Welche hoch bezahlten Jobs gibt es in Zukunft für Data Scientists?

Experten auf dem Gebiet der Datenwissenschaft sagen voraus, dass sich das Szenario in einigen Unternehmen und Branchen, die weniger technologieorientiert sind als andere, in denen die Datenwissenschaft heute eine unterstützende (oder Back-Office-) Rolle im Unternehmen spielt, in Zukunft bald ändern wird, da diese Unternehmen und Branchen bereit sind, auf eine riesige Menge an Daten - sowohl strukturierte als auch unstrukturierte - sowie auf Feedbackschleifen zuzugreifen.

Data Science spielt eine wichtige Rolle, wenn es um hochbezahlte Arbeitsplätze der Zukunft geht. Um zu verstehen, was diesen Trend antreibt, der nach Ansicht von Experten mit der Zeit nur noch größer werden wird, muss man wissen, dass die Technologielandschaft in den letzten Jahren ein enormes Wachstum und einen grundlegenden Wandel erfahren hat, und zwar dank der hohen Zuverlässigkeit von Computerprogrammen, datenbasierten Analysen und digitaler Technologie.

Insbesondere die Arbeit mit riesigen Datenmengen und das Treffen datengesteuerter Entscheidungen sind in den meisten Sektoren zur Norm geworden - von Banken und Fintech bis hin zu Transportwesen, IT und mehr. Schließlich stehen bei fast jeder Interaktion mit Technologie Daten im Mittelpunkt. Sei es Ihr Online-Einkauf auf Marktplätzen wie Amazon, Streaming-Empfehlungen für Sie auf Netflix oder Amazon Prime, Ihr Facebook-Feed oder sogar die Gesichtserkennung, die notwendig ist, um sich bei Ihrem Telefon anzumelden - fast alles nutzt Daten, um bestimmte Vorgänge durchzuführen.

Experten auf dem Gebiet der Datenwissenschaft sagen voraus, dass sich das Szenario in einigen Unternehmen und Branchen, die weniger technologieorientiert sind als andere, in denen die Datenwissenschaft heute eine unterstützende (oder Back-Office-) Rolle im Unternehmen spielt, in Zukunft bald ändern wird, da diese Unternehmen und Branchen bereit sind, auf eine riesige Menge an Daten - sowohl strukturierte als auch unstrukturierte - sowie auf Feedbackschleifen zuzugreifen. Und genau das macht den Job des Datenwissenschaftlers zu einem der begehrtesten in der heutigen Welt.

Bevor wir über die hochbezahlten Zukunftsjobs sprechen, die man ergreifen kann, sollten wir einen Blick darauf werfen, warum der Beruf des Datenwissenschaftlers so beliebt ist.

1- Was macht den Beruf des Datenwissenschaftlers so beliebt?

In den letzten Jahren hat man festgestellt, dass die Menschen nicht nur Kurse belegen und sich in Bootcamps einschreiben, um für den Job gerüstet zu sein, sondern vielleicht sogar einen Karrierewechsel in Erwägung ziehen, da der Beruf des Datenwissenschaftlers ihnen ein fettes Gehaltspaket und viel Prestige einbringen würde.

Für 2019 werden Datenwissenschaftler als die Nr. 1 der vielversprechendsten Jobs in den USA, so ein LinkedIn-Bericht. Für diesen Bericht untersuchte LinkedIn Daten aus Millionen von Stellenangeboten, Mitgliederprofilen und Gehältern und verwendete fünf Faktoren für die Einstufung der Spitzenpositionen.

Diese Faktoren waren Karrierefortschritt, Gehalt, Anzahl der offenen Stellen in den USA, ihre umfassende regionale Verfügbarkeit und die jährliche Zunahme der offenen Stellen.

Sogar auf der Glassdoor-Liste der besten Jobs in Amerika stand der Datenwissenschaftler in den letzten drei Jahren ganz oben, was mit dem übereinstimmt, was Fachleute über diesen Bereich sagen - hohe Gehälter, hohe Nachfrage und hohe Arbeitszufriedenheit.

Diejenigen, die ein gut bezahltes Gehalt anstreben, sollten nicht zweimal überlegen, bevor sie den Job eines Datenwissenschaftlers annehmen, denn diese Fachleute genießen ein durchschnittliches Grundgehalt von 130.000 US-Dollar und haben laut dem LinkedIn-Bericht in diesem Jahr 56 % mehr Stellenangebote als im Vorjahr. Derzeit gibt es über 4.000 offene Stellen für Datenwissenschaftler in den gesamten USA.

