Die Technologie schreitet rasant voran und verändert Branchen. Dies hat dazu geführt, dass die Wahl des richtigen Karrierewegs eine sehr entmutigende Aufgabe ist, insbesondere im Technologiebereich. Zwei der am meisten diskutierten Karriereoptionen im Jahr 2026 sind Datenwissenschaft Und Cloud-Computing. Jedes davon bietet gute Jobaussichten, tolle Gehälter und einen erfüllenden Karriereweg. Aber sind sie noch related? Sind sie im Hinblick auf die Zukunft und die sich entwickelnden Technologien von Wert? Und welches wäre bei der Diskussion besser? Versuchen wir, diese zu beantworten.
Information Science vs. Cloud Computing: Was sind diese Bereiche?
DATENWISSENSCHAFT
Information Science ist ein interdisziplinäres Feld, das sich darauf konzentriert, aus riesigen Mengen an Geschäftsdaten Erkenntnisse zu gewinnen und Tendencies und Muster zu finden, um Unternehmen dabei zu helfen datengesteuerte Entscheidungsfindung.
Es kombiniert Statistik, maschinelles Lernen, Programmierung und Fachwissen, um komplexe Datensätze zu analysieren und wirkungsvolle Information-Science-Modelle zu erstellen, die die Produktivität und Effizienz des Unternehmens verbessern. Datenwissenschaftler sind hauptsächlich mit der Datenbereinigung, Modellierung, DatenvisualisierungAnalytik usw.
Cloud-Computing
Aber Cloud Computing ist etwas ganz anderes. Es befasst sich mit der Bereitstellung von Computerdiensten, einschließlich Servern, Speicher für Netzwerke, Datenbanken, Softwaretools usw., über die Cloud/das Web.
Cloud-Experten sind für den Aufbau, die Verwaltung und die Sicherung der Cloud-Infrastruktur verantwortlich, die Anwendungen, Datenverarbeitung und andere digitale Dienste für Unternehmen jeder Größe unterstützt.
Obwohl sowohl Information Science als auch Cloud Computing miteinander verbunden sind, da der Großteil der Datenarbeit auf der Cloud-Infrastruktur stattfindet, sind der Kernschwerpunkt dieser Bereiche und die tägliche Arbeit sehr unterschiedlich.
Welche Fähigkeiten benötigen Sie, um erfolgreich zu sein?
Datenwissenschaft erfordert die Beherrschung verschiedener Komponenten der Datenwissenschafteinschließlich Programmierung, Branchenkenntnisse, Mathematik, Datenwissenschaftstoolsusw. Kenntnisse in diesen Bereichen sind erforderlich, um große Datenmengen in Erkenntnisse umzuwandeln und effektive Modelle zu erstellen oder dabei zu helfen datengesteuerte Entscheidungsfindung.
Andererseits müssen Cloud-Experten die Architektur sicherer und leistungsstarker Systeme über die Cloud-Infrastruktur kennen. Sie benötigen ausgeprägte Fähigkeiten wie Skripterstellung, Infrastrukturautomatisierung, Umgang mit verteilten Umgebungen usw.
Die folgende Tabelle zeigt die Kernkompetenzen und Fachkenntnisse, die in jedem dieser Berufsfelder erforderlich sind:
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Datenwissenschaft |
Cloud-Computing |
| Programmierung (Python, R, SQL usw.) | Vertrautheit mit Cloud-Plattformen (AWS, GCP, Azure) |
| Statistik und Mathematik | Linux, Netzwerk |
| Konzepte des maschinellen Lernens | Design der Cloud-Infrastruktur |
| Datenvisualisierung | Automatisierungs- und DevOps-Instruments |
| Huge-Information-Instruments wie Hadoop und Spark | Grundlegende Programmierkenntnisse |
| Domänen- oder Geschäftsverständnis | Verständnis verteilter Umgebungen |
Berufsrollen und Marktanforderungen
Lassen Sie uns nun untersuchen, welche Artwork von Jobrollen diese beiden Karrierewege bieten. Dies wird Ihnen helfen, sich besser für die richtige Karriereoption zu entscheiden.
Beliebte Berufsbilder:
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Datenwissenschaft |
Cloud-Computing |
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Jobrolle |
Gehalt |
Jobrolle |
Gehalt |
| Datenanalyst | 85.613 $ | Cloud-Ingenieur | 151.413 $ |
| Datenwissenschaftler | 128.067 $ | Cloud-Architekt | 152.530 $ |
| Ingenieur für maschinelles Lernen | 162.080 $ | DevOps-Ingenieur | 133.740 $ |
| KI-Spezialist | 184.757 $ | Spezialist für Cloud-Sicherheit | 140.052 $ |
| Enterprise-Intelligence-Analyst | 88372 Millionen US-Greenback | Website-Reliability-Ingenieur | 131.477 $ |
Quelle: Eingebaut
Der Bedarf an qualifizierten Fachkräften in beiden Bereichen ist branchenübergreifend auf der ganzen Welt hoch. Da Unternehmen aktiv Cloud-Plattformen für ihre Geschäftsabläufe einführen, gibt es immer mehr Fachkräfte mit Cloud-Computing-Kenntnissen. Darüber hinaus, Jobs im Bereich Datenwissenschaft sind immer gefragt, und mit dem Aufkommen von KI-Lösungen hat die Nachfrage nach diesen Fachkräften stark zugenommen.
