La matematica è un'abilità abbastanza versatile da avere, poiché si adatta a quasi tutte le carriere. L'industria tecnologica, in particolare, ha alcuni dei lavori più redditizi per i matematici.
Ecco i migliori percorsi di carriera tecnologica che puoi perseguire come esperto di matematica e cosa ti rende un candidato ideale. Tutti richiedono le stesse basi, ma alcuni richiedono capacità e mentalità specifiche.
1. Ingegnere meccanico
Conoscere le macchine e progettarle coinvolge diversi rami tecnologici, dai motori, all'elettronica, all'HVAC. E un ingegnere meccanico ha bisogno della matematica per capire come creare prodotti diversi e assicurarsi che funzionino correttamente.
Per fare domanda per questo tipo di lavoro, è essenziale una laurea pertinente, così come almeno la competenza in calcolo, algebra e statistica. Quanta matematica utilizzerai dipende dal percorso di ingegneria meccanica che hai scelto.
2. Programmatore di computer
Il linguaggio dei computer è pura matematica. Questo stretto legame significa che non puoi prosperare nella programmazione senza una buona conoscenza della matematica.
Per essere precisi, devi essere esperto di matematica binaria e discreta insieme alla tua tipica algebra, statistica e calcolo.
Ci vuole anche molta pratica, quindi oltre a ottenere qualifiche adeguate, assicurati di farti le ossa su progetti come scrivere un programma in C per moltiplicare due matrici.
3. Ingegnere del software
Nell'era digitale, non c'è carenza di lavoro o certificazioni per ingegneri del software. La matematica di cui hai bisogno varia da lavoro a lavoro, ma un talento di base per risolvere problemi e imparare linguaggi di programmazione come Python, C # e SQL è un must.
Le conoscenze matematiche specifiche che dovresti avere includono la notazione O grande, la logica condizionale, la probabilità e l'analisi. Naturalmente, più ampia e alta è la tua esperienza, più sarai in grado di fare durante la progettazione e la risoluzione dei problemi del software.
4. Ingegnere di apprendimento automatico
Dati, matrici e vettori sono parti fondamentali di questa carriera tecnologica, che puoi intraprendere in molte direzioni diverse, sia pratiche che basate sulla ricerca.
Ma cosa fa un ingegnere di machine learning per la maggior parte delle aziende è automatizzare i processi. Ad esempio, un cliente potrebbe voler ordinare istantaneamente informazioni che normalmente richiederebbero un'eternità o eseguire azioni come rispondere ai clienti o assegnare compiti ai lavoratori.
L'esperto di matematica perfetto per i ruoli legati all'intelligenza artificiale ha algebra lineare, statistica e calcolo alle spalle. Un set di competenze ancora migliore include la conoscenza dell'analisi dei dati, i linguaggi di programmazione R e Python e gli algoritmi di apprendimento automatico.
5. Sviluppatore blockchain
Blockchain è uno dei campi più entusiasmanti in cui lavorare. Due buoni motivi perché dovresti imparare lo sviluppo della blockchain è che l'81% delle prime 100 aziende lo utilizza già, mentre si prevede che l'intero mercato raggiungerà ben oltre $ 40 miliardi entro il 2026.
Quello che fai come sviluppatore blockchain è codificare ed elaborare algoritmi su un sistema di registro decentralizzato, tipicamente correlato alla finanza.
La matematica richiesta riguarda la programmazione, l'analisi e la crittografia con un'enfasi particolare sugli algoritmi di firma digitale a curva ellittica. È matematica specializzata per una carriera speciale.
6. Analista dati
Se sei un esperto di matematica e ti piace lavorare con i dati, questo è un buon lavoro per te. Se non hai già le qualifiche necessarie, ce ne sono molte corsi online per analisti di dati imparare il mestiere e le responsabilità.
Poiché l'intero punto dell'analisi dei dati è comprendere e gestire modelli di dati grezzi per il vantaggio dei clienti, devi fare i conti con argomenti come l'intelligenza artificiale e la macchina apprendimento.
La parte matematica richiede di affinare le tue abilità in algebra lineare, calcolo, statistica, probabilità e risoluzione generale dei problemi.
