Om du funderar på att gå med i datavetenskapsbranschen men inte är helt säker på vilka färdigheter och förmågor du behöver, läs vidare.
Massdigitaliseringen av arbetsplatsen under det senaste decenniet har resulterat i effektiv eliminering av vissa roller, skapande av andra och när det gäller datavetenskap har det skett en boom. Ofta beskrivs som en av de snabbast växande karriärerna, datavetenskap är en mycket eftertraktad roll 2024.
Med teknologier, processer och industrikrav som till synes hela tiden förändras, kräver datavetenskapsyrket någon som är mycket tekniskt skicklig, men som också omfattar ett brett spektrum av mjuka färdigheter. Så, i en roll som ständigt utvecklas, vilka färdigheter är absolut nödvändiga för framgång?
AI och maskininlärning
Det är svårt att komma ihåg när en teknikroll senast inte innebar behovet av att uppgradera eller omskola inom området AI och maskininlärning och datavetenskap är inte annorlunda. Proffs som vill utmärka sig och förnya sig i det moderna datavetenskapsområdet kommer att behöva betydande kompetens inom detta område.
AI och maskininlärningsteknik gör det möjligt för datavetare att använda algoritmer för att identifiera mönster, analysera och lära av data, göra förutsägelser och lösa komplexa problem. Detta är definitivt ett lärdomsområde som alla som funderar på en karriär inom datavetenskap bör prioritera.
Programmeringsspråk
Programmeringsspråk är en annan stapelvara för datavetare. De är också en möjlighet att utvecklas inom ett område som inte alla kommer att ha expertis inom, särskilt om du väljer en kraftfull ännu inte lika vanligt språk.
När det kommer till programmeringsspråk bör datavetare definitivt sikta på att lära sig de vanliga, populära språken, som Python, R, JavaScript, SQL och Swift. Ungefär som AI och maskininlärning kommer det att vara svårt att klara sig som datavetare utan tillräcklig skicklighet i och kunskap om ett programmeringsspråk, så om detta inte är en talang du har i ditt styrhus, varför inte kolla in några online kurser och färdigheter?
Statistik och matematik
Om du var en av personerna som, som tonåring i skolan, frågade dig själv varför du någonsin skulle behöva matematik i din vuxenkarriär, så hade du förmodligen inte planerat för en karriär som datavetare, där en anständig kunskap i matematik är ett måste. Alla som planerar att gå yrket kräver kunskaper i ett brett spektrum av matematikkunskaper, såsom algebra, kalkyl och statistik.
Sannolikhet och statistik är avgörande för att utöka dina möjligheter inom detta område och kan användas för visualisering av funktioner, dataförbearbetning, funktionstransformation, dataimputation, dimensionsreduktion, funktionsteknik, modellutvärdering och mer.
Mjuka färdigheter
Jag har alltid varit av den åsikten att även om praktisk skicklighet alltid kommer att ge dig intervjun och din fot inom dörren, är mjuka färdigheter det som håller dig där. Stark förmåga i kommunikation, organisation, kritiskt tänkande, anpassningsförmåga och flexibilitet är bara några av de färdigheter som kan hjälpa en datavetare att utvecklas.
Förbi är de dagar då teknikanställda anses vara en isolerad grupp som verkar självständigt. Nuförtiden kräver datavetenskap en hög grad av lagarbete för att samarbeta i tvärfunktionella projekt, vilket innebär att mjuka färdigheter som fokuserar på nätverk, interpersonella färdigheter och kognitiv mångfald är till stor nytta.
Cloud computing
Cloud computing blir allt viktigare för dataforskare eftersom det används för små- och storskalig datalagring, bearbetning och analys. Det är en användbar resurs för experter som behöver använda enorma datamängder och utföra komplexa beräkningar, men som kanske inte har omfattande lagringsinfrastruktur till sitt förfogande.
Genom att ge tillgång till de olika verktyg som behövs som dataforskare, möjliggör molnbaserad datoranvändning skalning av resurser, samtidigt som kraftfulla beräkningsmöjligheter. Cloud computing färdigheter som en professionell inom området bör överväga att lära sig inkluderar datainsamling, datarensning, datatransformation, modellutbildning och testning och datautvinning, bland annat.
