In einer Welt, in der täglich 2,5 Billionen Datenbytes produziert werden, ist ein Fachmann, der diese riesigen Daten organisieren kann, um Geschäftslösungen bereitzustellen, in der Tat der Held! Es wurde viel darüber gesprochen, warum Big Data hier bleibt und warum . Lassen Sie uns auf der Grundlage dessen, was bereits geschrieben und gesagt wurde, die Karrieremöglichkeiten von Data Science erörtern und erläutern, warum „Data Scientist“ die sexieste Berufsbezeichnung der 21 iststJahrhundert.
Data Science Karrieremöglichkeiten
Ein Data Scientist ist laut Harvard Business Review „ein hochrangiger Fachmann mit der Ausbildung und Neugier, Entdeckungen in der Welt von Big Data zu machen“. Daher ist es nicht verwunderlich, dass Data Scientists begehrte Fachleute in der Big Data Analytics- und IT-Branche sind.
Experten sagen voraus, dass bis 2020 40 Zettabyte Daten vorhanden sein werden ( Quelle ), Data Science Karrieremöglichkeiten schießen nur durch das Dach! Der Fachkräftemangel in einer Welt, in der Daten zunehmend zur Entscheidungsfindung herangezogen werden, hat auch zu einer enormen Nachfrage nach Data Scientists in Start-ups und etablierten Unternehmen geführt. Einer Studie des McKinsey Global Institute zufolge werden allein in den USA bis 2018 etwa 190.000 Fachkräfte mit umfassenden analytischen Fähigkeiten fehlen. Da die Big-Data-Welle keine Anzeichen einer Verlangsamung zeigt, gibt es unter globalen Unternehmen einen Ansturm, Data Scientists einzustellen, um ihre geschäftskritischen Big Data zu zähmen.
Gehaltsentwicklung bei Data Scientist
Ein Bericht von Glassdoor zeigt, dass Datenwissenschaftler das Rudel für die besten Jobs in Amerika anführen. In dem Bericht heißt es weiter, dass das Durchschnittsgehalt für einen Data Scientist in den USA und in den USA beeindruckende 91.470 US-Dollar beträgt£622,162 und es gibt über 2300 offene Stellen auf der Website ( Quelle ).
Auf Indeed.com sind die durchschnittlichen Gehälter von Data Scientist für Stellenausschreibungen in den USA ab Mai 2019 um 80% höher als die durchschnittlichen Gehälter für alle Stellenausschreibungen im ganzen Land.
In Indien ist der Trend ab Mai 2019 nicht anders. Das Durchschnittsgehalt für eine Data Scientist-Rolle beträgt Rs. 622.162 nach Payscale.com.
Jobrollen für Data Scientist
Ein Datenwissenschaftler trägt an seinem Arbeitsplatz viele Hüte. Data Scientists sind nicht nur für die Geschäftsanalyse verantwortlich, sondern auch an der Erstellung von Datenprodukten und Softwareplattformen sowie an der Entwicklung von Visualisierungen und Algorithmen für maschinelles Lernen.
Einige der Prominenten Berufsbezeichnungen von Data Scientist sind:
- Datenwissenschaftler
- Datenarchitekt
- Datenadministrator
- Daten Analyst
- Business Analyst
- Daten- / Analytics-Manager
- Business Intelligence Manager
TOP DATA SCIENCE: PROFILE
Hot Data Science Fähigkeiten
Codierungsfähigkeiten, die mit statistischen Kenntnissen und der Fähigkeit zum kritischen Denken verbunden sind, bilden das Arsenal eines erfolgreichen Datenwissenschaftlers. Einige der gefragten Data Scientist-Fähigkeiten, die große Karrieremöglichkeiten in Data Science eröffnen, sind:
- Programmiersprachen: R / Python / Java
- Statistik und Angewandte Mathematik
- Arbeitskenntnisse von und Funke
- Datenbanken: SQL und NoSQL
- und
- Kenntnisse in Deep Learning Frameworks:
- Kreatives Denken & Branchenwissen
Das folgende Payscale.com-Diagramm zeigt den Durchschnitt Gehalt für Data Scientist durch Fähigkeiten in den USA und Indien.
überschreiben vs überladen c ++
Währung: Indien - £, US - $
Der Aufwärtstrend bei den Karrieremöglichkeiten von Data Science wird voraussichtlich noch lange anhalten. Während Daten unser Leben durchdringen und Unternehmen versuchen, die generierten Daten zu verstehen, werden qualifizierte Data Scientists weiterhin von großen und kleinen Unternehmen umworben. Ein Blick auf die Jobbörse auf Indeed.com zeigt, dass Top-Unternehmen miteinander konkurrieren, um Data Scientists einzustellen. Einige große Namen sind unter anderem Facebook, Twitter, Airbnb, Apple, LinkedIn, IBM und PayPal.
Die Zeit ist reif für Up-Skills in Data Science und Big Data Analytics, um die Karrieremöglichkeiten von Data Science zu nutzen, die sich Ihnen bieten.
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