Datenwissenschaftler vs. Softwareentwickler. Welchen Beruf soll man in Indien wählen?

Die indische IT-Branche leistet einen der größten Beiträge zur Weltwirtschaft und erwirtschaftet jährlich Milliarden von Dollar. Und als die Welt im Jahr 2022 aufgrund verschiedener Faktoren mit einem Abschwung und schwierigen wirtschaftlichen Zeiten konfrontiert war, konnte die indische IT-Branche nicht nur überleben, sondern auch florieren. Die IT-Branche machte im Geschäftsjahr 22 7,4 % des indischen BIP aus und wird bis 2025 voraussichtlich 10 % zum indischen BIP beitragen. Deshalb kann man mit Sicherheit sagen, dass es in Indien immer eine große Nachfrage nach IT-Fachkräften geben wird. Doch welchen Berufsweg soll man wählen? Wir wetten, Sie haben schon oft gehört, dass Datenwissenschaft und Softwareentwicklung die Fähigkeiten der Zukunft sind. Trotz der wirtschaftlichen Situation ist die Zahl der Investitionen in Datenwissenschaft und Softwareentwicklung gleich geblieben. Darüber hinaus weisen diese beiden Berufsbilder einige gemeinsame Fähigkeiten auf, sodass die Entscheidung, ob Sie als Datenwissenschaftler oder Softwareentwickler Fuß fassen möchten, schwierig wird. Lassen Sie uns beide Positionen im Detail besprechen.

Wer sind Datenwissenschaftler und Softwareentwickler? Ihre Rollen und Verantwortlichkeiten

Datenwissenschaftler sind in den letzten Jahren sehr gefragt geworden, da Big-Data-Technologien in immer mehr Unternehmen integriert werden. Datenwissenschaftler sind Fachleute, die wissenschaftliche Methoden verwenden, um Daten zu sammeln, zu analysieren und zu interpretieren. Sie sind auch dafür verantwortlich, basierend auf den Datenergebnissen umsetzbare Pläne zu erstellen. Daher müssen sie Algorithmen und Datenmodelle erstellen, um Ergebnisse vorherzusagen. Datenwissenschaftler sollten auch eng mit Unternehmensleitern zusammenarbeiten, um die Unternehmensziele zu unterstützen und datengesteuerte Strategien zur Erreichung dieser Ziele zu identifizieren. Zu den allgemeinen Aufgaben und Verantwortlichkeiten von Datenwissenschaftlern gehören:

• Identifizieren relevanter Datenquellen für Geschäftsanforderungen und Extrahieren nutzbarer Daten daraus.
• Bereitstellung von Datentools wie Python, R, SAS oder SQL.
• Verwendung von ML-Tools zur Auswahl der erforderlichen Funktionen; Klassifikatoren erstellen und optimieren.
• Sammeln strukturierter und unstrukturierter Daten und Durchführen ihrer Vorverarbeitung.
• Beschaffung fehlender Daten.
• Verbesserung der Datenerfassungsprozesse.
• Organisieren von Daten in verwendbaren Formaten.
• Erstellen von Vorhersagemodellen.
• Entwicklung von ML-Algorithmen.
• Verbesserung des Datenerfassungsprozesses.
• Daten verarbeiten, bereinigen und validieren.
• Daten analysieren, um Muster und Lösungen zu finden.
• Dateninfrastruktur einrichten.
• Entwicklung, Implementierung und Pflege von Datenbanken.
• Beurteilung der Datenqualität.
• Generieren von Informationen und Erkenntnissen aus Datensätzen und Erkennen von Trends und Mustern.
• Erstellen von Visualisierungen von Daten.
• Erstellen klarer Berichte für Führungs- und Projektteams.

