Scienziati dei dati contro sviluppatori di software. Quale carriera scegliere in India?

L’industria IT indiana è uno dei contributori più significativi all’economia globale, generando miliardi di dollari ogni anno. E quando nel 2022 il mondo ha dovuto affrontare una recessione e un periodo economico difficile causato da vari fattori, l’industria IT indiana non solo è riuscita a sopravvivere ma a prosperare. Il settore IT ha rappresentato il 7,4% del PIL indiano nell'anno fiscale 22 e si prevede che contribuirà per il 10% al PIL indiano entro il 2025. Ecco perché si può affermare con certezza che ci sarà sempre una grande richiesta di professionisti IT in India. Ma quale percorso professionale scegliere? Scommettiamo che hai già sentito molte volte che la scienza dei dati e lo sviluppo di software sono le competenze del futuro. Nonostante la situazione economica, il numero di investimenti nella scienza dei dati e nello sviluppo di software è rimasto lo stesso. Inoltre, questi due profili professionali hanno alcune competenze comuni, quindi decidere se mettere i piedi sulla porta come scienziato dei dati o sviluppatore di software diventa complicato. Discutiamo entrambe queste posizioni in dettaglio.

Chi sono i data scientist e gli sviluppatori di software? I loro ruoli e responsabilità

Gli scienziati dei dati sono diventati molto richiesti negli ultimi anni poiché le tecnologie dei big data si integrano in sempre più organizzazioni. I data scientist sono professionisti che utilizzano metodi scientifici per raccogliere, analizzare e interpretare l'output dei dati. Sono anche responsabili della creazione di piani attuabili in base ai risultati dei dati. Pertanto, devono creare algoritmi e modelli di dati per prevedere i risultati. I data scientist dovrebbero inoltre collaborare strettamente con i leader aziendali per aiutare a raggiungere gli obiettivi aziendali e identificare strategie basate sui dati per raggiungere tali obiettivi. I compiti e le responsabilità comuni dei data scientist includono:

• Identificazione di fonti di dati rilevanti per le esigenze aziendali ed estrazione di dati utilizzabili da esse.
• Distribuzione di strumenti dati come Python, R, SAS o SQL.
• Utilizzo degli strumenti ML per selezionare le funzionalità richieste; creare e ottimizzare i classificatori.
• Raccogliere dati strutturati e non strutturati ed effettuarne la preelaborazione.
• Approvvigionamento dei dati mancanti.
• Migliorare i processi di raccolta dati.
• Organizzazione dei dati in formati utilizzabili.
• Creazione di modelli predittivi.
• Sviluppo di algoritmi ML.
• Migliorare il processo di raccolta dei dati.
• Elaborazione, pulizia e convalida dei dati.
• Analizzare i dati per trovare modelli e soluzioni.
• Configurazione dell'infrastruttura dati.
• Sviluppo, implementazione e mantenimento di database.
• Valutare la qualità dei dati.
• Generare informazioni e approfondimenti da set di dati e identificare tendenze e modelli.
• Creazione di visualizzazioni di dati.
• Preparazione di report chiari per i team esecutivi e di progetto.

Uno sviluppatore di software è un professionista responsabile della progettazione, programmazione, creazione, distribuzione e manutenzione del software utilizzando molte competenze e strumenti diversi. Possono creare software per il governo, la sanità, l'istruzione, la difesa, l'industria manifatturiera, le imprese e i consumatori. Possono lavorare a stretto contatto con i clienti per determinare le loro esigenze per garantire la qualità di un prodotto finale. A seconda dell'impostazione, uno sviluppatore può lavorare da solo o in gruppo con altri programmatori. I compiti e le responsabilità comuni degli sviluppatori di software includono:

• Produrre codice pulito ed efficiente in base alle esigenze del cliente.
• Verifica, test e distribuzione di programmi e sistemi software.
• Correzione e miglioramento del software esistente.
• Collaborare con altri sviluppatori per progettare algoritmi e diagrammi di flusso.
• Integrazione di componenti software e programmi di terze parti.
• Risoluzione dei problemi, debug e aggiornamento del software.
• Raccomandare ed eseguire miglioramenti.
• Creazione documentazione tecnica.
• Comunicare con i clienti e comprendere le loro esigenze.
• Lavorare in squadra.