7. Architetto dei dati
Invece di analizzare i dati, potresti costruire l'intero framework di un'azienda che quindi memorizzerà, integrerà ed elaborerà quei dati.
Questa infrastruttura influisce sull'efficienza e sulla sicurezza di qualsiasi organizzazione, quindi l'architettura dei dati è un ruolo importante che dovrebbe aumentare della domanda dello 0,97% ogni anno, secondo Prospettiva del reclutatore.
La tua matematica deve essere eccezionale per stare al passo con le esigenze del lavoro, che si basa fortemente su aritmetica, algebra, calcolo e statistica. Maggiore è la competenza numerica che porti sul tavolo, migliori saranno le tue prospettive.
8. Modellatore di dati
La modellazione dei dati richiede lo stesso alto livello di matematica applicata di qualsiasi altra carriera in questo campo tecnologico. Una volta dentro, tuttavia, le sfide e le ricompense possono essere molto soddisfacenti.
In breve, analisti di dati, architetti e modellatori lavorano spesso insieme per studiare, sviluppare e gestire il flusso e la struttura dei big data di un'organizzazione.
È compito del modellista progettare e curare i database in modo da snellire il flusso delle informazioni e rappresentarle in modo chiaro e costruttivo. Fatto bene, può aiutare un'azienda a ottenere risultati migliori e semplificare la vita della sua forza lavoro.
9. Analista finanziario
Anche le finanze di un'azienda generano dati, che possono essere molto utili quando qualcuno ne tiene traccia e sa come trasformarli a proprio vantaggio.
Ecco a cosa serve un analista finanziario: valutare dove si trova il cliente e quali passi dovrebbe compiere per ottenere investimenti migliori e un profitto complessivo.
Una buona laurea in finanza, economia, contabilità o matematica è fondamentale. A diventare un analista finanziario di successo, devi essere in grado di dare rapidamente un senso ai numeri, creare solidi piani monetari e comunicarli bene.
10. Revisore dei conti
Anche l'analisi delle informazioni finanziarie fa parte del lavoro di un revisore, ma la differenza è che lo fanno per garantire che il cliente stia elaborando i propri fondi in modo efficace, legale e sicuro.
Contrastare hack e truffe è importante quanto costruire una base di clienti e una reputazione positiva, qualcosa che un revisore può aiutare trovando incongruenze nei pagamenti dei clienti, ad esempio. Quindi, sapere come individuare frodi amichevoli e altri problemi è un'altra risorsa.
Tutto sommato, per una carriera di revisore regolare, dovresti avere qualifiche in contabilità, sapere applicato matematica ed essere il più efficiente possibile con il software di contabilità, idealmente per aziende di diverse dimensioni e bisogni.
11. Statistico
Come analisti finanziari e revisori, gli statistici possono lavorare in tutti i tipi di aziende per studiare e interpretare i dati in modi utili. La loro competenza è nella teoria statistica e in tutto ciò che ne deriva.
Ciò include la matematica standard, dal calcolo alla probabilità, e l'informatica, considerando che la maggior parte dell'auditing oggi avviene attraverso sistemi digitali.
In altre parole, per eccellere in questo percorso professionale, hai bisogno di un'attitudine per la matematica e l'informatica, per non parlare di un occhio attento ai dettagli, se vuoi trovare schemi illuminanti in tutti quei report di dati.
Gli esperti di matematica sono già pronti per grandi carriere nella tecnologia
Se capisci e puoi facilmente applicare la matematica a qualsiasi situazione, le tue opzioni di carriera adatte sono altrettanto varie. E poiché la tecnologia è il settore più in voga in circolazione, è una direzione entusiasmante in cui entrare, che tu sia interessato a software, intelligenza artificiale, fintech o qualcos'altro.
Scopri quale campo ti parla di più e se le tue credenziali si adattano al conto. In caso contrario, fai il possibile per migliorare il tuo curriculum con certificazioni ed esperienza. Anche partendo da una carriera completamente diversa, puoi ottenere quel lavoro tecnico da sogno: potrebbe volerci solo un po' più di tempo e lavoro.