Ein Softwareentwickler ist ein Fachmann, der für das Entwerfen, Programmieren, Erstellen, Bereitstellen und Warten von Software verantwortlich ist und dabei viele verschiedene Fähigkeiten und Tools einsetzt. Sie können Software für Regierung, Gesundheitswesen, Bildung, Verteidigung, Fertigung, Unternehmen und Verbraucher erstellen. Sie können eng mit Kunden zusammenarbeiten, um deren Bedürfnisse zu ermitteln und die Qualität eines Endprodukts sicherzustellen. Je nach Einstellung kann ein Entwickler alleine oder im Team mit anderen Programmierern arbeiten. Zu den allgemeinen Pflichten und Verantwortlichkeiten von Softwareentwicklern gehören:

• Erstellen Sie sauberen und effizienten Code basierend auf den Anforderungen des Kunden.
• Verifizieren, Testen und Bereitstellen von Softwareprogrammen und -systemen.
• Bestehende Software reparieren und verbessern.
• Arbeiten Sie mit anderen Entwicklern zusammen, um Algorithmen und Flussdiagramme zu entwerfen.
• Integration von Softwarekomponenten und Drittprogrammen.
• Fehlerbehebung, Fehlerbehebung und Aktualisierung der Software.
• Empfehlungen aussprechen und Verbesserungen umsetzen.
• Erstellen technischer Dokumentation.
• Mit Kunden kommunizieren und ihre Bedürfnisse verstehen.
• Arbeiten im Team.

Quelle

Die Fähigkeiten für Datenwissenschaftler und Softwareentwickler

Diese Spezialisten benötigen zwei Arten grundlegender Fähigkeiten – technische und nichttechnische (auch Hard- und Soft Skills genannt). Zu den wichtigsten Fähigkeiten eines technischen Datenwissenschaftlers gehören:

• Gute Kenntnisse in statistischer Analyse und Informatik.
• Kenntnisse im maschinellen Lernen.
• Kenntnisse in Deep Learning, Wahrscheinlichkeit und Statistik.
• Verarbeitung großer Datenmengen.
• Datenvisualisierung.
• Daten-Wrangling.
• Mathematik.
• Solide Programmierkenntnisse.
• Statistiken.
• Große Daten.
• Grundlagen der künstlichen Intelligenz sind ein Bonus.

Solide Programmierkenntnisse bedeuten Vertrautheit mit verschiedenen Programmiersprachen wie Python, Perl, C/C++, SQL und Java. Apropos Analysetools: Die beliebtesten sind hier SAS, Spark, Hadoop, Hive, Pig und R. Zu den wichtigsten technischen Fähigkeiten von Softwareentwicklern gehören:

• Gute Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache und einem Framework.
• Mathematik und Datenanalyse.
• Probleme lösen.
• Datenstruktur und Algorithmen.
• Quellcodeverwaltung.
• DevOps.
• Fähigkeit, mit verschiedenen Datenbanken zu arbeiten.
• Git.
• Integrierte Entwicklungsumgebung.
• Agile und Scrum-Entwicklungsmethoden.
• Lebenszyklus der Softwareentwicklung.
• Kenntnisse in Tools zum Debuggen und Softwaretesten.

Wie bereits erwähnt, sollten sowohl Softwareentwickler als auch Datenwissenschaftler über ein gesundes Gleichgewicht zwischen Hard- und Soft Skills verfügen. Deshalb sind solche nichttechnischen Fähigkeiten sehr wichtig:

• Aufgeschlossenheit und Anpassungsfähigkeit.
• Kritisches Denken.
• Gute analytische und strategische Fähigkeiten.
• Geduld.
• Kreativität.
• Vertrauen.
• Intrinsische Motivation.
• Teamarbeit und Zusammenarbeit.

Darüber hinaus sollten diese Spezialisten über einen ausgeprägten Geschäftssinn verfügen, um die Probleme und potenziellen Herausforderungen zu erkennen. Außerdem müssen sie über gute Kommunikationsfähigkeiten verfügen, um ihre Ergebnisse Kunden oder Teammitgliedern, die nicht über den gleichen beruflichen Hintergrund verfügen, klar zu erklären.

