Datautvikler/Analytics Engineer - Utdanning, lønn, arbeidsoppgaver, jobbmuligheter

Datautvikling og analytics engineering er en spennende karriere. Den kombinerer kreativitet, teknologi og analyse. Dette yrket byr på mange muligheter for nyutdannede og erfarne.

Datautviklere og analytics engineers er viktige i dagens digitale verden. De skaper innovative løsninger innen dataanalyse, maskinlæring og kunstig intelligens. Årslønnen kan variere fra 500 000 til 850 000 kroner.

Yrket passer for deg med mastergrad i informatikk eller erfaring innen feltet. Du kan jobbe med avanserte verktøy som Power BI Premium. Eller du kan utvikle banebrytende løsninger innen kunstig intelligens.

Denne karrieren byr på data, koding og kreativ problemløsning. Det er et fascinerende yrke med mange muligheter. La oss se nærmere på hva jobben innebærer og hvordan du kan starte.

Hva er en Datautvikler/Analytics Engineer?

En datautvikler er nøkkelpersonen i moderne databehandling. De kombinerer teknisk kunnskap med analytiske ferdigheter for å håndtere komplekse dataoppgaver. Deres hovedoppgave er datatransformasjon, som omdanner rådata til nyttig informasjon.

Rolle og ansvar

Datautviklere er viktige i plattformutvikling. De bygger og vedlikeholder systemer som Databricks for effektiv dataanalyse. Deres arbeid inkluderer utvikling av datapipelines og implementering av beste praksis.

De samarbeider også med IT-eksperter og fagspesialister. For eksempel søker Finanstilsynet en datautvikler for å styrke tilsynet med finansmarkedene.

I en datadrevet verden står datautviklere sentralt i ressursutnyttelse. De jobber ofte med skyløsninger som Azure eller AWS for å skape robuste dataplattformer.

Deres evne til å håndtere store datamengder er uvurderlig. De omdanner data til verdifull innsikt i dagens digitale landskap.

«Datamodellering og utvikling av ‘data pipelines’ er en sentral arbeidsoppgave for en Data Engineer,» sier en representant fra Glitni, et ledende teknologiselskap.

Datautviklere fokuserer på kontinuerlig læring og utvikling. De står i front av teknologisk innovasjon. Slik former de hvordan organisasjoner utnytter sine dataressurser.

Quick faktaboks om Datautvikler/Analytics Engineer

Datautviklere og Analytics Engineers har en nøkkelrolle i moderne bedrifter. De kombinerer teknisk kunnskap med forretningsforståelse. Dette skaper verdifulle innsikter fra data.

Kategori	Detaljer
Utdanningskrav	Mastergrad i økonomi, matematikk eller teknologi
Tekniske ferdigheter	SQL, PySpark, Python, datamodellering, Power BI
Arbeidsområder	Finanstilsyn, IT-bedrifter, offentlig og privat sektor
Nøkkeloppgaver	Utvikling av dataplattformer, datatransformasjon, prosessautomatisering
Språkkrav	Norsk og engelsk, skriftlig og muntlig

Datautviklere jobber ofte i tverrfaglige team med ulike eksperter. De bruker avanserte verktøy som Databricks og Snowflake. Dette hjelper dem å håndtere store datamengder effektivt.

Ansettelsesform: Vanligvis fast stilling
Erfaring: Ønskelig med noen års relevant arbeidserfaring
Personlige egenskaper: Strukturert, analytisk, god formidlingsevne

Arbeidsmarkedet for datautviklere vokser raskt. Det finnes muligheter i både store selskaper og innovative oppstartsbedrifter. Stillingen krever kontinuerlig læring for å følge med på nye teknologier.

Video av Datautvikler/Analytics Engineer i arbeid

Datautviklere og analytics engineers spiller en viktig rolle i moderne bedrifter. De bruker avanserte dataverktøy for å sikre finansiell stabilitet. Deres arbeid er avgjørende for velfungerende markeder.

Rolle i samfunnet

Datautviklere bidrar til datadrevet tilsyn i finanssektoren. De analyserer store datamengder for å oppdage trender og risikoer. Dette arbeidet er viktig for stabile finansmarkeder.

