Data Science Jobs, die in Zukunft gefragt sein werden

Unternehmen aller Branchen haben die Bedeutung der Datennutzung erkannt, was zu einer steigenden Nachfrage nach Fachkräften für Datenwissenschaften geführt hat. Auch Institutionen bieten Lernlösungen an, um ihre Arbeitskräfte weiterzubilden und zu qualifizieren. 

Wir leben in einer Welt, die von Big Data bestimmt wird, und Schätzungen zufolge wird das weltweite Datenvolumen bis 2025 180 Zettabyte erreichen. Für diese umfangreichen Daten werden jedoch Fachleute benötigt, die sie mithilfe fortschrittlicher Technologien in verwertbare Erkenntnisse umwandeln können. Daher ist die Rolle eines Datenwissenschaftlers von grundlegender Bedeutung, um die Führungsteams bei der Formulierung von Strategien und Plänen zu unterstützen. Ausgestattet mit Kenntnissen in Fächern wie Statistik, Mathematik und Computerprogrammierung nutzen Datenwissenschaftler die Möglichkeiten der Technologie, um Erkenntnisse aus riesigen Datenmengen zu gewinnen. 

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Weltweit haben Unternehmen erkannt, dass Daten das größte Kapital sind, das sie über Jahre hinweg gesammelt haben. Sie sind jedoch nicht in der Lage, das volle Potenzial dieser Daten auszuschöpfen. Laut AIM Research gab es in Indien im Juni 2021 137.870 Stellen im Bereich der Datenwissenschaft, was einem Anstieg des Bedarfs an offenen Stellen um 47,1 Prozent im Vergleich zum Juni 2020 entspricht. Indien trug mit 9,4 Prozent zu den gesamten globalen Stellenangeboten im Bereich Analytik bei, ein Anstieg gegenüber 7,2 Prozent im Januar 2020. Darüber hinaus ergab der Bericht "The Humans of Data Science" des Personaldienstleisters Michael Page India, dass bis 2026 etwa 11,5 Millionen offene Stellen im Bereich der Datenwissenschaft entstehen werden. Laut dem Emerging Jobs Report von LinkedIn ist die Datenwissenschaft der am schnellsten wachsende Bereich weltweit und hat seit 2012 ein Wachstum von über 650 Prozent verzeichnet. Der Markt soll von 37,9 Milliarden Dollar im Jahr 2019 auf 230,80 Milliarden Dollar im Jahr 2026 wachsen.

Daten helfen Unternehmen dabei, den Markt und die Kundenbasis einzuschätzen, die heute zu einem unverzichtbaren Gut geworden sind. Da die Unternehmen zunehmend das wahre Potenzial von Datenwissenschaftlern erkennen, ist mit einem sprunghaften Anstieg der Arbeitsplätze in diesem Bereich zu rechnen. Das US Bureau of Labor Statistics hat vorausgesagt, dass die steigende Bedeutung der Datenwissenschaft bis 2026 zur Schaffung von etwa 11,5 Millionen neuen Stellen führen wird. Diese Trends machen es zu einem günstigen Zeitpunkt, um eine Karriere in der Datenwissenschaft zu beginnen. Wir führen eine Liste der begehrtesten Jobs auf, die auch in den kommenden Jahren die Nachfrage ankurbeln werden. 

Datenwissenschaftler

Was ist Data Science? - Quelle: images.squarespace-cdn.com

Ausgehend von den herkömmlichen Rollen der Statistiker, Mathematiker, Computerfachleute und Datenwissenschaftler müssen sie große Datenmengen sammeln, analysieren und interpretieren. Dazu setzen sie fortschrittliche Technologien wie maschinelles Lernen und prädiktive Analysen ein. In großen Unternehmen arbeiten Data Scientists in der Regel mit einer Gruppe von Technologieexperten zusammen, um große Datenmengen zu analysieren, die dann von den Unternehmen genutzt werden, um das Kundenverhalten vorherzusagen und neue Einnahmequellen zu erschließen. Um als Datenwissenschaftler arbeiten zu können, müssen die Bewerber ein hohes Maß an Effizienz in der Entwicklung von Algorithmen, Mathematik und Statistik mitbringen, und ein Zertifikatsprogramm in Datenwissenschaft gilt als vorteilhaft. 