Gehaltsvergleich: Datenwissenschaftler vs. Softwareentwickler

Datenwissenschaftler werden in Indien sehr gut bezahlt. Tatsächlich sind sie der beliebteste Beruf auf dem indischen IT-Markt, wobei die Löhne im Allgemeinen 36 % höher sind als die der anderen Berufe. Den von Ambitionbox.com gesammelten Daten zufolge verdienen Datenwissenschaftler in Indien zwischen ₹ 3,8 Lakhs und ₹ 26,0 Lakhs bei einem durchschnittlichen Jahresgehalt von ₹ 10,0 Lakhs. Ihr Gehalt hängt weitgehend von ihrer Erfahrung ab – mit jedem Jahr Erfahrung steigt das Gehalt eines Data-Science-Experten exponentiell. Auch das Gehalt als Softwareentwickler ist in Indien im Vergleich zu den meisten anderen Berufen ziemlich hoch. Die Spanne liegt zwischen ₹ 1,8 Lakhs und ₹ 13,0 Lakhs, bei einem durchschnittlichen Jahresgehalt von ₹ 4,8 Lakhs. Das durchschnittliche Gehalt von Softwareentwicklern genießt hohes Ansehen und steigt, genau wie bei den Stellen als Datenwissenschaftler, mit Ihrer Erfahrung.

Quelle

Bitte beachten Sie, dass laut Indeed die bestbezahlten indischen Städte für beide Jobs Hyderabad, Chennai, Bengaluru, Mumbai, Pune, Gurgaon, Noida und Neu-Delhi sind.

Die Anzahl der offenen Stellen

Wenn es um offene Stellen geht, wird deutlich, dass der Wettbewerb um Datenwissenschaftler deutlich härter ist. Indiens Jobsuchwebsite Nr. 1, Naukri , listet mittlerweile rund 800 Stellenangebote für Datenwissenschaftler und mehr als 92.000 Stellenangebote für Softwareentwickler auf. Bemerkenswert ist, dass 82.141 von allen offenen Softwareentwicklern Java zu den am häufigsten erforderlichen Fähigkeiten zählen.

Karrierewege für Datenwissenschaftler und Softwareentwickler

Lassen Sie uns nun darüber sprechen, wie Sie Fortschritte machen können, wenn Sie sich für eine Karriere in den Bereichen Datenwissenschaft und Softwareentwicklung entscheiden. Wenn Sie sich für Data Science entscheiden, wird Ihr Karriereweg höchstwahrscheinlich etwa so aussehen: Data Scientist → Middle Data Scientist → Senior Data Scientist → Machine Learning Engineer → Lead Data Scientist → Chief Data Officer Und falls Sie Wenn Sie Softwareentwickler werden wollen, dann sieht Ihr erfolgreicher Karriereweg wie folgt aus: Junior Software Developer → Middle Software Developer → Senior Software Developer → Tech Lead → Team Manager → Technical Architect → Chief Technology Officer

Die Vorteile beider Rollen

Ist Datenwissenschaft ein guter Beruf? Ja, natürlich ist Data Science derzeit für viele Berufstätige ein sehr attraktiver Karriereweg. Da Unternehmen immer mehr auf Daten angewiesen sind, um ihre Prozesse und ihr Wachstum voranzutreiben, wird die Nachfrage nach guten Datenwissenschaftlern weiter steigen. Damit befindet sich die digitale Wissenschaft noch in einem vielversprechenden Stadium, sodass Sie die Möglichkeit haben, auf diesen Zug aufzuspringen und in der Zukunft erhebliche Wachstumschancen zu erleben. Dennoch kann die Datenwissenschaft für Neulinge ein schwieriger Beruf sein, da sie das Erlernen zu vieler Technologien erfordert. Aus diesem Grund kann es für „zukünftige“ Datenwissenschaftler eine kluge Entscheidung sein, mit der Softwareentwicklung zu beginnen und sich schließlich zusätzliche Fähigkeiten anzueignen, die für die Datenverarbeitung erforderlich sind. Wie sieht es mit der Softwareentwicklung aus? Dies ist bereits ein etablierter Bereich, der nicht nur verschiedene Karrieremöglichkeiten bietet (unabhängiger Auftragnehmer, Freiberufler oder Teamplayer; Front-End-, Back-End-, Full-Stack- oder Mobile-App-Entwickler). Es bietet auch bessere Lernaussichten, da es heutzutage viele Lerngemeinschaften und Online-Tools gibt, die Ihnen beim Erlernen verschiedener Programmiersprachen helfen können.

