Die Digitalisierung hat zu vielen Veränderungen in der Gesellschaft und im täglichen Leben geführt. Da ist es auch nicht verwunderlich, dass sie auch neue Berufe zu Tage fördert. Darüber hinaus hat die Digitalisierung auch die Kryptowährungen ins Leben gerufen, dazu zählt unter anderem Cardano. Kryptoszene zeigt wie die Cardano Prognose 2021 bis 2025 aussieht. Auch die, im Zuge der Digitalisierung, entstandenen Jobs haben oft einen Bezug zu den neuen digitalen Währungen, die meisten beziehen sich jedoch auf digitale Daten und die Aufbereitung dieser. Drei neue Berufe der Digitalisierung haben sich hervorgetan, die in Zukunft sehr wichtig werden und in diesem Artikel erfahren Sie mehr über:

• Blockchain Developer
• Machine Learning Engineer
• Data Science Manager

Blockchain Developer: Mehr als Kryptos

Aktuell zählt die Blockchain zu den wichtigsten Technologien. Sie bietet viel Potenzial für neue Anwendungen. Bitcoin ist wohl eines der bekanntesten Projekte, das auf der Blockchain-Technologie basiert. Aber immer öfter machen sich auch Unternehmen die Eigenschaften von Distributed-Ledger-Systemen (DLT) zunutze. Darin liegt auch der Grund, warum man als Blockchain Developer zu den gefragten Fachkräften in zukunftsorientierten Projekten zählt.

Vor allem gehören hier nicht nur Kryptowährungen zu den Anwendungen, die auf Basis der Blockchain funktionieren. Gerade betriebsinterne Abläufe und Datenbanken können so verwaltet und gesichert werden. Schon jetzt profitieren viele Industriezweige von den weitreichenden Möglichkeiten, die die Blockchain-Technologie zu bieten hat. Unter anderem zählen dazu Branchen für Cloud Computing und für Videospiele. Eine die Basis verändernde Neuerung erlebt aber darüber hinaus auch der internationale Geldtransfer. Schon jetzt wird die digitale Zentralbankenwährung (CBDC) immer häufiger diskutiert.

Fortbildung als Muss

Für die erfolgreiche Programmierung von Blockchain-Anwendungen sind allerdings viel Fachwissen und eine große Lernbereitschaft eine wichtige Grundvoraussetzung. Gerade diese neuen Technologien befinden sich in einer dauerhaften Weiterentwicklung. Damit einher gehen ständig neue Erkenntnisse. Sie können schnell dazu führen, dass sich die angewandten Methoden grundlegend verändern können.

Noch kann niemand die Entwicklung der Blockchain Technologie genau einschätzen, doch diese Entwicklung findet schon jetzt ihren Vergleich mit der Erfindung des Internets. Das ist wohl auch der Grund dafür, dass die Blockchain noch immer einen mysteriösen Charakter hat.

Bei der Arbeit in diesem neuen digitalisierten Beruf gibt es einen Unterschied zwischen einem Blockchain Core Developer und einem Blockchain Software Developer. Der Blockchain Core Developer erstellt die Architektur für die Blockchain und der Blockchain Software Developer entwickelt die praktischen Anwendungen, wie zum Beispiel Smart Contracts.

Folgende Online Kurse sorgen für notwendige Fortbildung:

Ein kostenloser Uni-Kurs wird von der renommierten UC Berkeley angeboten. Hier werden die Grundlagen von Blockchain gelehrt. Den Kurs gibt es in zwei Versionen, für erfahrene Programmierer sowie für Einsteiger.

Von Udacity gibt es die Blockchain Developer Nanodegree Serie als Online-Kurse. Hier geht es um die Einführung in die Blockchain-Entwicklung, inklusive der Protokolle von Blockchain und Ethereum. Auch die Grundlagen und die Architektur ebenso wie die Applications von Blockchain werden hier vermittelt.

Machine Learning Engineer: Künstliche Intelligenz

Der Machine Learning Engineer ist ins Deutsche übersetzt ein Ingenieur für maschinelles Lernen. Inhaltlich geht es hier um die Erforschung, den Aufbau und das Design von selbstlaufenden KI-Systemen zur Automatisierung von Vorhersagemodellen. Der Machine Learning Engineer erstellt KI-Algorithmen, die lernfähig sind und Vorhersagen treffen. In dieser Position wird für gewöhnlich in einem größeren Data-Science-Team gearbeitet. Hier findet der Austausch mit Datenwissenschaftlern, Administratoren, Datenanalysten, Dateningenieuren und Datenarchitekten statt. Abhängig von dem Unternehmen bzw. der Unternehmensgröße kann die Kommunikation auch außerhalb des eigentlichen Teams stattfinden, wie beispielsweise mit IT-, Softwareentwicklungs-, Vertriebs- oder Webentwicklungsteams.

