Informatikkarrieren in der nahen Zukunft

Laufbahnen im Bereich der Informatik sind schon seit langem sehr beliebt. Informatikstudienplätze werden in der Regel als erste an den Ingenieurhochschulen besetzt, und dieser Trend wird sich auch in Zukunft fortsetzen. Warum also gibt es einen solchen Ansturm auf diese Studiengänge?

Die Technologie entwickelt sich in rasantem Tempo weiter. Die Covid-19-Pandemie hat die Situation nur noch verschärft - Unternehmen und Regierungen spüren die positiven Aspekte, die diese Technologien mit sich bringen - ob es sich nun um Online-Shopping, die Verfolgung von Infektionen oder die Verbreitung von Informationen handelt, die Technologie, die diese Innovationen vorantreibt, befindet sich in diesem Bereich. Die Zahl der Unternehmen, die aus dem Boden schießen und sich diese Technologien zu eigen machen, ist ein Beweis für die Chancen in diesem Bereich. Mehr Neugründungen und Investitionen bedeuten mehr Arbeitsplätze und damit mehr Karrierechancen. Und damit auch mehr Nachfrage nach Informatikkursen und Studienplätzen in den Ingenieurschulen.

In diesem Blog werden einige der derzeit angesagten Karrieremöglichkeiten kurz beschrieben, aber auch einige, die in naher Zukunft zum Renner werden dürften.

Blockchain / Kryptowährung

Was ist das?

Bei einer Blockchain handelt es sich um eine relativ neue Technologie, bei der es sich im Wesentlichen um ein digitales Transaktionsbuch handelt, das dupliziert und über ein ganzes Netzwerk von Computersystemen auf der Kette verteilt wird. Jeder Block in der Kette enthält eine Reihe von Transaktionen, und jedes Mal, wenn eine neue Transaktion in der Kette stattfindet, wird ein Datensatz dieser Transaktion dem Hauptbuch jedes Teilnehmers hinzugefügt. Die dezentralisierte Datenbank, die von mehreren Teilnehmern verwaltet wird, ist als Distributed Ledger Technology (DLT) bekannt. Dabei handelt es sich um ein System zur Aufzeichnung von Informationen in einer Weise, die es schwierig oder praktisch unmöglich macht, das System zu ändern, zu hacken oder zu betrügen.

Einsatz von Kryptowährungen/Blockchain-Technologie

Diese Technologie befindet sich noch in der Entwicklungsphase, hat aber aufgrund der Tatsache, dass sie praktisch nicht gehackt werden kann, ein immenses Potenzial. Finanzwesen, Bankwesen und staatliche Aufzeichnungen eignen sich hervorragend für die Umsetzung der Blockchain-Technologie. Sogar Verträge können über diese Technologie abgewickelt werden.

Qualifizierung

Die Mindestqualifikation für einen Blockchain-Entwickler ist ein BTech-Abschluss im Bereich Softwaretechnik mit zusätzlichen Kenntnissen in Datenstrukturen. Zusätzliche Zertifizierungen umfassen Bitcoin- und Kryptowährungstechnologien, IBM Blockchain Foundation Developer usw.

Künstliche Intelligenz

Was ist das?

KI oder künstliche Intelligenz ist die Intelligenz von Maschinen im Vergleich zur natürlichen Intelligenz des Menschen. Die Maschinen können so programmiert werden, dass sie Daten sammeln, analysieren, lernen, vorhersagen und viele Aufgaben erledigen, die sehr effizient durchgeführt werden können. Sie trägt dazu bei, dass viele sich wiederholende Aufgaben schnell und mit weniger Aufwand erledigt werden können.

Heute kann man die Auswirkungen der KI in Anwendungen wie fahrerlosen Zügen, Google Maps, digitalen Assistenten, Gesichtserkennungssystemen, Fingerabdruckerkennung auf Mobiltelefonen usw. sehen.