2- Eine Vorhersage über die Art der gut bezahlten zukünftigen Arbeitsplätze im Bereich der Datenwissenschaft

Abgesehen von der Tätigkeit als Datenwissenschaftler können Fachleute im Bereich der Datenwissenschaft auch hoch bezahlte zukünftige Jobs annehmen, wie z. B. Datenarchitekt, Big-Data-Ingenieur, Datenbankmanager, Business Intelligent Analyst usw. All diese Berufe werden mit den besten Gehältern der Branche bezahlt und helfen Unternehmen, gute Entscheidungen zu treffen, indem sie ihre datenwissenschaftlichen Fähigkeiten nutzen, um große Datenmengen zu analysieren und daraus nützliche Erkenntnisse zu ziehen.

Werfen wir einen genaueren Blick darauf, was jeder der oben genannten Berufe mit sich bringen würde.

2.1- Datenarchitekt

Ein Datenwissenschaftler, der als Datenexperte arbeitet, hilft bei der Pflege und Gestaltung von Daten und ihrer Struktur, die sich ständig ändert, während er Strategien und Effizienzmodelle entwickelt und an kontinuierlichen Designverbesserungen mit einem starken Schwerpunkt auf der Visualisierung arbeitet.

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2.2- Ingenieur für große Datenmengen

Diese Fachkraft ist dafür verantwortlich, riesige Datenmengen zu untersuchen und sie so zu verändern, dass daraus wertvolle Erkenntnisse gewonnen werden können, auf die sich Geschäftsinhaber und Führungskräfte stützen können, um ihre Geschäftsabläufe zu verbessern. Als Big-Data-Ingenieur analysieren Sie die ein- und ausgehenden Daten des Unternehmens, erfassen sie, erstellen Berichte und verarbeiten sie. Außerdem beaufsichtigen Sie Software, Hardware und Dateninfrastruktur, um sicherzustellen, dass die Informationen effektiv genutzt und optimiert werden.

2.3- Datenbank-Manager

Dieser Fachmann ist für die Pflege der Datenbanken eines Unternehmens zuständig und kümmert sich um auftretende Probleme, indem er sie diagnostiziert und so schnell wie möglich behebt. Es ist auch die Aufgabe von Datenbankmanagern, die Datenbank und ihre Hardware zu verwalten und sicherzustellen, dass die Datenbanken auf dem neuesten Stand und mit neuerer Software und Systemen kompatibel sind.

2.4- Business Intelligence-Analyst

Ein Datenwissenschaftler, der als Business-Intelligence-Analyst arbeitet, ist für die Auswertung von Geschäftsdaten und deren Umwandlung in nützliche Informationen verantwortlich, auf die sich Führungskräfte und Mitarbeiter auf Management-/Direktorenebene verlassen können, um ihre Geschäftsabläufe durch datengestützte Entscheidungen zu verbessern. Zu Ihren Aufgaben gehört auch die Erstellung von Datenberichten, die unabhängig sind und Muster, Trends und Modernisierungsprozesse aufzeigen, die die Betriebsprotokolle verbessern können.

2.5- Datenanalyse-Manager

Mehrere Unternehmen verlassen sich zunehmend auf diese Fachleute, um den Sinn der Daten zu verstehen und sie an den Rest des Teams weiterzugeben, wobei der Schwerpunkt auf dem Verständnis liegt, wie Unternehmen auf die aus den Daten gewonnenen Erkenntnisse reagieren müssen. Datenwissenschaftler mit einem soliden analytischen und betriebswirtschaftlichen Hintergrund sowie Managementfähigkeiten sind die idealen Kandidaten für die Stelle eines Datenanalysemanagers.

Um die wahre Natur der hoch bezahlten zukünftigen Jobs für Datenwissenschaftler zu verstehen, ist es wichtig zu wissen, wie die Landschaft der Datenwissenschaft in Zukunft aussehen wird. Dan Wulin - Head of Data Science and Machine Learning bei Wayfair - gibt einen Einblick in diese Landschaft, auch wenn er sagt, dass er mit seinen Vorhersagen falsch liegen könnte.