Grundsätzlich ähneln sich die Aufgaben des Machine Learning Engineers und eines Data Scientist. Beide Berufe sehen sich mit großen Datenmengen konfrontiert. Allerdings konzentrieren sich ML-Ingenieure auf die Erstellung und Verwaltung von KI-Systemen und Vorhersagemodellen, während die Data Scientists aussagekräftige Erkenntnisse aus großen Datensätzen gewinnen.

Folgende Online Kurse sorgen für notwendige Fortbildung:

Machine Learning Engineer-Nanodegree ist eine Kursserie von Udacity und vermittelt die Konzepte von Machine Learning. Bei dem Software Engineering for Self-Adaptive Systems handelt es sich um eine deutschsprachige Online-Vorlesung, in der der gesamte Softwareentwicklungs-Prozess erklärt wird. In dem Deep Learning Explained Online-Kurs werden sämtliche Kompetenzen vermittelt, die man in den neuen Berufen der Digitalisierung benötigt. Der Fokus liegt hier darauf, die Grundlagen von Deep Learning tiefgreifend zu verstehen.

Data Science Manager: Struktur schaffen

Der Alltag sieht inzwischen so aus, dass täglich enorme Mengen an Daten durch die Nutzung von sozialen Medien, mobiler Navigation und digitaler Transaktionen anfallen. Die Datenmengen, die hier auflaufen, sind gigantisch und man verzeichnet in diesem Bereich von Jahr zu Jahr einen exponentiellen Anstieg. Diese Daten wiederum sind die Grundlage für die strategischen Entscheidungen von vielen Unternehmen.

Hier kommt der Data Scientist Manager ins Spiel. Auf gut Deutsch heißt das: Der Datenwissenschaftler. Der Aufgabenbereich liegt darin, unstrukturierte Rohdaten in eine strukturierte Datenbasis zu überführen, um sie dann zu analysieren. Der Kern der Aufgabe besteht darin, mit dem entsprechenden betriebswirtschaftlichen Knowhow, für das Unternehmen eine Entscheidungsgrundlage zu schaffen. Beispielsweise ist für Onlineshops von großem Interesse, welche Produkte von den Nutzern auf der Seite gesucht werden. Welche Produkte sind bereits im Shop vorhanden und welche sollten die Produktpalette künftig erweitern.

Sammeln, analysieren, auswerten

Im Gegensatz zu früheren Zeiten hat sich im Bereich der Daten einiges geändert. Sie werden nicht länger einfach nur gesammelt, sondern es geht darum, diese Daten gewinnbringend auszuwerten.

Angewendet wird hier die Weiterentwicklung der Business Intelligence (BI), – die Rede ist hier von Advanced Analytics. Während die BI-Analysetools vorrangig historische Daten untersuchen, sind Advanced Analytics zum einen technologisch fortgeschrittener und zum anderen konzentrieren sie sich oft auf die Vorhersage der Zukunft. Zu den fortgeschrittenen Analysemethoden zählen Predictive Analytics, mit deren Hilfe eine Beurteilung möglich ist, welche Auswirkungen bestimmte Veränderungen in Zukunft haben werden. Eingesetzt werden diesen Verfahren im Gesundheitswesen ebenso wie im Risiko-Management bei Versicherungen.

Doch es gibt noch weitere Anwendungsfelder, in denen die Predictive Analytics gefragt sind. Schließlich möchte wohl jedes Unternehmen der Konkurrenz voraus sein und einen Blick in die Zukunft werfen können. Diese Analyse bietet wichtige Hinweise, auf deren Basis der Data Science Manager seine Entscheidungen treffen kann. Hervorragende Kenntnisse in Mathematik, Statistik und relevanten Programmiersprachen (z.B. Python) sind hier notwendig. Auch die Führung von Menschen und die Kommunikation sind hier Grundvoraussetzungen. Häufig haben Data Science Manager einen Hintergrund in IT, Mathematik, Physik oder Engineering.

Folgende Online Kurse sorgen für notwendige Fortbildung:

IBM bietet eine Kursserie an, die die Einführung in die Python-Programmierung für Data Science, Data Analysis mit Python, Datenvisualisierung und ein Praxisprojekt bietet. Kurssprache ist Englisch mit deutschem Untertitel. Data Science Management and Visualization ist ein Kurs von der Wesleyan University. Hier wird gelehrt, wie man Daten managt, zusammenfassend beschreibt und visuell aufbereitet.