Hinweis: Der folgende Artikel hilft Ihnen weiter: Die besten Data-Science-Kurse, die Ihnen bei einer beruflichen Veränderung helfen
Eine berufliche Veränderung ist ein spannendes und zugleich herausforderndes Unterfangen, insbesondere beim Übergang in ein dynamisches und schnell wachsendes Feld wie die Datenwissenschaft. Aufgrund der vielversprechenden Berufsaussichten und lukrativen Gehälter ist Data Science bei IT-Fachleuten zu einer äußerst beliebten Berufswahl geworden. In Indien beträgt das durchschnittliche Jahresgehalt eines Datenwissenschaftlers ₹10 Lakhs. Diese Gehaltsspanne spiegelt die Nachfrage und den Wert wider, der qualifizierten Datenwissenschaftlern auf dem indischen Arbeitsmarkt beigemessen wird. Sie können einige der besten Data-Science-Kurse auswählen, um sich mit Daten vertraut zu machen, die für Ihr Unternehmen nützlich sind.
Da Unternehmen zunehmend die Bedeutung datengesteuerter Strategien erkennen, ist die Nachfrage nach qualifizierten Datenwissenschaftlern erheblich gestiegen. Diese Nachfrage und der Mangel an Fachkräften haben zu attraktiven Vergütungspaketen für die in diesem Bereich Tätigen geführt.
In diesem Artikel werden die wichtigsten Voraussetzungen und die Notwendigkeit untersucht, die besten Data-Science-Kurse für einen Berufswechsel auszuwählen.
Was sind die Voraussetzungen, um in Indien eine Karriere in der Datenwissenschaft zu beginnen?
Der Beginn einer Karriere in der Datenwissenschaft setzt nicht immer voraus, dass Fachkräfte über einen Hintergrund in diesem Bereich verfügen. Aufgrund der steigenden Nachfrage nach Datenexperten ist es für jeden möglich, ob Student, frischgebackener Absolvent oder etablierter Fachmann in einer anderen Branche, den Einstieg in die Datenwissenschaft zu wagen.
Für Anfänger ist eine Leidenschaft für Daten und die Neugier, ihr Potenzial zu erkunden, ein guter Ausgangspunkt. Auch wenn sie keinen formellen Hintergrund in der Datenwissenschaft haben, können sie ihre Fähigkeiten weiterentwickeln und individuelle Erfahrungen in diesem Bereich sammeln. Die Voraussetzungen, die das Fachgebiet erfordert, werden wie folgt kategorisiert:
1. Akademiker
Jeder Bewerber mit einem Abschluss in Informatik, Informationstechnologie, Mathematik, Statistik, Ingenieurwesen oder einem anderen verwandten Bereich verfügt über die Mindestqualifikation für eine Karriere in der Datenwissenschaft. Darüber hinaus wird ein Interesse an statistischer Analyse und Programmierung hilfreich sein, um die Fähigkeiten zu erwerben, die für den Beruf eines Datenwissenschaftlers erforderlich sind.
Während ein Bachelor-Abschluss die Mindestvoraussetzung ist, bevorzugen die meisten Unternehmen Kandidaten mit höheren Bildungsabschlüssen. Darüber hinaus belegen viele Datenwissenschaftler auch die besten verfügbaren Datenwissenschaftskurse, um mit den neuesten Technologien und Fähigkeiten Schritt zu halten.
2. Technische Fähigkeiten
(a) Programmierkenntnisse
Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python oder R sind in der Datenwissenschaft von entscheidender Bedeutung. Diese Sprachen werden häufig zur Datenbearbeitung, -analyse und -modellierung verwendet. Darüber hinaus können SQL-Kenntnisse für die Arbeit mit Datenbanken und Datenabfragen den Lernprozess beschleunigen.
(b) Statistik und Mathematik
Für die Datenwissenschaft sind solide Grundlagen in Statistik und Mathematik unerlässlich. Für die Analyse und Interpretation von Daten ist es wichtig, Konzepte wie Wahrscheinlichkeit, Hypothesentests, Regression und lineare Algebra zu verstehen.
© Datenmanipulation und -analyse
Kenntnisse mit Tools und Bibliotheken zur Datenbearbeitung und -analyse wie Pandas, NumPy und Datenvisualisierungsbibliotheken wie Matplotlib oder Seaborn sind von Vorteil. Diese Tools helfen bei der effizienten Bereinigung, Vorverarbeitung und Analyse von Daten.
(d) Maschinelles Lernen und Datenmodellierung
Kenntnisse über Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens sind für die Erstellung von Vorhersagemodellen von entscheidender Bedeutung. Es ist wichtig, Konzepte wie überwachtes und unüberwachtes Lernen, Funktionsauswahl und Modellevaluierung zu verstehen. Auch Kenntnisse mit Bibliotheken für maschinelles Lernen wie Scikit-Learn oder TensorFlow sind von Vorteil.
