Bild av redaktör
 

Datavetenskap är fortfarande årets jobb, speciellt med all hype inom generativ AI. Det är dock vanligt att efterfrågan på datavetenskapsjobb är mycket lägre än sökandes; Det är viktigt att många arbetsgivare fortfarande föredrar seniora datavetare framför juniorer. Det är därför många studenter som lär sig datavetenskap har svårt att hitta ett jobb.

Det betyder dock inte att det du lär dig kommer att gå till spillo. Det finns fortfarande många alternativa karriärvägar för dem som kan datavetenskap. För både nybörjare och proffs finns det olika jobb där du kan implementera dina kunskaper inom datavetenskap.

Så, vad är dessa alternativa karriärvägar? Här är fem olika jobb du bör överväga.

Den första alternativa karriären du kan förgrena dig från datavetenskap är maskininlärningsingenjör. Människor missar ibland dessa två yrken för att vara samma, men de är olika. 

Maskininlärningsingenjörer fokuserar mer på de tekniska aspekterna av maskininlärning i produktion, till exempel hur strukturen ska utformas eller hur produktionen ska skalas. Å andra sidan fokuserar datavetare på att extrahera insikter från data och tillhandahålla lösningar för att lösa affärsproblemet.

Båda delar samma grund i dataanalys och maskininlärning, men skillnaderna skiljer dessa karriärvägar åt. Om du känner att en maskininlärningsingenjör är något för dig bör du fokusera på att lära dig mer om mjukvaruteknik och MLOps för att byta till dessa karriärer.

Artikeln Hur man blir en maskininlärningsingenjör av Nisha Arya kan också hjälpa dig att kickstarta den karriärvägen.

Nästa jobb är Dataingenjör. I den nuvarande datadrivna eran har Data Engineer blivit en viktig position för att tillhandahålla stabil dataström med hög kvalitet. I företaget skulle en dataingenjör stödja många Data Scientist-jobb.

Data Engineer-arbeten är fokuserade på backend-infrastrukturen för att stödja alla datauppgifter och upprätthålla arkitekturen för datahantering och lagring. Data Engineer fokuserar också på att bygga datapipelines enligt kraven, inklusive insamling, transformation och leverans.

Dataingenjören och datavetaren arbetar med data, men dataingenjören fokuserar mer på datainfrastrukturen. Detta innebär att du måste vara skicklig i ytterligare färdigheter, inklusive SQL, databashantering och big data-teknik.

För att lära dig mer om Data Engineer-karriären, läs artikeln Gratis datateknikkurs för nybörjare av Bala Priya C.

Business intelligence (BI) är en alternativ karriärväg för dem som fortfarande älskar att få insikt från data men är mer intresserade av att analysera historisk data för att informera verksamheten. Det är en viktig position för alla företag eftersom ett företag behöver känna till sin nuvarande situation utifrån data.

BI fokuserar mer på deskriptiv analys, där företagsledare och intressenter använder datainsikter för att utveckla handlingsbara initiativ. Insikterna skulle baseras på aktuella och historiska data i form av KPI och affärsmått så att verksamheten kunde fatta ett välgrundat beslut. För att underlätta analysen använder BI verktyg för att skapa dashboards och rapporter för verksamheten. Detta skiljer BI från datavetare eftersom det senare jobbet fokuserar på att tillhandahålla framtida förutsägelser med hjälp av avancerad statistisk analys. 

Många BI-positioner kräver färdigheter som grundläggande statistik, SQL och datavisualiseringsverktyg som Power BI. Det här är färdigheter som människor måste lära sig när de försöker bli datavetare, så BI skulle vara en lämplig alternativ karriärväg för dem som älskar att analysera data.

Om du vill förbättra dina kunskaper för en BI-tjänst, artikeln Big Data Analytics: Varför är det så avgörande för Business Intelligence? av Nahla Davies skulle ge dig den kanten.

En Data Product Manager kan vara perfekt om du vill flytta till en position med mindre teknik men fortfarande relaterad till datavetenskap. Detta är en position som föredrar kompetens för en strategi för att skapa en färdplan för de datacentrerade produkterna eller tjänsterna

Jobbet Data Product Manager fokuserar mer på att förstå de aktuella marknadstrenderna och vägleda dataproduktutvecklingen för att möta kundernas behov. Positionen bör också förstå hur man positionerar produkten eller tjänsterna som en företagstillgång. Samtidigt bör Data Product Manager ha teknisk kunskap för att kommunicera med de tekniska personerna och hantera strategin för produktutveckling.

Vanligtvis bör en dataproduktchef ha färdigheter som inkluderar affärsförståelse, datateknikförståelse och design av kundupplevelser. Dessa färdigheter är nödvändiga om dataproduktchefen vill lyckas i denna position. Du kan läsa artikeln här. för att förstå mer om Data Product Manager.

Den sista karriärvägen du bör överväga är dataanalytikern. Dataanalytikerna arbetar vanligtvis med rådata för att ge svar på specifika frågor som krävs av verksamheten. Det står i kontrast till BI:s arbeten eftersom även om de har överlappande färdigheter, använder BI vanligtvis verktyg för att skapa instrumentpaneler och rapporter för att spåra KPI och affärsmått kontinuerligt. Däremot arbetar dataanalytiker vanligtvis på projektbasis.

Dataanalytiker arbetar ofta på varje avdelning för att tillhandahålla detaljerad ad-hoc-analys för det specifika projektet och utföra statistisk analys för att få insikt från data. Dataanalytiker kan använda SQL, programmeringsspråk (Python/R) och verktyg för datavisualisering, vilket är färdigheter som datavetenskapen har lärt sig.  

Om detta är en alternativ karriärväg kan du gå en Gratis Data Analyst Bootcamp för nybörjare, som förklaras av Bala Priya C.

Om datavetenskapsvägen inte är något för dig finns det fortfarande många alternativa karriärer du kan prova på. Du behöver inte slösa bort den skicklighet du har lärt dig, så här är de fem bästa alternativa karriärvägarna för datavetenskap du bör överväga:

1. Maskinlärande ingenjör
2. Datatekniker
3. Beslutsstöd
4. Dataproduktchef
5. Data Analyst

Jag hoppas att det hjälper! Dela dina tankar om gemenskaperna som listas här och lägg till din kommentar nedan.
 
 

Cornellius Yudha Wijaya är biträdande chef för datavetenskap och dataskribent. Medan han arbetar heltid på Allianz Indonesia älskar han att dela Python- och Data-tips via sociala medier och skrivande media.

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
• PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
• Källa: 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