I Komplett bruker datautviklere verktøy som PowerBI og Azure. De håndterer data fra over 200 brukere for forretningsbeslutninger. Dette viser hvor viktig datakompetanse er for innovasjon.

Utdanning og karrieremuligheter

For å bli datautvikler trengs ofte en bachelor eller master i informatikk. Populære studier inkluderer datasikkerhet, elektronikk og elektroingeniør.

Master i datasikkerhet og cloud computing (2 år)
Master i elektronikk (5 år)
Bachelor i elektroingeniør (3 år)

Etter utdanning kan man jobbe som datakonsulent eller IT-ingeniør. Med erfaring kan man bli IT-driftsleder. Interesse for teknologi er en stor fordel.

Hva gjør en Datautvikler/Analytics Engineer?

En Datautvikler/Analytics Engineer former og forvalter organisasjonens dataressurser. De jobber med teknisk utvikling og strategisk planlegging av dataplattformer. Deres rolle er sentral for å utnytte data effektivt.

Typiske arbeidsoppgaver

Datatransformasjon er kjernen i en Datautviklers hverdag. De omdanner rå data til nyttig informasjon for organisasjonen. Datamodellering er også viktig for å strukturere data effektivt.

Utvikling av datapipelines
Implementering av beste praksis for dataarbeid
Samarbeid med fagbrukere om datakrav

Daglig rutine

En typisk dag innebærer arbeid med komplekse datasett og utvikling av dataprodukter. De vedlikeholder eksisterende systemer og lærer opp kolleger i dataverktøy. Brukeropplæring er en viktig del av jobben.

Spesialoppgaver

Datautviklere bygger kompetanse på spesifikke rapporteringssystemer. De jobber med avanserte analyseplattformer og tilpasser datasett for spesialiserte analyser. Dette øker verdien av organisasjonens dataressurser.

Konkrete oppgaver og ansvarsområder

Rapporteringsutvikling er sentralt i rollen. De skaper effektive og innsiktsfulle rapporter basert på organisasjonens data. Dette hjelper beslutningstakere å forstå viktig informasjon.

Videreutvikling av analyseplattformer
Tilrettelegging av datasett for analyse
Bidrag til oppbygging av kompetansesentre for avansert analyse

Datautviklere spiller en nøkkelrolle i å omdanne data til verdifull innsikt. De hjelper organisasjonen å ta bedre beslutninger basert på data.

Verktøy og utstyr de bruker

Datautviklere og analytics engineers bruker avanserte verktøy i sitt daglige arbeid. Disse er viktige for å håndtere store datamengder. De hjelper også med å utføre komplekse analyser.

SQL er grunnleggende for datahåndtering og spørringer. Det brukes ofte sammen med Python, et allsidig programmeringsspråk. Python er populært for dataanalyse og maskinlæring.

PySpark er nyttig for å behandle store datasett effektivt. Databricks er en skybasert plattform som kombinerer datavarehus og datasjøer. Den tilbyr et samarbeidsområde for datateam.

Power BI er et kraftig verktøy for datavisualisering og rapportering. Det hjelper med å presentere innsikt på en forståelig måte.

SQL for dataspørringer
Python for dataanalyse og programmering
PySpark for storskala databehandling
Databricks for samarbeid og dataintegrasjon
Power BI for visualisering og rapportering

IKT-sektoren har vokst mye de siste 20 årene, ifølge NIFU. Dette viser hvor viktig det er å mestre disse verktøyene. De er nødvendige for å møte fremtidens utfordringer i en digital verden.

«Matematisk modellering er viktig i vitenskapelig forskning, spesielt innen naturvitenskapene. Utviklingen fra manuelle beregninger til datavitenskap viser betydningen av moderne verktøy.»

For å lykkes som datautvikler må man alltid lære nye ting. Det er viktig å følge med på nye teknologier og verktøy i bransjen.

Hvem Datautvikler/Analytics Engineer samarbeider med (kolleger, andre fagpersoner, kunder)

Datautviklere og analytics engineers er nøkkelpersoner i tverrfaglig samarbeid. De jobber tett med IT-avdelingen og tilsynsfaglige seksjoner. I store firmaer som PwC er samarbeid på tvers av fagområder vanlig.