Fonte

Le competenze per data scientist e sviluppatori di software

Questi specialisti necessitano di due tipi di competenze essenziali: tecniche e non tecniche (chiamate anche competenze hard e soft). Alcune delle competenze più importanti dello scienziato dei dati tecnici sono:

• Buona conoscenza dell'analisi statistica e dell'informatica.
• Competenza nell'apprendimento automatico.
• Conoscenza di Deep Learning, Probabilità e Statistica.
• Elaborazione di grandi volumi di dati.
• Visualizzazione dati.
• Discussione dei dati.
• Matematica.
• Solida conoscenza della programmazione.
• Statistiche.
• Grandi dati.
• Le basi dell'intelligenza artificiale saranno un bonus.

Una solida conoscenza della programmazione significa familiarità con vari linguaggi di programmazione come Python, Perl, C/C++, SQL e Java. E parlando di strumenti analitici, qui i più popolari sono SAS, Spark, Hadoop, Hive, Pig e R. Alcune delle competenze tecniche più importanti degli sviluppatori di software includono:

• Conoscenza approfondita di almeno un linguaggio e framework di programmazione.
• Matematica e analisi dei dati.
• Risoluzione dei problemi.
• Struttura dei dati e algoritmi.
• Controllo della fonte.
• DevOps.
• Capacità di lavorare con diversi database.
• Idiota.
• Ambiente di sviluppo integrato.
• Metodi di sviluppo Agile e Scrum.
• Ciclo di vita dello sviluppo software.
• Competenza negli strumenti di debug e test del software.

Come accennato in precedenza, sia gli sviluppatori di software che i data scientist dovrebbero avere un sano equilibrio tra competenze hard e soft. Ecco perché tali competenze non tecniche sono piuttosto importanti:

• Apertura mentale e adattabilità.
• Pensiero critico.
• Buone capacità analitiche e strategiche.
• Pazienza.
• Creatività.
• Fiducia.
• Motivazione intrinseca.
• Lavoro di squadra e collaborazione.

Oltre a ciò, questi specialisti dovrebbero possedere un forte senso degli affari per discernere i problemi e le potenziali sfide. Inoltre, devono avere buone capacità di comunicazione per spiegare chiaramente i loro risultati a clienti o membri del team che non hanno lo stesso background professionale.

Confronto salariale: scienziati dei dati e sviluppatori di software

I data scientist sono molto ben pagati in India. In realtà, sono la professione più popolare nel mercato IT indiano, con salari generalmente più alti del 36% rispetto alle altre professioni. Secondo i dati raccolti da Ambitionbox.com , i data scientist in India guadagnano tra ₹ 3,8 Lakh e ₹ 26,0 Lakh con uno stipendio medio annuo di ₹ 10,0 Lakh. Il loro stipendio dipende in gran parte dalla loro esperienza: con l'aumento di ogni anno di esperienza, lo stipendio di un professionista della scienza dei dati aumenta in modo esponenziale. Anche lo stipendio dello sviluppatore di software in India è piuttosto alto rispetto alla stragrande maggioranza delle altre professioni. Si va da ₹ 1,8 Lakh a ₹ 13,0 Lakh con uno stipendio medio annuo di ₹ 4,8 Lakh. Lo stipendio medio degli sviluppatori di software è molto apprezzato e, proprio come nel post dei data scientist, aumenta con la tua esperienza.

Fonte

Tieni presente che, secondo Indeed, le città indiane più pagate per entrambi questi lavori sono Hyderabad, Chennai, Bangalore, Mumbai, Pune, Gurgaon, Noida e Nuova Delhi.

Il numero di offerte di lavoro

Quando si tratta di opportunità di lavoro, diventa ovvio che la competizione per i data scientist è molto più dura. Il sito web di ricerca di lavoro numero 1 in India, Naukri , ora elenca circa 800 offerte di lavoro per data scientist e oltre 92.000 offerte di lavoro per sviluppatori di software. Ciò che è degno di nota è che, tra tutte le opportunità offerte agli sviluppatori di software, 82.141 elencano Java tra le competenze più richieste.