(e) Datenvisualisierung
Es ist wichtig, Erkenntnisse aus Daten effektiv kommunizieren zu können. Kenntnisse in Datenvisualisierungstools wie Tableau oder Matplotlib können Ihnen dabei helfen, visuell ansprechende und informative Darstellungen von Daten zu erstellen.
(f) Arbeiten mit unstrukturierten Daten
Datenwissenschaftler arbeiten täglich mit Daten, und es gibt zwei Haupttypen: strukturierte und unstrukturierte. Unstrukturierte Daten unterscheiden sich ein wenig von strukturierten Daten. Es passt nicht genau in Tabellen oder Datenbanken, wie dies bei strukturierten Daten der Fall ist. Für Datenwissenschaftler bedeutet die Arbeit mit unstrukturierten Daten, Wege zu finden, diese vielfältigen und manchmal unübersichtlichen Informationen zu verstehen. Sie nutzen spezielle Techniken und Tools, um wertvolle Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten zu gewinnen.
3. Nichttechnische Fähigkeiten
Datenwissenschaftler spielen eine entscheidende Rolle bei der Verknüpfung von Geschäftszielen mit der Produktstrategie. Neben technischen Fähigkeiten benötigen sie auch bestimmte nichttechnische Fähigkeiten, um in ihrer Arbeit hervorragende Leistungen zu erbringen. Schauen wir uns diese Fähigkeiten genauer an.
(a) Kommunikationsfähigkeiten
Datenwissenschaftler verfügen nicht nur über das technische Fachwissen zur Datenanalyse, sondern müssen ihre Ergebnisse auch klar und effektiv an nicht-technische Teams wie Vertrieb, Betrieb oder Marketing übermitteln.
(b) Datenintuition
Dabei handelt es sich nicht um eine Voraussetzung, die spezifische Qualifikationen voraussetzt, sondern vielmehr durch Erfahrung und die richtige Ausbildung entwickelt wird. Datenwissenschaftler mit ausgeprägter Datenintuition wissen, wo sie nach wertvollen Erkenntnissen suchen müssen, insbesondere wenn sie mit großen Datenmengen arbeiten. Sie können bedeutsame Muster und Informationen aufdecken, die andere möglicherweise nicht sofort bemerken.
© Geschäftssinn
Da das ultimative Ziel der Datenwissenschaft darin besteht, Geschäftsprobleme zu lösen, müssen Datenwissenschaftler die Branche, die Herausforderungen, denen sich das Unternehmen gegenübersieht, und die potenziellen Auswirkungen ihrer Lösungen verstehen.
(d) Managementprinzipien und zwischenmenschliche Fähigkeiten
Zusammenarbeit, Teamfähigkeit und Präsentationsfähigkeiten sind unerlässlich. Sie arbeiten häufig eng mit verschiedenen Interessengruppen zusammen, beispielsweise Produktmanagern, Designern, Entwicklern, Führungskräften und Kunden. Durch eine effektive Zusammenarbeit können sie innovative Geschäftslösungen und -strategien entwickeln.
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Welchen Umfang hat Data Science in Indien?
Datenwissenschaft ist ein boomendes Feld in Indien, das unglaublich wächst. Heutzutage sind Daten in Hülle und Fülle im Umlauf und Unternehmen sind bestrebt, ihr Potenzial zu nutzen. Sie möchten alle verfügbaren Daten sinnvoll nutzen und Wege finden, sie auf ihr Unternehmen anzuwenden. Dieses wachsende Interesse an Daten hat in Indien zu einer enormen Nachfrage nach Datenwissenschaftlern geführt.
Entsprechend Analytics Insight,
- Indiens Big-Data-Branche wird voraussichtlich zu einem wichtigen Akteur werden und 32 % des Weltmarktes ausmachen. Infolgedessen hat die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern in Indien ein Allzeithoch erreicht, was zu vielversprechenden Karriereaussichten und attraktiven Gehältern bei den Unternehmen führt.
- Im August 2020 gab es landesweit etwa 93.000 unbesetzte Stellen im Bereich Data Science. Interessanterweise handelte es sich bei 70 % dieser offenen Stellen um Stellen, die weniger als fünf Jahre Berufserfahrung erfordern. Dies deutet darauf hin, dass es für Personen, die relativ neu in diesem Bereich sind, reichlich Möglichkeiten gibt, sich eine Anstellung zu sichern und eine erfolgreiche Karriere aufzubauen.