I Finanstilsynet er datautviklere viktige bindeledd. De samarbeider med analytikere og fageksperter for å utvikle tilsynsverktøy. Dette krever god kommunikasjon og forståelse for ulike fagfelt.

Datautviklere jobber ofte med kunder og eksterne partnere. De sikrer at løsningene møter reelle behov. Dette innebærer tett dialog med brukere og beslutningstakere.

Samarbeidspartner	Rolle i samarbeidet
IT-avdeling	Teknisk implementering og systemintegrasjon
Tilsynsfaglige seksjoner	Definerer faglige krav og bruksbehov
Dataanalytikere	Samarbeid om datamodellering og analyse
Kunder/sluttbrukere	Feedback og behovsavklaring

Suksess i rollen krever beherskelse av Power BI, Azure datatjenester og SQL. Gode kommunikasjonsevner er avgjørende. De bygger bro mellom tekniske og ikke-tekniske team.

Arbeidstider for Datautvikler/Analytics Engineer

Datautviklere og analytics engineers i Norge har ofte fleksibel arbeidstid. Dette gjelder spesielt i Finanstilsynet og Komplett Group. Fleksibiliteten gir bedre balanse mellom jobb og fritid.

Finanstilsynet, med 340 ansatte, tilbyr sommertid og fleksibel arbeidstid. Arbeidsdagen starter vanligvis mellom 07:00 og 09:00. Den slutter mellom 15:00 og 17:00, avhengig av starttidspunktet.

Komplett Group, med over 1700 ansatte, har lignende ordninger. De fokuserer på personlig utvikling og tilbyr gode budsjetter for kurs. Dette viser at fleksibilitet også gjelder karriereutvikling.

Aspekt	Finanstilsynet	Komplett Group
Fleksibel arbeidstid	Ja	Ja
Sommertid	Ja	Ikke spesifisert
Personlig utviklingsbudsjett	Gode læringsmuligheter	Romslig budsjett
Lokasjon	Oslo sentrum	Flere lokasjoner

Arbeidstidene kan variere med prosjektfrister og organisasjonens behov. God kommunikasjon på norsk og engelsk er ofte nødvendig. Dette gjelder uansett arbeidstid.

Hvordan bli Datautvikler/Analytics Engineer?

En datautvikler trenger både utdanning og erfaring. Yrket endrer seg raskt. Du må holde deg oppdatert på ny teknologi.

Utdanningskrav

De fleste datautviklere har en mastergrad. Relevante fag er informatikk, datavitenskap og matematikk. 75% av ansatte i ledende selskaper har mastergrad.

Studieløp og relevante kurs

Studier inkluderer ofte programmering, dataanalyse og maskinlæring. Kurs i Python, SQL og Azure er nyttige. Noen selskaper tilbyr egne utviklingsplaner.

Sertifiseringer og praktisk erfaring

Sertifiseringer kan gi deg fortrinn. Mange verdsetter sertifiseringer i Azure eller Google Cloud. Praktisk erfaring er viktig.

Arbeidsgivere ser etter erfaring fra store konsulenthus. Prosjekter innen dataanalyse og -transformasjon er verdifulle.

Kvalifikasjon	Betydning
Mastergrad	75% av ansatte har mastergrad
Teknisk utdanning	Sivilingeniør eller lignende
Sertifiseringer	100% har relevante sertifiseringer
Praktisk erfaring	Gjennomsnittlig 10 års erfaring

Andre nødvendige kvalifikasjoner

Gode kommunikasjonsevner er viktige. Mange jobber krever norskkunnskaper på B2-nivå eller høyere. Evnen til å jobbe i team er også viktig.

Deling av kunnskap verdsettes høyt i bransjen. Faglige arrangementer og kontinuerlig læring forventes ofte.

Hvor jobber en Datautvikler/Analytics Engineer?

Datautviklere og analytics engineers er ettertraktede i mange bransjer. De finner spennende jobber i både offentlig og privat sektor. Disse fagfolkene har mange muligheter i ulike organisasjoner.

