När du tänker på ett sexigt eller spännande karriärval är chansen att datavetenskap inte det första fältet som kommer att tänka på. Men enligt flera källor var datavetenskap ett av de hetaste karriärfälten i 2015 och visar inga tecken på att sakta ner.
Med inledande löner väl in i de sex siffrorna (Glassdoor rapporterar en genomsnittslön för en datavetenskapare på cirka 119 000 dollar per år.) Och gott om jobbmöjligheter är det inte konstigt att matematik- och dataanalyslokaler fyller på rekordnivåer.
Så hur blir du en datavetenskapare?
1. Skärpa din matematik färdigheterOm det finns en färdighet som är konsekvent listad som viktig för en karriär som datavetenskapare / dataanalytiker, är det matte och vi pratar avancerad matte. De flesta forskarutbildningar inom datavetenskap kräver att sökande har minst en grundläggande förståelse av kalkyl och linjär algebra för att skapa en grund för de mer avancerade kurser som krävs för programmet.
Många arbetsgivare frågar även sökandena att lösa komplexa ekvationer under sina intervjuer, så om du knappt skates genom college math, kanske detta inte är fältet för dig. Om du gillar matematik och behöver borsta på dina färdigheter, kolla in gratis online-kurser eller ta en uppfriskningsklass på ditt lokalsamhälle eller universitet innan du ansöker om examen.
2. Tjäna en examen.Ökningen av datavetenskapliga jobb har lett till en efterföljande ökning av avancerade utbildningsprogram som syftar till att förbereda datavetenskapare för sysselsättning. Gradprogram i datavetenskap utökar inte bara matematiska färdigheter utan ger även potentiella datavetenskapare de programmerings- och analytiska färdigheter som krävs för att analysera och tolka stora mängder data.
Datavetenskapare förväntas ha färdigheter inom datateknik och programmering, samt förmågan att visualisera och kommunicera sina resultat på ett sätt som de kan användas. Medan en viss grad i dataanalys (eller till och med ett STEM-relaterat fält) inte nödvändigtvis är ett krav för alla jobb, förväntas prospektiva analytiker visa kompetens inom nyckelområden, och ett examensprogram ger denna grund.
3. Bygg industrikunskap.Även om arbeten inom datavetenskap kräver kunskaper inom matematik och datavetenskap, är branschkunskap också ett krav. Även om forskning är en viktig aspekt av ett analytiskt projekt, är en solid grund för kunskap om industrin också avgörande. Många analytiker får sin kunskap genom att läsa tidskrifter, följa branschnyheter och bygga upp förbindelser inom fältet, men erfarenhet inom branschen är också viktigt.
4. Utveckla ledarskapsfärdigheter.Dataanalys sker inte i vakuum, och de flesta forskare arbetar inom ett tvärvetenskapligt team. Förmågan att inte bara leda ett lag utan att arbeta med andra i olika discipliner med olika prioriteringar är viktigt. Lär dig att tänka som en analytiker och ställa frågor, dra slutsatser och förklara fynd.
5. Utveckla ett nätverk i datavetenskapsindustrin.Att lära känna andra datavetenskapare, oavsett om de är online via sociala nätverk eller branschspecifika grupper, genom kurs eller genom att delta i branschhändelser, kan inte bara hjälpa dig att hitta jobböppningar, men kontakterna du gör kommer att hjälpa till att ge insikt i branschen och utmaningar du står inför eller kan möta. Detta är speciellt viktigt om du funderar på en karriärbyte, eftersom du får en inblick i karriärens dagliga verklighet kan hjälpa dig att avgöra om du vill göra omkopplaren eller inte.
6. Tänk på din livsstil och lokal marknad.Medan datavetenskap är ett snabbväxande och efterfrågat fält finns det vissa marknader där efterfrågan är högre och rådande analytiker rekommenderas att överväga huruvida ett drag kan vara nödvändigt. Städer som San Francisco, Boston, New York, Austin, San Diego och Research Triangle i North Carolina tenderar att ha fler möjligheter än andra platser. Det är inte att säga att du inte hittar jobb på andra områden, men det är här de mest betalande möjligheterna kan hittas.
Datavetenskap är inte för alla, och många som lockas av utsikterna till ett högt betalande jobb upptäcker snabbt att de inte skärs ut för det intensiva detaljorienterade arbetet som går in i dessa positioner. Men om du upptäcker att du älskar data för data skull och tycker om att spendera din fritid att utveckla program för att analysera data och andra liknande aktiviteter, så kan detta vara fältet för dig.