Percorsi di carriera per data scientist e sviluppatori di software

Ora parliamo di come puoi progredire se scegli una carriera nella scienza dei dati e nello sviluppo di software. Se sceglierai Data Science, molto probabilmente il tuo percorso professionale sarà simile a questo: Data Scientist → Middle Data Scientist → Senior Data Scientist → Machine Learning Engineer → Lead Data Scientist → Chief Data Officer E nel caso tu diventerai uno sviluppatore di software, quindi un percorso professionale di successo sarà il seguente: Sviluppatore di software junior → Sviluppatore di software intermedio → Sviluppatore di software senior → Responsabile tecnico → Team Manager → Architetto tecnico → Chief Technology Officer

I vantaggi di entrambi i ruoli

Bene, la scienza dei dati è una buona carriera? Naturalmente sì, la scienza dei dati è attualmente un percorso di carriera molto interessante per molti professionisti. Poiché le aziende fanno sempre più affidamento sui dati per guidare i propri processi e la propria crescita, la domanda di validi data scientist continuerà a crescere. Detto questo, la scienza digitale è ancora in una fase promettente, quindi hai l’opportunità di saltare su questo carro e sperimentare significative opportunità di crescita in futuro. Tuttavia, la scienza dei dati può essere una carriera complicata per i principianti poiché richiede l’apprendimento di troppe tecnologie. Ecco perché potrebbe essere una scelta intelligente per i “futuri” data scientist iniziare con lo sviluppo di software ed eventualmente acquisire ulteriori competenze necessarie per l'elaborazione dei dati. E lo sviluppo del software? Si tratta di un ambito già consolidato che non solo offre varie opzioni di carriera (appaltatore indipendente, libero professionista o giocatore in team; front-end, back-end, full-stack o sviluppatore di app mobili). Vanta anche prospettive di apprendimento più elevate perché al giorno d'oggi ci sono molte comunità di apprendimento e strumenti online che possono aiutarti ad apprendere diversi linguaggi di programmazione.

Il futuro?

La più grande preoccupazione dei data scientist è che il loro lavoro in futuro possa essere in gran parte “automatizzato” e parzialmente sostituito dall’intelligenza artificiale. Tuttavia, riteniamo che nella maggior parte dei casi saranno ancora necessari data scientist per supervisionare i risultati di tutti questi processi automatizzati. Quindi, maggiore attenzione alla programmazione e alle competenze di intelligenza artificiale. Inoltre, si prevede che i data scientist dovranno affrontare una domanda crescente nel campo della sicurezza informatica poiché il mondo è diventato sempre più dipendente dalle informazioni digitali, dove la sicurezza informatica è diventata estremamente importante. In aggiunta a ciò, ci aspettiamo che i data scientist si troveranno ad affrontare una crescente prevalenza del cloud computing, quindi alla fine dovranno padroneggiare strumenti e tecniche di elaborazione dei dati basati su cloud. Allo stesso tempo, i data scientist devono diventare ancora più orientati al business. Per quanto riguarda l’ingegneria del software, il futuro sembra sicuramente luminoso, tenendo presente le crescenti richieste tecnologiche del mondo. Secondo l’Opportunity Desk, nel 2023 la domanda di sviluppatori software è già aumentata di quasi il 17% in tutti i settori. Il fatto è che ogni settore ha bisogno di soluzioni software per semplificare il lavoro e rendere tutti i processi più efficaci e accurati. E con le tecnologie emergenti come AL, servizi cloud, blockchain, sicurezza informatica e altri progressi, le aziende sono alla ricerca di soluzioni software di fascia alta. Pertanto, è sicuro affermare che la domanda di sviluppatori qualificati non diminuirà presto. Invece, è probabile che l’aumento vada incontro a un boom. Tuttavia, dovresti tenere presente che le nuove tecnologie richiedono nuove competenze, quindi anche gli ingegneri del software devono rimanere aggiornati con le tendenze. Oltre ad aggiornare le competenze, gli sviluppatori dovranno anche possedere elevata etica e integrità per lavorare nella privacy dei dati e nelle applicazioni di intelligenza artificiale. Detto questo, il modo migliore per predire il futuro è crearlo.

Conclusione

Oggi abbiamo discusso dei lavori più richiesti nel 2023 nel settore tecnologico in crescita dell’India. Entrambi questi profili lavorativi offrono grandi opportunità di crescita e apprendimento ed entrambi richiedono una grande quantità di conoscenze e competenze tecniche. Ma mentre la scienza dei dati si concentra sulla statistica e sul machine learning, l’ingegneria del software si concentra sulla codifica. In definitiva, la decisione dipende dagli interessi individuali, dalle competenze e dai punti di forza. E se graviti verso lo sviluppo di software, CodeGym può aiutarti a padroneggiare questa professione con il minimo sforzo e con il massimo impegno. Sei il benvenuto a partecipare al nostro corso " Professione sviluppatore Java "!