Dan Wulin nennt drei übergreifende Trends, die seiner Meinung nach die Zukunft der Data-Science-Landschaft prägen werden und sich somit auch auf die Art der gut bezahlten Jobs auswirken, die Datenwissenschaftler in Zukunft annehmen können.

Immer komplexere Data-Science-Algorithmen werden in Technologien und Paketen enthalten sein, die ihren Einsatz erleichtern: Um die Auswirkungen besser zu verstehen, können Sie einfach die Erfahrung mit dem Training und dem Einsatz von Algorithmen wie Random Forest in der heutigen Zeit mit dem vergleichen, was vor 10 Jahren der Fall war. Heute ist die Anwendung um Größenordnungen schneller und kann mit weniger statistischem und technischem Wissen durchgeführt werden, wenn auch mit einem höheren Maß an Qualität. Dies hat sich als allgemeiner Trend in zahlreichen Bereichen der Datenwissenschaft herausgestellt und wird sich weiter verstärken.

Einführung von ML, KI und verwandten Techniken: Da immer mehr Unternehmen aus den von ihnen selbst und von ihren Partnern gesammelten Daten mehr und bessere Erkenntnisse gewinnen wollen, wird die Einstellung von Datenwissenschaftlern und anderen Fachleuten aus dem Bereich der Datenwissenschaft immer wichtiger werden. Gleichzeitig werden Unternehmen weiterhin maschinelles Lernen (ML), künstliche Intelligenz (KI) und verwandte Techniken in einer Weise einsetzen, die sich in grundlegender Weise positiv auf ihr Geschäft auswirkt.

Die Art der Arbeit, die Datenwissenschaftler heute verrichten, wird sich ändern, indem sie auf Arbeitnehmer übertragen werden, die in Statistik und Codierung geschult, aber weniger hoch qualifiziert sind: Um mit der Marktnachfrage und dem allgemeinen Wandel in den Branchen hin zu maschinellem Lernen, KI usw. Schritt zu halten, werden die Studierenden in den akademischen Studiengängen mehr und mehr mit Statistik, Ingenieurwesen, maschinellem Lernen und linearer Algebra vertraut gemacht. Indem sie ihre Studenten dazu ermutigen und anspornen, geeignete technische Fähigkeiten zu entwickeln, werden diese akademischen Programme die Studenten besser auf den Arbeitsmarkt vorbereiten, als sie es heute sind. Dies wiederum würde bedeuten, dass ein großer Teil der Arbeit, die von den heutigen Datenwissenschaftlern geleistet wird, letztlich auf weniger gut ausgebildete Personen übertragen wird, die über ausreichende Statistik- und Programmierkenntnisse verfügen, um robuste Pakete und Technologien erfolgreich zu nutzen und maschinelle Lernmodelle zu erstellen.

Infolge der obigen Punkte 2 und 3 würden sich die Rollen von Datenwissenschaftlern in der Zukunft verändern. Ein Weg würde zu hochbezahlten zukünftigen Jobs führen, die in gewisser Weise den Jobs ähneln, die von heutigen Data-Science-Teams erledigt werden, die extrem forschungsorientierte Arbeit leisten, die über die normalerweise verfügbaren Techniken hinausgeht. Ein Beispiel wäre die Anwendung des maschinellen Lernens auf tiefer Ebene, ähnlich wie es heute in verschiedenen Anwendungsfällen wie der Bildklassifizierung, dem autonomen Fahren usw. eingesetzt wird.

Der zweite Weg würde zu hoch bezahlten zukünftigen Jobs führen, die sich mit der Erfüllung von Managementaufgaben auf der Geschäftsseite befassen, für die Unternehmen heute normalerweise MBAs einstellen. Da den Datenwissenschaften in den kommenden Jahren ein schnelles und umfassendes Wachstum bevorsteht, wird immer mehr Wert darauf gelegt, dass die grundlegenden Techniken des Bereichs sinnvoll mit Geschäftsproblemen verknüpft werden können. Daher wird es eine wachsende Nachfrage nach technisch ausgebildeten Personen geben, die über solide Kommunikationsfähigkeiten verfügen und einen gesunden Geschäftssinn besitzen. Das bedeutet, dass Datenwissenschaftler, die über diese Fähigkeiten verfügen, am besten in der Lage wären, die neuen Möglichkeiten zu nutzen, die sich in Zukunft eröffnen.