Ang industriya ng IT ng India ay isa sa pinakamahalagang nag-aambag sa pandaigdigang ekonomiya, na bumubuo ng bilyun-bilyong dolyar taun-taon. At nang noong 2022, ang mundo ay nahaharap sa isang pagbagsak at mahihirap na panahon ng ekonomiya na dulot ng iba't ibang mga kadahilanan, ang industriya ng IT ng India ay hindi lamang makakaligtas ngunit umunlad. Ang industriya ng IT ay umabot sa 7.4% ng GDP ng India noong FY22, at inaasahang mag-aambag ito ng 10% sa GDP ng India pagdating ng 2025. Kaya naman ligtas na sabihin na palaging magkakaroon ng malaking pangangailangan para sa mga propesyonal sa IT sa India. Ngunit anong landas ng karera ang pipiliin? Naniniwala kami na narinig mo nang maraming beses na ang agham ng data at pagbuo ng software ay ang mga kasanayan sa hinaharap. Sa kabila ng sitwasyong pang-ekonomiya, ang bilang ng mga pamumuhunan sa data science at software development ay nanatiling pareho. Bukod dito, ang dalawang profile ng trabaho na ito ay may ilang karaniwang hanay ng kasanayan, kaya ang pagpapasya kung ilalagay ang iyong mga paa sa pinto bilang isang data scientist o software developer ay nagiging mahirap. Talakayin natin ang dalawang posisyong ito nang detalyado.
Sino ang Mga Data Scientist at Software Developer? Kanilang mga Tungkulin at Pananagutan
Ang mga data scientist ay naging napaka-demandable sa loob ng nakalipas na ilang taon habang ang malalaking teknolohiya ng data ay sumasama sa parami nang paraming organisasyon. Ang mga data scientist ay mga propesyonal na gumagamit ng mga siyentipikong pamamaraan upang mangolekta, mag-analisa at mag-interpret ng output mula sa data. Responsable din sila sa paglikha ng mga naaaksyunan na plano depende sa mga resulta ng data. Samakatuwid, kailangan nilang lumikha ng mga algorithm at modelo ng data upang mahulaan ang mga kinalabasan. Ang mga data scientist ay dapat ding makipagtulungan nang malapit sa mga pinuno ng negosyo upang tumulong sa mga layunin ng kumpanya at tukuyin ang mga diskarte na hinihimok ng data para sa pagkamit ng mga layuning iyon. Kasama sa Mga Karaniwang Tungkulin at Responsibilidad ng Data Scientist ang:
Pagkilala sa mga nauugnay na data source para sa mga pangangailangan ng negosyo at pagkuha ng magagamit na data mula sa kanila.
Pag-deploy ng mga tool ng data gaya ng Python, R, SAS, o SQL.
Paggamit ng mga tool sa ML upang piliin ang mga kinakailangang feature; lumikha at mag-optimize ng mga classifier.
Pangongolekta ng structured at unstructured data at pagsasagawa ng preprocessing nito.
Pinagmumulan ng nawawalang data.
Pagpapahusay ng mga proseso ng pangongolekta ng data.
Pag-aayos ng data sa magagamit na mga format.
Paglikha ng mga predictive na modelo.
Pagbuo ng mga ML algorithm.
Pagpapahusay sa proseso ng pangongolekta ng data.
Pagproseso, paglilinis, at pagpapatunay ng data.
Pagsusuri ng data upang makahanap ng mga pattern at solusyon.
Pagse-set up ng imprastraktura ng data.
Pagbuo, pagpapatupad, at pagpapanatili ng mga database.
Pagtatasa ng kalidad ng data.
Pagbuo ng impormasyon at mga insight mula sa mga set ng data at pagtukoy ng mga uso at pattern.
Paglikha ng mga visualization ng data.
Paghahanda ng mga malinaw na ulat para sa mga executive at project team.
Ang software developer ay isang propesyonal na responsable para sa pagdidisenyo, pagprograma, pagbuo, pag-deploy, at pagpapanatili ng software gamit ang maraming iba't ibang kasanayan at tool. Maaari silang lumikha ng software para sa pamahalaan, pangangalaga sa kalusugan, edukasyon, pagtatanggol, pagmamanupaktura, mga negosyo, at mga mamimili. Maaari silang makipagtulungan nang malapit sa mga kliyente upang matukoy ang kanilang mga pangangailangan upang matiyak ang kalidad ng isang panghuling produkto. Depende sa setting, ang isang developer ay maaaring gumana nang mag-isa o sa isang koponan kasama ang iba pang mga programmer. Kasama sa Mga Karaniwang Tungkulin at Responsibilidad ng Mga Developer ng Software ang:
Paggawa ng malinis at mahusay na code batay sa mga pangangailangan ng kliyente.