Vergleich von Information Science und Cloud Computing: Vor- und Nachteile
Warum Information Science wählen?
Vorteile:
- Profis arbeiten mit Erkenntnissen, Vorhersagen und KI
- Helfen Sie Organisationen dabei datengesteuerte Entscheidungsfindung und strategische Geschäftsplanung
- Möglichkeit, branchenübergreifend wie Gesundheitswesen, Finanzen, E-Commerce usw. zu arbeiten.
Nachteile:
- Vergleichsweise schwierig, einen zu starten oder einzutreten Karriere in der Datenwissenschaft für eine frischere
- Sie benötigen gute Kenntnisse in Mathematik, Statistik und komplexen Modellierungskonzepten.
Warum Cloud Computing wählen?
Vorteile:
- Größere Nachfrage nach Cloud-Experten in allen Branchen
- Klar definierter Karriereweg vom Ingenieur zum Architekten
- Für Anfänger ist der Einstieg in Einstiegsjobs einfacher
Nachteile:
- Es erfordert die Arbeit mit einer sehr technischen Infrastruktur und ist daher möglicherweise nicht für alle geeignet
- Da sich die Cloud-Computing-Landschaft rasant weiterentwickelt, sind kontinuierliche Lern- und Weiterbildungsmaßnahmen erforderlich
Welche Karriereoption sollten Sie wählen?
Bevor Sie sich mit der Schlussfolgerung befassen, sollten Sie sich darüber im Klaren sein: „Es gibt nicht die beste Antwort“, alles hängt von Ihren Interessen ab.
Wenn Sie gerne Probleme lösen und mit Algorithmen und Daten arbeiten, a Information Science-Karriere kann die richtige Wahl für Sie sein.
Wenn Sie jedoch eine eher technische Rolle bevorzugen und gerne Systeme entwerfen, Infrastruktur verwalten und in großem Maßstab arbeiten, entscheiden Sie sich für Cloud-Computing-Stellen.
Es gibt mehrere Hybridrollen, wie z Cloud-Dateningenieur oder KI-Ingenieur für Cloud-Plattformen, die sowohl Analytics- als auch Cloud-Computing-Konzepte kombinieren, die ebenfalls auf dem Vormarsch sind. Solche Karrierewege bieten Flexibilität und tolle zukunftssichere Karrieremöglichkeiten.
Viele Arbeitsabläufe laufen heutzutage auf Cloud-Plattformen. Daher wird empfohlen, sich über alle Karrierewege hinweg Cloud-Computing-Kenntnisse anzueignen.
Letzter Gedanke!
Sowohl Information Science als auch Cloud Computing sind wirkungsvolle Karrierewege, die höhere Gehälter bieten und sehr gefragt sind. Während Sie in einer Karriere im Bereich Datenwissenschaft daran arbeiten, Rohdaten in Erkenntnisse zu übersetzen und Tendencies und Muster zu finden, die Sie bei der datengesteuerten Entscheidungsfindung unterstützen, müssen Sie bei Karrieren im Bereich Cloud Computing Infrastrukturen auf Cloud-Plattformen entwerfen, aufbauen und verwalten. Was Sie wählen, sollte mit Ihren Interessen, Karrierezielen und Stärken übereinstimmen, um eine lohnende langfristige Karriere zu ermöglichen.
Häufig gestellte Fragen (FAQs)
- Welcher Beruf bietet bessere Möglichkeiten für die Fernarbeit?
Cloud-Computing-Rollen bieten oft bessere Distant-Arbeitsmöglichkeiten, da sie Flexibilität für die Infrastrukturverwaltung bieten. Viele Information-Science-Stellen bieten jedoch auch Distant-Arbeitsmöglichkeiten.
- Ist Coding in beiden Berufen Pflicht?
Ja, aber die Tiefe variiert. Information Science erfordert ausgeprägte Programmierkenntnisse für die Modellbildung. Cloud-Computing-Rollen konzentrieren sich auf Skripterstellung, Automatisierung und Konfiguration der Infrastruktur.
- Wie lange dauert es, bis Sie arbeitsfähig sind?
Durch strukturierte Information-Science-Zertifizierungen oder Cloud-Computing-Kurse können Studierende innerhalb von 6–9 Monaten berufsbereit sein.