Datenanalyst

Datenanalysten verwenden statistische Werkzeuge und Modelle, um große Datenmengen zu interpretieren und Muster zu erkennen, die für Unternehmen bei der Erstellung von Prognosen und Vorhersagen einen Mehrwert darstellen. Datenanalysten sind als "Geschichtenerzähler" bekannt, weil sie riesige Datenmengen durchforsten, um gemeinsame Fäden, Muster und Anomalien zu erkennen, die für andere nicht sichtbar sind. Von der Interpretation von Trends mit Hilfe historischer Daten bis hin zur Erstellung datengestützter zusammenfassender Berichte und der Entwicklung von Data-Mining-Systemen ist die Rolle eines Datenanalysten breit gefächert und umfasst die Zusammenarbeit mit internen und externen Interessengruppen. 

Ingenieur für maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind für die Datenwissenschaft von großer Bedeutung. Da die Unternehmen erkannt haben, wie wichtig es ist, Technologien wie das maschinelle Lernen einzusetzen, um Kundenbedürfnisse zu antizipieren, wird die Nachfrage nach Fachleuten steigen. Maschinelles Lernen beinhaltet eine Mischung aus zwei Rollen, nämlich Datenwissenschaftler und Softwareingenieure. Ein Ingenieur für maschinelles Lernen hilft in der Regel, die komplexen analytischen Modelle, die von Datenwissenschaftlern erstellt werden, mit den Fähigkeiten von Programmierern zu kombinieren, die Softwaresysteme entwickeln. Diese beiden Bereiche bilden eine Synergie, die es Unternehmen ermöglicht, das volle Potenzial von KI und ML auszuschöpfen. Ingenieure für maschinelles Lernen arbeiten eng mit Datenwissenschaftlern zusammen, um sicherzustellen, dass die Modelle, die zur Interpretation riesiger Datenmengen in Echtzeit verwendet werden, auch tatsächlich die genauesten Ergebnisse liefern können.

Business Intelligence-Entwickler

BI-Entwickler sind im Wesentlichen Ingenieure für Unternehmen, die dabei helfen, Daten für die wichtigsten Entscheidungsträger in einem Unternehmen zu interpretieren und darzustellen. Sie helfen bei der Zusammenstellung von Daten und arbeiten daran, wertvolle Informationen für ein Unternehmen zu vereinfachen. Eine Kernfunktion ihrer Arbeit ist die Erstellung und Wartung von Softwaretools, die zur Steuerung von Geschäftsstrategien eingesetzt werden. Da BI-Entwickler auch komplexe Datenbanken analysieren, sollten Lernende, die in diesem Beruf Karriere machen wollen, über gute Data-Mining-Kenntnisse verfügen. Darüber hinaus sind Kenntnisse in den Bereichen Data Warehouse Design und Structured Query Language (SQL), einer standardisierten Programmiersprache zur Aktualisierung und Verwaltung von Datenbanken, sehr wünschenswert.

Statistiker

Quelle: statistikjobs.de

Die Rolle eines Statistikers variiert je nach Branche oder Art des Unternehmens, in dem er beschäftigt ist. In der Regel sind sie jedoch für Unternehmen tätig, um große Datenmengen zu sammeln und zu interpretieren. Anhand der Daten helfen Statistiker dabei, aktuelle und sich abzeichnende Trends aufzuzeigen und sogar Fehler oder Unstimmigkeiten zu entdecken, die von der Unternehmensleitung behoben werden können. Statistiker können auch beratend tätig sein und Vorschläge zur Unternehmensstrategie unterbreiten. Um als Statistiker erfolgreich zu sein, müssen Fachleute daher über effektive Kommunikations-, technische, analytische und Führungsfähigkeiten verfügen.

Die Datenwissenschaft umfasst eine Mischung aus theoretischen und praktischen Fähigkeiten und ist für diversifizierte Unternehmen von großer Bedeutung. Da Indien ein globales Zentrum für Produktion, künstliche Intelligenz und verwandte Technologien werden soll, werden Fachleute der Datenwissenschaft eine zentrale Rolle dabei spielen, Unternehmen bei der Gewinnung verwertbarer Erkenntnisse zu unterstützen. Um den Lernenden angemessene Fähigkeiten zu vermitteln, hat Times Professional Learning (TPL) Programme wie DATA JEDI eingeführt. Es bietet ein umfassendes Angebot an Schulungen in den Bereichen Data Science, KI, ML, Deep Learning und Business Intelligence, um hochqualifizierte Fachkräfte in Indien für die Zukunft zu qualifizieren. Wenn Sie sich für Statistik interessieren, empfehlen wir Ihnen die ETH Zürich.