Afbeelding door redacteur
 

Datawetenschap is nog steeds de baan van het jaar, vooral met alle hype rond generatieve AI. Het komt echter vaak voor dat de vraag naar banen in de datawetenschap veel lager is dan die van sollicitanten; Het is opvallend dat veel werkgevers nog steeds de voorkeur geven aan senior datawetenschappers boven junioren. Dat is de reden waarom veel studenten die data science studeren het moeilijk vinden om een ​​baan te vinden.

Dit betekent echter niet dat wat je leert verloren gaat. Er zijn nog steeds veel alternatieve carrièrepaden voor degenen die datawetenschap kennen. Voor zowel beginners als professionals zijn er verschillende banen waar je je data science-vaardigheden kunt implementeren.

Wat zijn deze alternatieve carrièrepaden? Hier zijn vijf verschillende banen die u zou moeten overwegen.

De eerste alternatieve carrière die je kunt voortzetten vanuit de datawetenschap is machine learning-ingenieur. Mensen verwarren soms dat deze twee beroepen hetzelfde zijn, maar ze zijn verschillend. 

Machine Learning-ingenieurs richten zich meer op de technische aspecten van de implementatie van machine learning in de productie, zoals hoe de structuur moet worden ontworpen of hoe de productie moet worden geschaald. Aan de andere kant richten datawetenschappers zich op het verkrijgen van inzicht uit de gegevens en het bieden van oplossingen om het bedrijfsprobleem op te lossen.

Beide delen dezelfde basis op het gebied van data-analyse en machinaal leren, maar de verschillen scheiden deze carrièrepaden. Als u denkt dat een Machine Learning Engineer-positie iets voor u is, moet u zich concentreren op het leren van meer over de praktijk van software-engineering en MLOps om naar deze carrières over te stappen.

Het artikel Hoe word je een Machine Learning Engineer door Nisha Arya kan je ook helpen dat carrièrepad een vliegende start te geven.

De volgende baan is een Data Engineer. In het huidige datagedreven tijdperk is Data Engineer een belangrijke positie geworden om een ​​stabiele datastroom van hoge kwaliteit te bieden. In het bedrijf zou een Data Engineer veel banen als Data Scientist ondersteunen.

De werkzaamheden van Data Engineer zijn gericht op de backend-infrastructuur om eventuele datataken te ondersteunen en de architectuur voor databeheer en opslag te onderhouden. Data Engineer richt zich ook op het bouwen van de datapijplijnen volgens de vereisten, inclusief verzameling, transformatie en levering.

De Data Engineer en Data Scientist werken met data, maar de Data Engineer richt zich meer op de data-infrastructuur. Dit betekent dat je bedreven moet zijn in aanvullende vaardigheden, waaronder SQL, databasebeheer en big data-technologieën.

Lees het artikel voor meer informatie over de carrière van Data Engineer Gratis cursus Data Engineering voor beginners door Bala Priya C.

Business Intelligence (BI) is een alternatief carrièrepad voor diegenen die nog steeds graag inzicht willen krijgen in de data, maar meer geïnteresseerd zijn in het analyseren van historische data om het bedrijf te informeren. Het is een belangrijke positie voor elk bedrijf, omdat een bedrijf zijn huidige situatie uit de gegevens moet halen.

BI richt zich meer op beschrijvende analyses, waarbij bedrijfsleiders en belanghebbenden data-inzicht gebruiken om bruikbare initiatieven te ontwikkelen. De inzichten zouden gebaseerd zijn op actuele en historische gegevens in de vorm van KPI's en bedrijfsstatistieken, zodat het bedrijf een weloverwogen beslissing kan nemen. Om de analyse te vergemakkelijken, gebruikt BI tools om dashboards en rapporten voor het bedrijf te creëren. Dit maakt BI anders dan datawetenschappers, omdat deze laatste taak zich richt op het geven van toekomstvoorspellingen met behulp van geavanceerde statistische analyses. 

Veel BI-functies vereisen vaardigheden zoals basisstatistieken, SQL en tools voor gegevensvisualisatie zoals Power BI. Dit zijn vaardigheden die mensen moeten leren als ze datawetenschappers willen worden, dus BI zou een geschikt alternatief carrièrepad zijn voor degenen die graag data analyseren.

Als je je vaardigheden voor een BI-functie wilt verbeteren, lees dan het artikel Big Data Analytics: waarom is het zo cruciaal voor Business Intelligence? van Nahla Davies zou je die voorsprong geven.

Een Data Product Manager kan perfect zijn als je wilt overstappen naar een functie met minder technische details, maar nog steeds gerelateerd aan datawetenschap. Dit is een positie die de voorkeur geeft aan vaardigheden voor een strategie om een ​​routekaart te creëren voor de datacentrische producten of diensten

De functie Data Product Manager richt zich meer op het begrijpen van de huidige markttrends en het begeleiden van de ontwikkeling van dataproducten om aan de behoeften van de klant te voldoen. De functie moet ook begrijpen hoe het product of de dienst als bedrijfsmiddel moet worden gepositioneerd. Tegelijkertijd moet de Data Product Manager over de technische kennis beschikken om met de technische mensen te communiceren en de strategie voor productontwikkeling te beheren.

Normaal gesproken moet een dataproductmanager over vaardigheden beschikken die onder meer zakelijk inzicht, inzicht in datatechnologie en het ontwerpen van klantervaringen omvatten. Deze vaardigheden zijn nodig als de Data Product Manager wil slagen in deze functie. Je kunt het artikel lezen hier voor meer informatie over Data Product Manager.

Het laatste carrièrepad dat u zou moeten overwegen, is Data-analist. De data-analisten werken meestal met de ruwe data om antwoorden te geven op specifieke vragen die de business nodig heeft. Het staat in contrast met het werk van BI, want hoewel ze overlappende vaardigheden hebben, gebruikt BI meestal tools om dashboards en rapporten te maken om de KPI en bedrijfsstatistieken continu bij te houden. Data-analisten werken daarentegen doorgaans op projectbasis.

Data-analisten werken vaak op elke afdeling om gedetailleerde ad-hocanalyses voor het specifieke project uit te voeren en statistische analyses uit te voeren om inzicht te krijgen in de gegevens. Data-analisten kunnen SQL, programmeertaal (Python/R) en datavisualisatietools gebruiken, dit zijn vaardigheden die datawetenschap heeft geleerd.  

Als dit een alternatief carrièrepad is, kun je een Gratis Data Analyst Bootcamp voor beginners, zoals uitgelegd door Bala Priya C.

Als het data science-pad niets voor jou is, zijn er nog steeds veel alternatieve carrières die je zou kunnen proberen. Je hoeft de vaardigheden die je hebt geleerd niet te verspillen, dus hier zijn de vijf beste alternatieve carrièrepaden op het gebied van datawetenschap die je zou moeten overwegen:

1. Machine Learning Engineer
2. Data Engineer
3. Business Intelligence
4. Gegevensproductmanager
5. Data Analyst

Ik hoop dat het helpt! Deel uw mening over de hier genoemde communities en voeg hieronder uw reactie toe.
 
 

Cornellius Yudha Wijaya is een data science assistent-manager en dataschrijver. Terwijl hij fulltime bij Allianz Indonesia werkt, deelt hij graag Python- en Data-tips via sociale media en schrijvende media.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: 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