Arbeidsmuligheter i offentlig sektor

Offentlig sektor byr på mange muligheter for datautviklere. Finanstilsynet i Oslo sentrum søker ofte etter dyktige fagfolk innen dataanalyse. Her jobber man med å styrke tilsynet med finansmarkedene gjennom avansert databehandling.

Privat sektor og IT-bedrifter

IT-bedrifter er naturlige arbeidsplasser for datautviklere. Mange selskaper har store team dedikert til dataanalyse og utvikling. En bedrift i Stavanger har over 200 ansatte som jobber med datadrevne løsninger.

Konsulentfirmaer og selvstendige muligheter

Konsulentfirmaer tilbyr varierte oppdrag og muligheter for kompetanseutvikling. Noen datautviklere velger å jobbe som selvstendige konsulenter. Dette gir fleksibilitet og mulighet til å jobbe med ulike prosjekter og kunder.

Sektor	Eksempler på arbeidsplasser	Typiske oppgaver
Offentlig sektor	Finanstilsynet, forskningsinstitusjoner	Tilsynsarbeid, dataanalyse for beslutningstaking
Privat sektor	IT-bedrifter, teknologiselskaper	Utvikling av datadrevne løsninger, kundeoppdrag
Konsulentfirmaer	Store og mellomstore konsulentselskaper	Prosjektbasert arbeid, rådgivning
Selvstendig	Egen virksomhet	Frilansoppdrag, spesialiserte tjenester

Gode samarbeidsevner og teknisk kompetanse er viktig for datautviklere. Kunnskap i SQL, Python og datavisualisering er ofte nødvendig. Ferdigheter i norsk og engelsk er også viktig for å lykkes i denne rollen.

Arbeidsmiljø

Datautviklere og analytics engineers arbeider i et dynamisk miljø. Teknologisk og faglig utvikling preger arbeidshverdagen. Oslo tilbyr mange spennende muligheter innen dette feltet.

Utfordringer i yrket

En hovedutfordring er å holde seg oppdatert på nye teknologier. SQL, PySpark og Python er ofte etterspurte ferdigheter. Erfaring med Databricks og Snowflake kan være en fordel.

Håndtering av komplekse datasett krever analytisk sans. Strukturert tankegang er også viktig i dette yrket.

Fordeler med yrket

Yrket gir gode muligheter for læring og spennende prosjekter. Mange arbeidsgivere tilbyr gode velferdsordninger, som trening i arbeidstiden. Lønnen er ofte konkurransedyktig, spesielt i byområder.

Work-life balance

Fleksibilitet er et nøkkelord i bransjen. Mange stillinger tilbyr fleksible arbeidstider og hjemmekontormuligheter. Dette bidrar til god balanse mellom jobb og fritid.

Selskaper som Komplett vektlegger ansattes trivsel. De har over 1700 ansatte i Norden.

Geografisk spredning

Jobbene er ofte konsentrert i byområder. Oslo er et viktig knutepunkt med bedrifter som Finanstilsynet. Men muligheter finnes også i andre byer.

Komplett Services har ansatte i Sandefjord, Oslo, Göteborg og Stockholm. Dette viser bransjens geografiske spredning.

By	Eksempel på arbeidsgiver	Antall ansatte
Oslo	Finanstilsynet	340
Sandefjord	Komplett Services	360 (fordelt på flere byer)

Myter og fakta om Datautvikler/Analytics Engineer-yrket

Det finnes mange misoppfatninger om rollen som datautvikler eller analytics engineer. La oss se nærmere på noen vanlige myter og faktiske forhold.

En utbredt myte er at jobben kun krever teknisk ekspertise. Sannheten er at rollen krever en kombinasjon av ferdigheter. Finanstilsynet søker kandidater med mastergrad og gode kommunikasjonsevner.

En annen misforståelse er at arbeidet er isolert. I virkeligheten involverer det mye tverrfaglig kompetanse og samarbeid. Finanstilsynet vektlegger evnen til teamarbeid og god formidlingsevne.

Jobben er ikke rutinepreget, men innebærer kreativ problemløsning og kontinuerlig læring. Komplett fokuserer på avansert analyse, maskinlæring og kunstig intelligens i sitt arbeid.