- Experten und Analysten prognostizieren, dass es in Indien bis 2026 über 11 Millionen offene Stellen im Bereich Data Science geben wird. Diese Prognose unterstreicht das immense Wachstumspotenzial und die enormen Möglichkeiten, die aufstrebende Datenwissenschaftler im Land erwarten.
Wie können die besten Data Science-Kurse einem dabei helfen, ein erfolgreicher Data Scientist zu werden?
An der Schwelle zu einer spannenden Karriere in der Datenwissenschaft sind Einzelpersonen oft unsicher, wie sie diesen entscheidenden ersten Schritt machen sollen. Glücklicherweise können die besten Data-Science-Kurse als Orientierungshilfe dienen und angehenden Datenwissenschaftlern dabei helfen, sich in der riesigen und sich ständig weiterentwickelnden Landschaft dieses Fachgebiets zurechtzufinden. Diese Kurse werden von Experten der Branche entwickelt und bieten einen strukturierten Lernpfad, der den Lernenden die notwendigen Fähigkeiten und Kenntnisse vermittelt, um erfolgreich zu sein.
- Die besten Data-Science-Kurse decken ein breites Themenspektrum ab, angefangen bei den Grundlagen der Statistik, Mathematik und Programmierung bis hin zu fortgeschritteneren Konzepten wie maschinellem Lernen, Datenvisualisierung und Big-Data-Technologien. Durch die Befolgung dieses gut strukturierten Lehrplans erwerben Einzelpersonen eine solide Grundlage in den Schlüsselbereichen der Datenwissenschaft.
- Praktische praktische Erfahrung ist ein wesentlicher Aspekt der besten Data-Science-Kurse. Sie stellen Aufgaben und Projekte bereit, die es den Lernenden ermöglichen, ihr Wissen in realen Szenarien anzuwenden.
- Darüber hinaus bieten diese Kurse oft Zugang zu einer unterstützenden Gemeinschaft von Lernenden und Dozenten. Die Lernenden können sich mit Gleichgesinnten austauschen, Zweifel klären, Herausforderungen diskutieren und Erkenntnisse austauschen.
- Es ist wichtig, im sich schnell entwickelnden Bereich der Datenwissenschaft auf dem Laufenden zu bleiben, und die besten Datenwissenschaftskurse verstehen dies. Sie integrieren die neuesten Tools, Technologien und Methoden, um die Lernenden auf dem Laufenden zu halten.
- Auch der Abschluss eines anerkannten Data-Science-Kurses kann dem Lebenslauf mehr Glaubwürdigkeit verleihen. Arbeitgeber schätzen Kandidaten, die ihr Engagement für das Lernen unter Beweis gestellt und Fähigkeiten in seriösen Kursen erworben haben.
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Was ist das Durchschnittsgehalt eines Datenwissenschaftlers in Indien?
Das durchschnittliche Gehalt eines Datenwissenschaftlers in Indien beträgt ₹10 Lakhs. Hier finden Sie die Gehälter für verschiedene Stellen in der Datenwissenschaft mit einer Berufserfahrung von einem bis acht Jahren.
| Berufsbezeichnung | Gehalt |
| Gehalt als Datenanalyst | ₹1,6L – ₹12,8L pro Jahr |
| Gehalt als Senior Data Analyst | ₹3,0L – ₹22,0L pro Jahr |
| Dateningenieur | ₹3,2L – ₹24L pro Jahr |
| Leitender Datenwissenschaftler | ₹9L– ₹47,0L pro Jahr |
Die Gehaltsangaben sind gem Ambition-Box
Worauf sollte man achten, bevor man sich für einen Kurs anmeldet?
Hier sind einige Faktoren, auf die man achten muss, zusammen mit den besten Data-Science-Kursen, die die verschiedenen Institute anbieten. Diese Faktoren helfen Fachleuten dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen und einen Kurs auszuwählen, der ihren Lernzielen entspricht und sie mit den notwendigen Fähigkeiten und Verbindungen für eine Karriere in der Datenwissenschaft ausstattet.
- Ruf der Institution
- Profil und Fachwissen der Fakultät
- Schwerpunkt auf praktischem Lernen
- Integration von Branchenpraktiken
- Verfügbarkeit von Live-Projekten
- Stärke und Größe des Alumni-Netzwerks
Wie Wix Ihrer Data-Science-Karriere eine 360-Grad-Wende verleihen können
Durch die Anmeldung zu den Data-Science-Kursen von Wix können Sie das nötige Fachwissen und Selbstvertrauen erwerben, um in Ihrer Data-Science-Karriere erfolgreich zu sein. Der umfassende Lehrplan, die Branchenintegration, das praktische Lernen und die unterstützende Community können Ihrer Karriere im Bereich Datenwissenschaft wirklich den dringend benötigten Schwung verleihen.
