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Datenwissenschaft ist immer noch der Job des Jahres, insbesondere angesichts des Hypes um generative KI. Es kommt jedoch häufig vor, dass die Nachfrage nach Jobs im Bereich Data Science weitaus geringer ist als die der Bewerber; Bezeichnenderweise bevorzugen viele Arbeitgeber immer noch erfahrene Datenwissenschaftler gegenüber Nachwuchswissenschaftlern. Aus diesem Grund fällt es vielen Studenten, die Datenwissenschaft studieren, schwer, einen Job zu finden.

Das bedeutet jedoch nicht, dass das Gelernte verloren geht. Es gibt immer noch viele alternative Karrierewege für diejenigen, die sich mit Datenwissenschaft auskennen. Sowohl für Einsteiger als auch für Profis gibt es verschiedene Jobs, in denen Sie Ihre Data-Science-Kenntnisse umsetzen können.

Was sind also diese alternativen Karrierewege? Hier sind fünf verschiedene Jobs, die Sie in Betracht ziehen sollten.

Die erste alternative Karriere, die Sie von der Datenwissenschaft abzweigen können, ist der Ingenieur für maschinelles Lernen. Manchmal werden diese beiden Berufe fälschlicherweise als gleich angesehen, aber sie sind unterschiedlich. 

Ingenieure für maschinelles Lernen konzentrieren sich mehr auf die technischen Aspekte des Einsatzes von maschinellem Lernen in der Produktion, beispielsweise wie die Struktur gestaltet werden sollte oder wie die Produktion skaliert werden sollte. Andererseits konzentrieren sich Datenwissenschaftler darauf, Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen und Lösungen zur Lösung des Geschäftsproblems bereitzustellen.

Beide haben die gleichen Grundlagen in der Datenanalyse und im maschinellen Lernen, aber die Unterschiede unterscheiden diese Karrierewege. Wenn Sie der Meinung sind, dass eine Stelle als Machine Learning Engineer das Richtige für Sie ist, sollten Sie sich darauf konzentrieren, mehr über die Software-Engineering-Praxis und MLOps zu lernen, um in diese Karrieren zu wechseln.

Der Artikel Wie man ein Ingenieur für maschinelles Lernen wird von Nisha Arya könnte Ihnen auch dabei helfen, Ihren Karriereweg anzukurbeln.

Der nächste Job ist ein Dateningenieur. Im aktuellen datengesteuerten Zeitalter ist der Dateningenieur zu einer wichtigen Position geworden, um einen stabilen Datenstrom mit hoher Qualität bereitzustellen. Im Unternehmen würde ein Dateningenieur viele Stellen als Datenwissenschaftler unterstützen.

Die Arbeiten des Data Engineer konzentrieren sich auf die Backend-Infrastruktur, um alle Datenaufgaben zu unterstützen und die Architektur für die Datenverwaltung und -speicherung aufrechtzuerhalten. Der Dateningenieur konzentriert sich auch auf den Aufbau der Datenpipelines gemäß den Anforderungen, einschließlich Erfassung, Transformation und Bereitstellung.

Der Data Engineer und der Data Scientist arbeiten mit Daten, der Data Engineer konzentriert sich jedoch mehr auf die Dateninfrastruktur. Das bedeutet, dass Sie über zusätzliche Kenntnisse verfügen müssen, darunter SQL, Datenbankmanagement und Big-Data-Technologien.

Um mehr über die Karriere als Data Engineer zu erfahren, lesen Sie den Artikel Kostenloser Data-Engineering-Kurs für Anfänger von Bala Priya C.

Business Intelligence (BI) ist ein alternativer Karriereweg für diejenigen, die immer noch gerne Erkenntnisse aus Daten gewinnen, aber mehr daran interessiert sind, historische Daten zu analysieren, um das Unternehmen zu informieren. Dies ist für jedes Unternehmen eine wichtige Position, da ein Unternehmen anhand der Daten seine aktuelle Situation kennen muss.

BI konzentriert sich mehr auf deskriptive Analysen, bei denen Unternehmensleiter und Stakeholder Dateneinblicke nutzen, um umsetzbare Initiativen zu entwickeln. Die Erkenntnisse würden auf aktuellen und historischen Daten in Form von KPIs und Geschäftskennzahlen basieren, damit das Unternehmen eine fundierte Entscheidung treffen könnte. Um die Analyse zu erleichtern, verwendet BI Tools zur Erstellung von Dashboards und Berichten für das Unternehmen. Dies unterscheidet BI von Datenwissenschaftlern, da sich letztere auf die Bereitstellung von Zukunftsvorhersagen mithilfe fortschrittlicher statistischer Analysen konzentrieren. 

