Die 10 besten alternativen Karrierewege im Bereich Information Science

Einführung

Die Fähigkeiten der Information Science sind so vielseitig, dass sie zahlreiche Berufsalternativen eröffnen. Ganz unabhängig davon, ob Ihr Schwerpunkt auf Geschäftsanalysen, Produktmanagement oder ethischen Fragen liegt, gibt es immer eine Aufgabe, die man gerne machen würde und intestine machen kann. So ist es im sich schnell entwickelnden Bereich der Datenwissenschafteine solche Vielzahl von Wegen kann zu gehaltvollen und erfüllenden Berufen führen. Dieser Artikel untersucht die 10 besten alternativen Karrierewege in der Datenwissenschaft, die eine Individual verfolgen kann.

Überblick:

• Informieren Sie sich über die besten alternativen Karrierewege im Bereich Information Science.
• Machen Sie sich mit den wichtigsten Kompetenzen vertraut, die für die jeweilige Rolle erforderlich sind.

Die besten alternativen Karrierewege im Bereich Information Science

1. Datentechnik

Dateningenieure spielen in jedem datenorientierten Unternehmen eine entscheidende Rolle. Sie planen, bauen, richten wichtige Verarbeitungssysteme ein und warten sie. Sie ermöglichen eine effiziente Aufgabenerledigung, indem sie sicherstellen, dass Daten vorhanden, zuverlässig und für Datenwissenschaftler und -analysten bequem erreichbar sind. Diese Place konzentriert sich auf das Design und den Rahmen, die zur Unterstützung wichtiger Dateninitiativen erforderlich sind.

Schlüsselfertigkeiten:

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2. Enterprise Intelligence (BI)-Analyst

BI-Analysten spielen eine entscheidende Rolle bei der Verknüpfung von Daten mit Entscheidungsprozessen. Sie untersuchen Informationen, um praktische Erkenntnisse zu liefern, die strategische Unternehmensentscheidungen beeinflussen. Diese Place erfordert die Gestaltung von Dashboards, Berichten und Visualisierungen, um den Stakeholdern die Ergebnisse effektiv zu vermitteln.

Schlüsselfertigkeiten:

• Ausgeprägtes Verständnis von BI-Instruments wie Tableau, Energy BIoder Looker
• Fähigkeit, komplexe Daten in verständliche Erkenntnisse zu übersetzen
• Wissen über SQL zur Datenabfrage
• Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten und Fähigkeiten zum Geschichtenerzählen

3. Ingenieur für maschinelles Lernen

Ingenieure für maschinelles Lernen, ein alternativer Karriereweg in der Datenwissenschaftkonzentriert sich auf die Entwicklung, Anwendung und Verwaltung Algorithmen für maschinelles LernenSie entwickeln effiziente Algorithmen für Produktionssysteme.

Schlüsselfertigkeiten:

• Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python, Roder Java
• Tiefes Verständnis von Algorithmen und Frameworks für maschinelles Lernen wie TensorFlow oder PyTorch
• Erfahrung mit Modellbereitstellung und -überwachung
• Kenntnisse der Prinzipien der Softwareentwicklung

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4. Datenarchitekt

Datenarchitekten betreuen die Erstellung und Implementierung von DatenbankverwaltungssystemSie verfügen über eine hohe Kompetenz im Erkennen technischer Möglichkeiten und wirtschaftlicher Anforderungen bei der Speicherung, Verarbeitung und Nutzung von Daten.

Schlüsselfertigkeiten:

• Experience in Datenmodellierung und Datenbankdesign
• Wissen über Datenamt Und Datenmanagement
• Vertrautheit mit Datenintegrations- und Datenmigrationstechniken
• Starke analytische Fähigkeiten und Problemlösungsfähigkeiten

5. KI-Produktmanager

KI-Produktmanager sind für die Erstellung und Einführung von KI-Diensten und -Lösungen verantwortlich. Sie arbeiten mit technischen Fachleuten und Managern in der Organisation zusammen, um sicherzustellen, dass die vorgeschlagenen Lösungen einen geschäftlichen Mehrwert haben.

