Data Science spielt eine entscheidende Rolle bei der Unterstützung von Entscheidungsprozessen, indem sie Erkenntnisse und Empfehlungen auf der Grundlage von Datenanalysen liefert. Um neue Produkte, Dienstleistungen und Verfahren zu entwickeln, können Unternehmen Data Science nutzen, um ein tieferes Verständnis des Verbraucherverhaltens, der Markttrends und der Unternehmensleistung zu erlangen.
Indem Unternehmen durch bessere Entscheidungsfindung, stärkere Einbeziehung der Verbraucher und effizientere Unternehmensprozesse einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt erhalten, können Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil erzielen. Die Nachfrage nach Data-Science-Experten steigt schnell und eröffnet neue Entwicklungsmöglichkeiten auf persönlicher und fachlicher Ebene.
Hier sind fünf hochbezahlte Karrieren in der Datenwissenschaft.
Datenwissenschaftler
Ein Data Scientist ist ein Spezialist, der mit wissenschaftlichen Methoden, Prozessen, Algorithmen und Systemen Schlüsse und Erkenntnisse sowohl aus strukturierten als auch aus unstrukturierten Daten zieht. Sie erstellen Modelle und Algorithmen, um Daten zu kategorisieren, Vorhersagen zu treffen und verborgene Muster zu finden. Darüber hinaus kommunizieren sie ihre Erkenntnisse und Ergebnisse klar und effektiv an alle relevanten Parteien.
Data Scientists haben solide Kenntnisse in Statistik, Mathematik und Informatik sowie ein praktisches Verständnis der Programmiersprachen Python und R und Erfahrung im Umgang mit umfangreichen Datensätzen. Die Position erfordert eine Mischung aus technischen und analytischen Fähigkeiten sowie die Fähigkeit, komplizierte Ergebnisse einem nicht-technischen Publikum zu erklären.
Ein Datenwissenschaftler in den Vereinigten Staaten kann laut Glassdoor mit einem Jahresverdienst von 121.169 US-Dollar rechnen. Darüber hinaus sind Vorteile wie Aktienoptionen, Boni und Gewinnbeteiligungen häufig in Vergütungspaketen für Data Scientists enthalten. Die Bezahlung eines Datenwissenschaftlers kann jedoch in Abhängigkeit von einer Reihe von Variablen, darunter Geographie, Branche, langjährige Erfahrung und Bildungshintergrund, erheblich variieren.
Ingenieur für maschinelles Lernen
Ein Machine Learning Engineer ist verantwortlich für das Entwerfen, Erstellen und Bereitstellen skalierbarer Machine Learning-Modelle für reale Anwendungen. Sie erstellen und verwenden Algorithmen, um komplexe Daten zu entschlüsseln, zu interpretieren und Vorhersagen zu treffen. Um diese Modelle in ein fertiges Produkt zu integrieren, arbeiten sie auch mit Software-Ingenieuren zusammen.
Typischerweise verfügt ein Ingenieur für maschinelles Lernen über eine solide Grundlage in Programmierung, Informatik und Mathematik. In den USA liegt das Durchschnittseinkommen eines Machine-Learning-Ingenieurs bei 136.150 US-Dollar, während Spitzenverdiener in Großstädten oder Personen mit umfangreichem Fachwissen erheblich mehr verdienen können.
Big-Data-Ingenieur
Die Architektur der Big-Data-Infrastruktur eines Unternehmens wird von Big-Data-Ingenieuren erstellt, aufgebaut und gewartet. Sie verwenden eine Vielzahl von Big-Data-Technologien, darunter Hadoop-, Spark- und NoSQL-Datenbanken, um die Speicherung, Verarbeitung und Analyse riesiger und komplexer Datensätze zu entwerfen, zu erstellen und zu verwalten.
Sie arbeiten auch mit Datenwissenschaftlern, Datenanalysten und Softwareingenieuren zusammen, um Big-Data-Lösungen zu entwickeln und zu implementieren, die die Geschäftsanforderungen eines Unternehmens erfüllen. In den USA kann ein Dateningenieur mit einem durchschnittlichen Jahresgehalt von 114.501 $ rechnen.
Business-Intelligence-Manager
Die Entscheidungsprozesse einer Organisation werden durch datengetriebene Lösungen unterstützt, die unter der Leitung eines Business Intelligence (BI)-Managers entwickelt und implementiert werden. Sie koordinieren die Implementierung von BI-Tools und -Systemen, erstellen und priorisieren Business-Intelligence-Initiativen und arbeiten eng mit Datenanalysten, Data Scientists und IT-Teams zusammen.
Die in diesen Lösungen verwendeten Daten müssen einen hohen Standard aufweisen, und BI-Manager müssen die Ergebnisse und Erkenntnisse an Führungskräfte und Interessengruppen weitergeben, um die Geschäftsstrategie zu informieren. Sie sind unerlässlich für die Erstellung und Aufrechterhaltung von Data-Governance- und Sicherheitsregeln, die vertrauliche Unternehmensdaten schützen. Die Gehaltsspanne für einen Business Intelligence Manager in den USA reicht normalerweise von 122.740 $ bis 157.551 $. Und die durchschnittliche Vergütung beträgt 140.988 $ pro Jahr.
Manager für Datenanalyse
Ein Datenanalystenmanager ist dafür verantwortlich, ein Team von Datenanalysten zu leiten und die Erfassung, Analyse und Interpretation großer und komplexer Datensätze zu überwachen. Sie entwickeln und implementieren Datenanalysestrategien unter Verwendung verschiedener Tools und Technologien, um Entscheidungsprozesse zu unterstützen und die Geschäftsstrategie zu informieren.
Um sicherzustellen, dass Datenanalyseinitiativen mit den Unternehmenszielen und -vorgaben übereinstimmen, arbeiten Datenanalystenmanager eng mit Datenwissenschaftlern, Business-Intelligence-Teams und der Geschäftsleitung zusammen. Sie spielen auch eine entscheidende Rolle bei der Gewährleistung der Genauigkeit und Qualität der Daten, die in Analyseinitiativen verwendet werden, sowie bei der Übermittlung von Erkenntnissen und Vorschlägen an die Interessengruppen. Sie könnten auch für die Überwachung der Ressourcenzuweisung und die Verwaltung des Budgets für Projekte mit Datenanalyse zuständig sein. In den USA verdient ein Datenanalyst ein durchschnittliches Grundgehalt von 66.859 US-Dollar.