Viele BI-Positionen erfordern Kenntnisse wie grundlegende Statistiken, SQL und Datenvisualisierungstools wie Power BI. Dies sind Fähigkeiten, die Menschen erlernen müssen, wenn sie versuchen, Datenwissenschaftler zu werden. Daher wäre BI ein geeigneter alternativer Karriereweg für diejenigen, die gerne Daten analysieren.

Wenn Sie Ihre Fähigkeiten für eine BI-Position verbessern möchten, ist der Artikel Big Data Analytics: Warum ist es für Business Intelligence so wichtig? von Nahla Davies würde dir diesen Vorteil verschaffen.

Ein Datenproduktmanager könnte perfekt sein, wenn Sie eine Position annehmen möchten, die weniger technisch ist, aber dennoch einen Bezug zur Datenwissenschaft hat. Dies ist eine Position, die Fähigkeiten für eine Strategie zur Erstellung einer Roadmap für datenzentrierte Produkte oder Dienstleistungen bevorzugt

Der Job als Datenproduktmanager konzentriert sich mehr darauf, die aktuellen Markttrends zu verstehen und die Datenproduktentwicklung so zu steuern, dass sie den Kundenbedürfnissen entspricht. Die Position sollte auch verstehen, wie das Produkt oder die Dienstleistung als Unternehmenswert positioniert werden kann. Gleichzeitig sollte der Datenproduktmanager über das technische Wissen verfügen, um mit den technischen Mitarbeitern zu kommunizieren und die Strategie für die Produktentwicklung zu verwalten.

Typischerweise sollte ein Datenproduktmanager über Fähigkeiten verfügen, die Geschäftsverständnis, Verständnis für Datentechnologie und Kundenerfahrungsdesign umfassen. Diese Fähigkeiten sind notwendig, wenn der Datenproduktmanager in dieser Position erfolgreich sein möchte. Sie können den Artikel lesen hier um mehr über Data Product Manager zu erfahren.

Der letzte Karriereweg, den Sie in Betracht ziehen sollten, ist der des Datenanalysten. Die Datenanalysten arbeiten in der Regel mit den Rohdaten, um Antworten auf spezifische Fragen zu geben, die das Unternehmen benötigt. Dies steht im Gegensatz zu den Arbeiten von BI, da BI zwar über überschneidende Fähigkeiten verfügt, BI jedoch normalerweise Tools zum Erstellen von Dashboards und Berichten verwendet, um die KPI und Geschäftsmetriken kontinuierlich zu verfolgen. Im Gegensatz dazu arbeiten Datenanalysten typischerweise auf Projektbasis.

Datenanalysten arbeiten oft in jeder Abteilung, um detaillierte Ad-hoc-Analysen für das spezifische Projekt bereitzustellen und statistische Analysen durchzuführen, um Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen. Datenanalysten können SQL, Programmiersprachen (Python/R) und Datenvisualisierungstools verwenden, Fähigkeiten, die die Datenwissenschaft erlernt hat.  

Wenn dies ein alternativer Karriereweg ist, könnten Sie einen besuchen Kostenloses Data Analyst Bootcamp für Anfänger, erklärt von Bala Priya C.

Wenn der Weg der Datenwissenschaft nicht das Richtige für Sie ist, gibt es noch viele alternative Karrieren, die Sie ausprobieren können. Sie müssen Ihre erlernten Fähigkeiten nicht verschwenden. Hier sind die fünf wichtigsten alternativen Karrierewege im Bereich Data Science, die Sie in Betracht ziehen sollten:

1. Maschinenlernen Ingenieur
2. Dateningenieur
3. Geschäftsanalytik
4. Datenproduktmanager
5. Data Analyst

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Cornellius Yudha Wijaya ist Data Science Assistant Manager und Data Writer. Während er Vollzeit bei Allianz Indonesien arbeitet, liebt er es, Python- und Datentipps über soziale Medien zu teilen und Medien zu schreiben.

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• Quelle: https://www.kdnuggets.com/5-top-data-science-alternative-career-paths?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=5-top-data-science-alternative-career-paths