Pag-verify, pagsubok, at pag-deploy ng mga software program at system.
Pag-aayos at pagpapahusay ng umiiral na software.
Pakikipagtulungan sa iba pang mga developer upang magdisenyo ng mga algorithm at flowchart.
Pagsasama ng mga bahagi ng software at mga third-party na programa.
Pag-troubleshoot, pag-debug at pag-upgrade ng software.
Inirerekomenda at pagsasagawa ng mga pagpapabuti.
Paglikha ng teknikal na dokumentasyon.
Pakikipag-usap sa mga kliyente at pag-unawa sa kanilang mga pangangailangan.
Ang Mga Kasanayan para sa Mga Data Scientist at Software Developer
Ang mga espesyalistang ito ay nangangailangan ng dalawang uri ng mahahalagang kasanayan – teknikal at hindi teknikal (tinatawag ding hard at soft skills). Ang ilan sa pinakamahalagang kasanayan sa teknikal na data scientist ay:
Magandang kaalaman sa statistical analysis at computing.
Kahusayan sa Machine Learning.
Kaalaman sa Deep Learning, Probability, at Statistics.
Pagproseso ng malalaking dami ng data.
Visualization ng Data.
Pag-aaway ng Data.
Mathematics.
Solid na kaalaman sa programming.
Mga istatistika.
Malaking Data.
Ang mga pangunahing kaalaman sa artificial intelligence ay magiging isang bonus.
Ang solidong kaalaman sa programming ay nangangahulugang pamilyar sa iba't ibang mga programming language tulad ng Python, Perl, C/C++, SQL, at Java. At kung pinag-uusapan ang tungkol sa mga tool sa pagsusuri, dito, ang pinakasikat ay ang SAS, Spark, Hadoop, Hive, Pig, at R. Kabilang sa ilan sa pinakamahalagang kasanayan sa developer ng teknikal na software ang:
Malakas na kaalaman sa kahit isang programming language at framework.
Matematika at pagsusuri ng datos.
Pagtugon sa suliranin.
Istraktura ng data at mga algorithm.
Kontrol ng pinagmulan.
DevOps.
Kakayahang magtrabaho sa iba't ibang mga database.
Git.
Pinagsamang kapaligiran sa pag-unlad.
Mga pamamaraan ng maliksi at scrum na pag-unlad.
Lifecycle ng pagbuo ng software.
Kahusayan sa mga tool para sa pag-debug at pagsubok ng software.
Tulad ng nabanggit dati, ang parehong mga developer ng software at data scientist ay dapat magkaroon ng isang malusog na balanse ng mahirap at malambot na mga kasanayan. Iyon ang dahilan kung bakit ang gayong mga di-teknikal na kasanayan ay lubos na mahalaga:
Open-mindedness at kakayahang umangkop.
Kritikal na pag-iisip.
Mahusay na analytical at strategic na kasanayan.
pasensya.
Pagkamalikhain.
Pagtitiwala.
Intrinsic na motibasyon.
Pagtutulungan at pagtutulungan.
Bukod diyan, ang mga espesyalistang ito ay dapat magkaroon ng malakas na katalinuhan sa negosyo upang mabatid ang mga problema at potensyal na hamon. Gayundin, kailangan nilang magkaroon ng mahusay na mga kasanayan sa komunikasyon upang malinaw na ipaliwanag ang kanilang mga natuklasan sa mga kliyente o miyembro ng koponan na walang parehong propesyonal na background.
Paghahambing ng Salary: Mga Data Scientist kumpara sa Mga Software Developer
Ang mga Data Scientist ay napakahusay na binabayaran sa India. Sa totoo lang, sila ang pinakasikat na propesyon sa merkado ng IT ng India, na sa pangkalahatan ay 36% na mas mataas kaysa sa iba pang mga propesyon. Ayon sa data na nakolekta mula sa Ambitionbox.com
, kumikita ang Data Scientist sa India sa pagitan ng ₹ 3.8 Lakhs hanggang ₹ 26.0 Lakhs na may average na taunang suweldo na ₹ 10.0 Lakhs. Ang kanilang suweldo ay higit na nakasalalay sa kanilang karanasan - na may pagtaas sa bawat taon ng karanasan, ang suweldo ng isang propesyonal sa data science ay tumataas nang husto. Ang suweldo ng Software Developer sa India ay medyo mataas din kumpara sa karamihan ng iba pang mga propesyon. Ito ay nasa pagitan ng ₹ 1.8 Lakhs hanggang ₹ 13.0 Lakhs na may average na taunang suweldo na ₹ 4.8 Lakhs. Ang average na suweldo ng mga developer ng Software ay lubos na iginagalang, at tulad ng post ng mga data scientist, tumataas ito sa iyong karanasan.