Neuronales Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinelles Lernen usw. sind allesamt Teil der künstlichen Intelligenz, und daher könnte ein KI-Wissenschaftler jeden der verschiedenen Teile dieser Technologie in seinem Arbeitsbereich verwenden. Im Kern ist es eine wunderbare Kombination aus Menschen und Computern, die zusammenarbeiten.

Ausbildung Qualifizierung

Die Anforderungen ähneln denen für ML - Btech in Informatik, gefolgt von Spezialisierungen wie Master- und Doktoratsstudien.

Zu den karrierefördernden Zertifizierungen gehören IBM Applied AI, IBM AI Foundations for Business, Digital Transformation Using AI/ML with Google Cloud usw.

Ethisches Hacking

Was ist das?

Ethical Hacking ist ein legaler (von der Organisation, zu der das System gehört, genehmigter) Versuch, sich unbefugt Zugang zu einem Computersystem, einer Anwendung oder einer Datenbank zu verschaffen. Bei der Durchführung eines ethischen Hacks werden die Strategien und Aktionen böswilliger Angreifer nachgeahmt. Auf diese Weise können Schwachstellen im System aufgedeckt werden, die dann behoben werden können, bevor ein böswilliger Angreifer die Gelegenheit hat, sie auszunutzen.

Einsatzmöglichkeiten von Ethical Hacking

Ethische Hacker nutzen ihr Fachwissen, um die Sicherheit der Technologie von Organisationen zu überprüfen und zu verbessern. Sie geben Organisationen wichtige Ratschläge, wie sie ihre Systeme und Daten usw. sichern können.

Ein ethischer Hacker meldet der Organisation die festgestellten Schwachstellen. In vielen Fällen führt der Ethical Hacker mit Zustimmung der Organisation einen erneuten Test durch, um sicherzustellen, dass die Schwachstellen vollständig behoben sind.

Ausbildungsweg

Ein abgeschlossenes Studium der Softwaretechnik oder ein gleichwertiger Abschluss ist ein Muss für den Beruf des Ethical Hackers, da er über ein umfassendes Wissen und Verständnis darüber verfügt, wie Software wirklich funktioniert. Zertifizierungen, die sich auf Datenschwachstellen, Kodierung und andere Themen konzentrieren, sind für zusätzliche Qualifikationen erforderlich, z. B. Certified Ethical Hacker, Certified Threat Intelligence Analyst, Network Defense Architect usw.

Internet der Dinge (IoT)

Was ist das?

Das Internet der Dinge (IoT) beschreibt das Netzwerk physischer Objekte - "Dinge" -, die mit Sensoren, Software und anderen Technologien ausgestattet sind, um Daten mit anderen Geräten und Systemen über das Internet zu verbinden und auszutauschen.

Möglich wird dies durch die Konvergenz verschiedener Technologien wie ML, KI, Internet, 5G, eingebettete Systeme, Echtzeitanalysen usw. In Zukunft wird es immer mehr Geräte geben, die über das Netz verbunden sind.

Einsatzmöglichkeiten des Internets der Dinge

Hausautomatisierung, Sicherheitsgeräte, Smartphones, intelligente Lautsprecher usw. sind Beispiele für IOT-Geräte. Klimaanlagen, Kühlschränke, Waschmaschinen usw. werden über das Netz verbunden. Alle diese Technologien sind darauf ausgerichtet, den Menschen mehr Komfort zu bieten. So kann man beispielsweise die Klimaanlage über das Internet aktivieren, damit sie läuft, bevor man den Raum betritt, damit der Raum gekühlt ist, wenn man ihn betritt.

Bildungsweg

Ein abgeschlossenes Informatikstudium mit fundierten Kenntnissen über die Funktionsweise von Hard- und Software ist eine Voraussetzung. Programmiersprachen wie C, C++, Python und das Verständnis von Mikrocontrollern sind eine Voraussetzung.

Cloud Computing

Was ist das?

Vereinfacht ausgedrückt ist Cloud Computing die Bereitstellung von Rechendiensten - einschließlich Servern, Speicher, Datenbanken, Netzwerken, Software, Analysen und Intelligenz - über das Internet ("die Wolke"), um schnellere Innovationen, flexible Ressourcen und Größenvorteile zu bieten.