Schlüsselfertigkeiten:

• Verständnis von KI Und MaschineelVerdienen Konzepte
• Erfahrung im Produktmanagement und agilen Methoden
• Fähigkeit, technische Particulars an nicht-technische Interessengruppen zu kommunizieren
• Strategisches Denken und Projektmanagementfähigkeiten

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6. Spezialist für Datenschutz und Ethik

Große Daten wird für Unternehmen immer wichtiger, und Experten für Datenschutz und ethische Fragen werden daher unverzichtbar. Dies Ein alternativer Karriereweg in der Datenwissenschaft stellt sicher, dass Organisationen im Hinblick auf Daten ethisch handeln und die Datenschutzgesetze einhalten.

Schlüsselfertigkeiten:

• Kenntnisse von Datenschutzgesetzen und -vorschriften wie DSGVO oder CCPA
• Verständnis für ethische Fragen im Zusammenhang mit der Datennutzung
• Fähigkeit, Daten-Governance-Richtlinien zu entwickeln und umzusetzen
• Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten und Überzeugungskraft

7. Quantitativer Analyst (Quant)

Quantitative Analysten verwenden Zahlen und Formeln, um den richtigen Portfolio-Investitionsmix zu ermitteln. Diese Rolle ist in Unternehmen üblich, die sich bei ihren wichtigsten Entscheidungen auf Daten stützen.

Schlüsselfertigkeiten:

• Fundierte Kenntnisse in Mathematik, Statistik und Finanzen
• Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python, R oder MATLAB
• Erfahrung mit Finanzmodellierung und Risikomanagement
• Analytisches Denken und Liebe zum Element

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8. Datenanalyst

Datenanalysten sind sehr hilfreich, wenn es darum geht, Rohdaten in wertvolle Meinungen umzuwandeln. Sie verwenden verschiedene statistische Methoden und Werkzeuge, um Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und Unternehmen fundierte Ratschläge zu geben.

Schlüsselfertigkeiten:

• Kenntnisse in Datenanalyse-Instruments wie Excel, SQL und Python
• Statistische Fundierte Kenntnisse und analytisches Denken
• Möglichkeit zur Erstellung detaillierter Berichte und Datenvisualisierungen
• Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten, um den Stakeholdern Ergebnisse zu präsentieren

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9. Spezialist für Datenvisualisierung

Datenvisualisierungsspezialist ist ein alternativer Karriereweg in der Datenwissenschaft. Ihre Arbeit hilft Stakeholdern, komplexe Datenanalysen und Tendencies anhand von Dashboards, Grafiken und Diagrammen schnell zu verstehen.

Schlüsselfertigkeiten:

• Experience in Datenvisualisierungstools wie Tableau, Energy BI oder D3.js
• Ausgeprägte Design- und Storytelling-Fähigkeiten
• Fähigkeit, komplexe Daten in klare und überzeugende visuelle Darstellungen zu übersetzen
• Verständnis der Prinzipien der Person Expertise (UX)

10. Wissenschaftler

Forscher im Bereich Information Science arbeiten normalerweise in geschäftlichen oder akademischen Umgebungen und entwickeln neuartige Ansätze, Algorithmen und Modelle. Ihre Bemühungen führen zu Fortschritten in Information-Science-Bereichen wie künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und anderen.

Schlüsselfertigkeiten:

• Fundierte Kenntnisse im maschinellen Lernen und der statistischen Modellierung
• Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python, R oder MATLAB
• Starke analytische Fähigkeiten und Problemlösungsfähigkeiten
• Fähigkeit zur Veröffentlichung und Präsentation von Forschungsergebnissen

Abschluss

Da Information-Science-Fähigkeiten so vielseitig sind, eröffnen sie zahlreiche different Berufsalternativen. Es gibt einen Job, der zu Ihrer Begeisterung und Ihren Talenten passt, egal ob Ingenieurwesen, Geschäftsanalyse, Produktmanagement oder Ethik Ihre Interessengebiete sind. Im sich schnell entwickelnden Bereich der Information Science können diese vielen Wege zu erfüllenden und bedeutsamen Berufen führen.

Durch die Erkundung unterschiedlicher Karrierewege können Fachkräfte neue Möglichkeiten entdecken, ihr Fachwissen im Bereich Datenwissenschaft einzusetzen, ihre Kreativität anzuregen und einen wesentlichen Beitrag zu ihrem Arbeitsplatz zu leisten.

Häufig gestellte Fragen