Mangyaring tandaan na ayon sa Indeed, ang pinakamataas na nagbabayad na mga lungsod sa India para sa parehong mga trabahong ito ay Hyderabad, Chennai, Bengaluru, Mumbai, Pune, Gurgaon, Noida, at New Delhi.
Ang Bilang ng mga Pagbubukas ng Trabaho
Pagdating sa mga pagbubukas ng trabaho, nagiging malinaw na ang kumpetisyon para sa mga data scientist ay mas mahigpit. Ang numero 1 na website ng paghahanap ng trabaho sa India, Naukri
, ay naglilista na ngayon ng humigit-kumulang 800 mga bakanteng trabaho para sa mga data scientist at higit sa 92,000 mga bakanteng trabaho para sa mga developer ng software. Ano ang kapansin-pansin, sa lahat ng pagbubukas ng software developer, 82,141 sa mga ito ang naglilista ng Java sa mga nangungunang kinakailangang kasanayan.
Mga Career Path para sa Data Scientist at Software Developers
Ngayon, pag-usapan natin ngayon kung paano ka uunlad kung pipili ka ng karera sa Data Science at Software Development. Kung pipiliin mo ang Data Science, kung gayon, malamang, ang iyong career path ay magiging ganito: Data Scientist → Middle Data Scientist → Senior Data Scientist → Machine Learning Engineer → Lead Data Scientist → Chief Data Officer At kung sakaling ikaw Magiging isang software developer, kung gayon ang isang matagumpay na landas sa karera ay ang mga sumusunod: Junior Software Developer → Middle Software Developer → Senior Software Developer → Tech Lead → Team Manager → Technical Architect → Chief Technology Officer
Ang Mga Benepisyo ng Parehong Tungkulin
Well, ang data science ba ay isang magandang karera? Siyempre, oo, ang agham ng data ay kasalukuyang isang kaakit-akit na landas sa karera para sa maraming mga propesyonal. Dahil ang mga negosyo ay higit na umaasa sa data upang himukin ang kanilang mga proseso at paglago, ang pangangailangan para sa mahusay na data scientist ay patuloy na lalago. Dahil diyan, nasa promising stage pa rin ang digital science, kaya may pagkakataon kang tumalon sa bandwagon na ito at makaranas ng makabuluhang pagkakataon sa paglago sa hinaharap. Gayunpaman, ang data science ay maaaring isang mahirap na karera para sa mga baguhan dahil nangangailangan ito ng pag-aaral ng napakaraming teknolohiya. Iyon ang dahilan kung bakit maaaring ito ay isang matalinong pagpipilian para sa "hinaharap" na data scientist na magsimula sa pagbuo ng software at kalaunan ay makakuha ng mga karagdagang kasanayan na kailangan para sa pagproseso ng data. Paano ang tungkol sa pagbuo ng software? Isa na itong matatag na globo na hindi lamang nag-aalok ng iba't ibang opsyon sa karera (independiyenteng kontratista, freelancer, o in-team player; front-end, back-end, full-stack o developer ng mobile app). Ipinagmamalaki din nito ang mga prospect ng mas mataas na pag-aaral dahil sa ngayon, maraming mga komunidad sa pag-aaral at mga online na tool na makakatulong sa iyong matuto ng iba't ibang mga programming language.
Ang kinabukasan?