Einsatzmöglichkeiten von Cloud Computing

Heute können wir zum Beispiel über das Internet auf Filme und Serien über Apps wie Netflix, Hotstar und Amazon Prime usw. zugreifen. All diese Informationen und Daten werden auf Servern gehostet, die von Unternehmen wie Microsoft und Amazon verwaltet werden. Früher mussten die Menschen DVDs bestellen, heute ist es dank der Technologie ganz einfach, diese auf Abruf abzurufen. Unternehmen nutzen viele Software direkt aus der Cloud für ihre täglichen Aktivitäten.

Bildungsweg

Die Grundvoraussetzung ist ein B.Tech-Abschluss in Computerwissenschaften. Zusätzliche Zertifizierungskurse sind je nach der verwendeten Softwaremarke erforderlich.

Einige Beispiele für Zertifizierungen sind - RHCA- Red Hat Certified Architect: Cloud, AWS - Amazon Web Services, MCSE - Microsoft Certified Solutions Expert, IBM Certified Cloud Solution Architect, Google Certified Professional Cloud Architect.

Big Data

Was ist das?

Big Data ist ein Begriff, der die große Menge an Daten - sowohl strukturierte als auch unstrukturierte - beschreibt, die ein Unternehmen tagtäglich sammelt. Aber nicht die Menge der Daten ist wichtig. Vielmehr kommt es darauf an, was Unternehmen mit diesen Daten anfangen können. Big Data kann analysiert werden, um Erkenntnisse zu gewinnen, die zu besseren Entscheidungen und strategischen Geschäftsentscheidungen führen.

Verwendungszwecke von Big Data

Big Data wird in erster Linie verwendet, um die Präferenzen und das Verhalten von Kunden sowie das Verhalten von Unternehmen und Informationen zu verstehen. Auf der Grundlage der von IRCTC gesammelten Informationen können die Eisenbahnen beispielsweise Entscheidungen über neue Züge, Zugfrequenzen und -zeiten, Investitionen in neue Strecken usw. treffen. Der gesamte Betrieb kann gestrafft und die Kosten können gesenkt werden. Relevante Informationen können den Kunden zum richtigen Zeitpunkt übermittelt werden. Die Regierung nutzt dies auch, um Verkehrsmuster, Wettermuster und mehr zu verstehen.

Bildungsweg

Softwaretechnik wird vorausgesetzt. Viele zusätzliche Zertifizierungen können das Wissen und die Beschäftigungsfähigkeit verbessern, z. B. - Big Data Hadoop Certification, IBM Certified Data Engineer - Big Data, Microsoft Certified Solutions Expert (MCSE): Data Management and Analytics, Bits Pilani Post Graduate Programme in Big Data Engineering

Datenwissenschaft

Was ist das?

Data Science ist ein Studienbereich, der Programmierkenntnisse, Kenntnisse in Mathematik und Statistik sowie Fachwissen kombiniert, um aus Daten aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Datenwissenschaftler wenden Techniken des maschinellen Lernens auf Daten in Form von Zahlen, Texten, Bildern, Videos, Audiodaten usw. an, um Systeme mit künstlicher Intelligenz (KI) zu entwickeln, die Aufgaben ausführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Diese Systeme wiederum generieren Erkenntnisse, die Analysten und Geschäftsanwender in einen greifbaren Geschäftswert umsetzen können.

Anwendungen der Datenwissenschaft

Aus den riesigen Datenmengen (Big Data), die jedes Unternehmen heutzutage sammelt, Muster und Trends zu erkennen und daraus eine Bedeutung abzuleiten, ist die Aufgabe von Datenanalysten. Immer mehr Unternehmen erkennen die Bedeutung von Data Science. Unabhängig von Branche und Größe müssen Unternehmen, die im Zeitalter von Big Data wettbewerbsfähig bleiben wollen, Data-Science-Fähigkeiten effizient entwickeln und implementieren, um nicht Gefahr zu laufen, den Anschluss zu verlieren.