Die Zukunft?

Die größte Sorge der Datenwissenschaftler besteht darin, dass ihre Arbeit in Zukunft weitgehend „automatisiert“ und teilweise durch künstliche Intelligenz ersetzt werden kann. Dennoch glauben wir, dass in den meisten Fällen weiterhin Datenwissenschaftler benötigt werden, um die Ergebnisse all dieser automatisierten Prozesse zu überwachen. Daher liegt der Fokus stärker auf Codierungs- und KI-Fähigkeiten. Darüber hinaus wird erwartet, dass Datenwissenschaftler mit einem wachsenden Bedarf im Bereich der Cybersicherheit konfrontiert werden, da die Welt zunehmend auf digitale Informationen angewiesen ist, wo Cybersicherheit extrem wichtig geworden ist. Darüber hinaus gehen wir davon aus, dass Datenwissenschaftler mit einer zunehmenden Verbreitung von Cloud Computing konfrontiert sein werden, sodass sie letztendlich cloudbasierte Datenverarbeitungstools und -techniken beherrschen müssen. Gleichzeitig müssen Datenwissenschaftler noch geschäftsorientierter werden. Was die Softwareentwicklung betrifft, sieht die Zukunft sicherlich rosig aus, wenn man die steigenden technischen Anforderungen der Welt berücksichtigt. Laut Opportunity Desk ist die Nachfrage nach Softwareentwicklern im Jahr 2023 branchenübergreifend bereits um fast 17 % gestiegen. Tatsache ist, dass jede Branche Softwarelösungen benötigt, um die Arbeit zu rationalisieren und alle Prozesse effektiver und genauer zu gestalten. Und angesichts neuer Technologien wie AL, Cloud-Dienste, Blockchain, Cybersicherheit und anderer Fortschritte suchen Unternehmen nach High-End-Softwarelösungen. Daher kann man mit Sicherheit sagen, dass die Nachfrage nach qualifizierten Entwicklern nicht so schnell zurückgehen wird. Stattdessen dürfte der Anstieg auf einen Boom stoßen. Sie sollten jedoch bedenken, dass neue Technologien neue Fähigkeiten erfordern, weshalb auch Softwareentwickler über die Trends auf dem Laufenden bleiben müssen. Neben der Verbesserung ihrer Fähigkeiten müssen Entwickler auch über ein hohes Maß an Ethik und Integrität verfügen, um an Datenschutz- und KI-Anwendungen arbeiten zu können. Nach alledem besteht der beste Weg, die Zukunft vorherzusagen, darin, sie zu gestalten.

Abschluss

Heute haben wir über die gefragtesten Jobs im Jahr 2023 in Indiens wachsender Technologiebranche gesprochen. Beide Berufsbilder bieten große Wachstums- und Lernmöglichkeiten und erfordern ein hohes Maß an technischem Wissen und Fachwissen. Doch während sich Data Science auf Statistik und maschinelles Lernen konzentriert, zielt Software Engineering auf Codierung ab. Letztlich kommt es bei der Entscheidung auf individuelle Interessen, Fähigkeiten und Stärken an. Und wenn Sie sich für die Softwareentwicklung interessieren, kann CodeGym Ihnen dabei helfen, diesen Beruf mit minimalem Aufwand und maximalem Engagement zu meistern. Sie sind herzlich eingeladen, an unserem Kurs „ Java-Entwicklerberuf “ teilzunehmen !