Ang pinakamalaking alalahanin ng mga data scientist ay ang kanilang trabaho sa hinaharap ay maaaring "automated" at bahagyang mapalitan ng artificial intelligence. Gayunpaman, naniniwala kami na sa karamihan ng mga kaso, kakailanganin pa rin ang mga data scientist upang pangasiwaan ang mga resulta ng lahat ng mga automated na prosesong ito. Samakatuwid, higit na tumuon sa mga kasanayan sa coding at AI. Gayundin, ang mga data scientist ay hinuhulaan na haharapin ang lumalaking pangangailangan sa larangan ng cybersecurity dahil ang mundo ay naging lalong umaasa sa digital na impormasyon, kung saan ang cybersecurity ay naging lubhang mahalaga. Bukod pa riyan, inaasahan namin na haharapin ng mga data scientist ang pagtaas ng prevalence ng cloud computing, kaya kalaunan, kakailanganin nilang makabisado ang cloud-based na mga tool at diskarte sa pagpoproseso ng data. Kasabay nito, ang mga data scientist ay kailangang maging mas mahilig sa negosyo. Tungkol sa software engineering, tiyak na nagmumukhang maliwanag ang hinaharap, na isinasaisip ang dumaraming mga pangangailangan sa teknolohiya ng mundo. Noong 2023, ang demand para sa mga software developer ay tumaas na ng halos 17% sa lahat ng industriya, ayon sa Opportunity Desk. Ang bagay ay, ang bawat industriya ay nangangailangan ng mga solusyon sa software upang i-streamline ang trabaho at gawing mas epektibo at tumpak ang lahat ng proseso. At sa mga umuusbong na teknolohiya tulad ng AL, mga serbisyo sa cloud, blockchain, cybersecurity, at iba pang mga pag-unlad, ang mga kumpanya ay naghahanap ng mga high-end na solusyon sa software. Kaya, ligtas na sabihin na ang pangangailangan para sa mga bihasang developer ay hindi bababa sa anumang oras sa lalong madaling panahon. Sa halip, ang pagtaas ay malamang na humarap sa isang boom. Gayunpaman, dapat mong tandaan na ang mga bagong teknolohiya ay nangangailangan ng mga bagong kasanayan, kaya ang mga software engineer ay kailangang manatiling updated sa mga uso. Kasama ng mga kasanayan sa pag-upgrade, kakailanganin din ng mga developer na magkaroon ng mataas na etika at integridad para magtrabaho sa privacy ng data at mga AI application. Sa lahat ng sinabi nito, ang pinakamahusay na paraan upang mahulaan ang hinaharap ay ang likhain ito.
Konklusyon
Ngayon, tinalakay namin ang mga nangungunang in-demand na trabaho sa 2023 sa lumalagong industriya ng tech ng India. Parehong nag-aalok ang mga profile ng trabahong ito ng magagandang pagkakataon para sa paglago at pag-aaral, at pareho silang nangangailangan ng napakaraming teknikal na kaalaman at kadalubhasaan. Ngunit habang ang Data Science ay nakatuon sa mga istatistika at Machine Learning, ang Software Engineering ay nagta-target ng coding. Sa huli, ang desisyon ay bumaba sa mga indibidwal na interes, hanay ng kasanayan, at lakas. At kung mahilig ka sa pagbuo ng software, matutulungan ka ng CodeGym sa pag-master ng propesyon na ito nang may pinakamababang abala at may pinakamataas na pakikipag-ugnayan. Maaari kang sumali sa aming kursong “ Propesyon ng Developer ng Java
”!
Bukod dito, ang dalawang profile ng trabaho na ito ay may ilang karaniwang hanay ng kasanayan, kaya ang pagpapasya kung ilalagay ang iyong mga paa sa pinto bilang isang data scientist o software developer ay nagiging mahirap. Talakayin natin ang dalawang posisyong ito nang detalyado.
Ayon sa data na nakolekta mula sa Ambitionbox.com
, kumikita ang Data Scientist sa India sa pagitan ng ₹ 3.8 Lakhs hanggang ₹ 26.0 Lakhs na may average na taunang suweldo na ₹ 10.0 Lakhs. Ang kanilang suweldo ay higit na nakasalalay sa kanilang karanasan - na may pagtaas sa bawat taon ng karanasan, ang suweldo ng isang propesyonal sa data science ay tumataas nang husto. 
Ang suweldo ng Software Developer sa India ay medyo mataas din kumpara sa karamihan ng iba pang mga propesyon. Ito ay nasa pagitan ng ₹ 1.8 Lakhs hanggang ₹ 13.0 Lakhs na may average na taunang suweldo na ₹ 4.8 Lakhs. Ang average na suweldo ng mga developer ng Software ay lubos na iginagalang, at tulad ng post ng mga data scientist, tumataas ito sa iyong karanasan. 
Ano ang kapansin-pansin, sa lahat ng pagbubukas ng software developer, 82,141 sa mga ito ang naglilista ng Java sa mga nangungunang kinakailangang kasanayan. 