Bildungsweg

Ein Bachelor-Abschluss in Informatik oder ein Software-Engineering-Hintergrund ist unabdingbar, und der Stelleninhaber muss eine Vorliebe für Zahlen und Statistiken haben. Darüber hinaus sind auch Zertifizierungskurse hilfreich.

Maschinelles Lernen

Beschreibung

Maschinelles Lernen ist das Studium von Computeralgorithmen, das statistische Techniken verwendet, um Computern die Fähigkeit zu verleihen, sich durch Erfahrung automatisch zu verbessern. Es wird als ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz angesehen. Algorithmen des maschinellen Lernens erstellen ein Modell auf der Grundlage von Beispieldaten, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne dass der Mensch sie jedes Mal neu programmieren muss.

Anwendungen des maschinellen Lernens

Wenn Sie Alexa, Siri usw. verwendet haben, wissen Sie, was es bedeutet, ein System zu verwenden, das auf maschinellem Lernen basiert. Sogar die Google-Suchleiste, die Sie auffordert, einen Satz auf der Grundlage Ihres Suchverlaufs zu beenden, ist das Ergebnis von maschinellen Lernprozessen bei der Arbeit. Es erkennt Sie, Ihre Stimme usw. und bietet Ihnen auf der Grundlage Ihrer Vorlieben Optionen an.

Empfehlungen, die Sie auf Websites wie Amazon, Flipkart usw. sehen, sind ebenfalls Beispiele für maschinelles Lernen. ML wird heute in allen Bereichen vielfältig eingesetzt.

Bildungsweg

Der formale Bildungsabschluss für Wissenschaftler im Bereich maschinelles Lernen ist ein B.Tech-Abschluss in Informatik, gefolgt von einem Master-Abschluss und einem Doktortitel.

Zusätzliche Zertifizierungen, die hilfreich sein können, sind Natural Language Processing (NLP), Computer Vision und Bildanalyse.

AR und VR - Erweiterte Realität und virtuelle Realität

Was ist das?

Bei der erweiterten Realität (Augmented Reality, AR) werden einer Live-Ansicht digitale Elemente hinzugefügt, häufig mithilfe der Kamera eines Smartphones. Beispiele für Augmented-Reality-Erlebnisse sind Filter und Linsen in Apps und das Spiel Pokemon Go.

Virtuelle Realität (VR) ist eine immersive Erfahrung, die die physische Welt völlig ausblendet. Mit VR-Geräten wie Oculus können Nutzer in eine Welt der Wahrnehmung versetzt werden, wie Sie sie vielleicht schon in Spielhallen und Arenen erlebt haben.

Es gibt auch MR Mixed Reality, die die Elemente von AR und VR kombiniert. Alles davon ist computergeneriert.

Einsatzmöglichkeiten von AR und VR - Erweiterte Realität und Virtuelle Realität

Diese Technologien werden heute in der realen Welt eingesetzt, um den Menschen ein Gefühl für neue Entwürfe zu vermitteln, um Schulungen und Simulationen für Menschen anzubieten, die sich auf einen bestimmten Beruf oder eine bestimmte Karriere vorbereiten, ohne zusätzliche Kosten oder potenzielle Schäden durch Unfälle usw. Es gibt viele potenzielle Anwendungen, und mit dem technologischen Fortschritt werden wir sie auch erleben können.

Bildungsweg

Ein Abschluss in Informatik zusammen mit Fachkenntnissen in vielen verschiedenen Spielesprachen wie Unity, das C# als primäre Programmiersprache verwendet, und Unreal Engine, das C++ und eine Knoten-basierte Sprache namens Blueprints Visual Scripting verwendet, könnte als Mindestqualifikation für den Einstieg in diesen Bereich angesehen werden.

Zusätzliche Zertifizierungen, die bei der Karriereentwicklung helfen können - vollständiges Unity-Entwickler-Kit, Virtual Reality (VR) App-Entwicklung, 3D-Interaktionsdesign in VR