfte auf andere wichtige Aufgaben konzentrieren.
Programmiersprachen: Diese technischen Fähigkeiten sind eine wichtige Kompetenz für einen Datenwissenschaftler, da sie die Entwicklung wichtiger Algorithmen und Anwendungen ermöglichen. Datenwissenschaftler können zur Erfüllung ihrer Aufgaben eine Vielzahl von Programmiersprachen nutzen, beispielsweise SQL und Python.
Kommunikationsfähigkeiten: Die Fähigkeit, die aus Daten gewonnenen Informationen effektiv zu teilen, ist eine wesentliche Kompetenz für einen Data-Science-Experten. Sowohl mündliche als auch schriftliche Kommunikationsfähigkeiten sind wichtig, da Berichte in Dokumenten oder in einer Präsentation präsentiert werden können.
6. Arbeitsplatzsicherheit
Datenwissenschaftler sind nicht nur sehr gefragt, die Stellen sind auch stabil und unverzichtbar für Unternehmen und Institutionen, die die Erfahrung und Dienste eines qualifizierten Datenwissenschaftlers benötigen. Und dieser Bedarf wird nur noch zunehmen, da Geschäfts- und Verbrauchermärkte weiterhin mehr Datenumgebungen in ihre Abläufe integrieren. Aufgrund dieses wachsenden Trends können Datenwissenschaftler von einer relativen Arbeitsplatzsicherheit profitieren. Diese Art von Positionen sind auch in den meisten Branchen zu finden, beispielsweise in der Wirtschaft, Technologie, Medizin, Bildung, Wissenschaft, Unterhaltung und Regierung, was eine weitere Sicherheitsebene bieten kann.
Entsprechend Büro für Arbeitsstatistik (BLS) können Computer- und Informationstechnologieforscher, einschließlich Datenwissenschaftler, bis 2031 mit einem Beschäftigungswachstum von 22 % rechnen. Dies ist deutlich schneller als alle anderen Berufsdurchschnitte und kann jedes Jahr 3.200 neue Stellenausschreibungen generieren. Diese Einschätzung ist wahrscheinlich auf den wachsenden Bedarf an neuen Technologien und den Abgang älterer Fachkräfte aus der Branche zurückzuführen.
7. Erfahrung in der Datenwissenschaft
Der Bedarf an Data-Science-Fachkräften wächst ständig und es besteht ein Mangel an Fachkräften mit dem Wissen und den Fähigkeiten, um Kernaufgaben in diesem Bereich zu erfüllen. Wenn Sie Data Science studieren, können Sie sich von anderen IT- und Forschungsexperten abheben, denen das gleiche Fachwissen fehlt wie Ihnen. Während Ihrer Jobsuche fällt es Ihnen möglicherweise leichter, einen Job zu finden oder sich auf spezialisiertere Stellen zu bewerben. Möglicherweise erhalten Sie auch mehrere Stellenangebote, sodass Sie selbst entscheiden können, wo Sie arbeiten möchten und wie viel Sie verdienen möchten.
Tipps für den Einstieg in die Datenwissenschaft
Wenn Sie in die Datenwissenschaft einsteigen möchten, finden Sie hier einige hilfreiche Tipps:
Holen Sie sich Ihren Bachelor-Abschluss. Die meisten Arbeitgeber verlangen, dass Sie mindestens einen Bachelor- oder Bachelor-Abschluss in einem verwandten Bereich haben, beispielsweise Datenwissenschaft, Computerprogrammierung, Informationstechnologie, Physik, Informatik, Ingenieurwesen oder Statistik.
Kaufen Sie Zertifikate. Während für die meisten Data-Science-Jobs keine Zertifizierungen erforderlich sind, können sie Ihnen dabei helfen, sich für mehr Jobs zu qualifizieren. Diese Referenzen werten Ihren Lebenslauf auf und können Sie von anderen Kandidaten abheben.
Nehmen Sie an einem Praktikum teil. Zusätzlich zu Hochschulbildung und Zertifizierungen suchen viele Arbeitgeber nach Kandidaten mit Erfahrung in diesem Bereich. Mit einem Praktikum können Sie diese Erfahrungen bereits vor Abschluss Ihres Studiums unter professioneller Anleitung sammeln.
Nehmen Sie an Online-Schulungen teil. Um Ihr Wissen in diesem Bereich weiter zu erweitern, sollten Sie die Teilnahme an Online-Schulungen in Betracht ziehen, um Ihre Fähigkeiten weiterzuentwickeln und neue Kompetenzen zu erlernen. Dies kann Ihr Engagement für weiteres Lernen und gesteigerte Produktivität unter Beweis stellen.
Bleiben Sie über die neuesten Entwicklungen in der Branche auf dem Laufenden. In einer wachsenden Branche ist es wichtig, relevant zu bleiben. Sie können dies tun, indem Sie recherchieren, Bücher lesen, relevante Websites besuchen und Videos ansehen.