Du trenger ikke en IT-grad for å jobbe som datautvikler. Ulike utdanningsbakgrunner kan være relevante, inkludert økonomi og matematikk. Komplett søker kandidater med bachelor eller master innen flere felt.

Yrket er mangfoldig og krever bred kompetanse. Det er en spennende karrierevei for de som liker å kombinere teknisk ekspertise med kreativitet.

Datautvikler/Analytics Engineer lønn – Hvor mye tjener en Datautvikler/Analytics Engineer?

Lønnen for datautviklere og analytics engineers i Norge er fristende. Den avhenger av flere faktorer. La oss utforske hva som påvirker inntekten i denne bransjen.

Typisk lønnsnivå

Nye tall viser at en norsk utvikler tjener i snitt 864 000 kroner årlig. Dette inkluderer bonuser og er høyere enn landsgjennomsnittet på 587 000 kroner.

Faktorer som påvirker lønnen

Erfaring er avgjørende for lønnsnivået. Utviklere med 5-9 års erfaring tjener rundt 740 000 kroner årlig. De med 10-14 års erfaring kan forvente cirka 824 000 kroner.

Spesialisering påvirker også lønnen. Backend-utviklere tjener i snitt 529 000 kroner årlig. Fullstack-utviklere ligger tett på med 527 000 kroner.

Det er lønnsforskjeller mellom offentlig og privat sektor. Utviklere i privat næringsliv tjener i snitt 732 000 kroner. I det offentlige er snittlønnen 655 000 kroner.

Startlønn for Datautvikler/Analytics Engineer

Nyutdannede kan forvente en attraktiv startlønn. Ferske utviklere tjener vanligvis rundt 530 000 kroner i året.

Gjennomsnittlønn basert på geografi

Hvor du jobber påvirker lønnen din betydelig. Her er en oversikt over gjennomsnittslønnen i ulike fylker:

Fylke	Gjennomsnittlønn (NOK)	Gjennomsnittlig erfaring
Oslo	915 162	8 år
Viken	875 177	11 år
Rogaland	847 633	10 år
Trøndelag	833 315	9 år
Vestland	808 513	9 år

Tabellen viser store lønnsforskjeller mellom norske regioner. Oslo topper listen med en markant forskjell til andre fylker.

Nødvendige personlige egenskaper og ferdigheter for Datautvikler/Analytics Engineer

Datautviklere og analytics engineers trenger en unik kombinasjon av tekniske ferdigheter og personlige egenskaper. Analytiske evner og problemløsning er viktige for å lykkes i yrket. Disse ferdighetene er sentrale for å håndtere komplekse utfordringer.

Faglige ferdigheter for suksess

Teknisk innsikt er avgjørende for datautviklere. Dette omfatter programmering, datamodellering og statistisk analyse. Norske IT-spesialister scorer høyt internasjonalt med toppkarakterer på 99,5-99,9 av 100 poeng i tekniske ferdigheter.

Karriere- og utviklingsmuligheter

Datautviklere har mange spennende karrieremuligheter. De kan spesialisere seg innen maskinlæring, stordata-analyse eller cybersikkerhet. Sivilingeniørutdanning i data engineering (kode 754106) åpner dører til avanserte stillinger.

Spesialisering og avansement

Videre utdanning kan føre til lederroller som sjefsingeniør eller teknisk leder. Bachelor i IT-drift og informasjonssikkerhet (kode 654133) er et godt utgangspunkt for spesialisering.

Master of Science i sikkerhet og cloud computing (kode 782911) er en populær videreutdanning.

Interne karrierestiger

Datautviklere kan bevege seg mot mer strategiske roller i organisasjoner. Kommunikasjonsevner blir stadig viktigere når man avanserer. I offentlig sektor jobber mange med vedlikehold av interne nettverk og systemer.

Stillinger som nettverkstekniker (kode 3120136) eller kontaktstøtte IKT (kode 3120135) er vanlige i denne sektoren.

Stillingstittel	Kode	Sektor
Systemtekniker (ICT-drift)	3120137	Privat/Offentlig
Nettverkstekniker	3120136	Offentlig
Kontaktstøtte (IKT)	3120135	Offentlig

Arbeidsmarked og etterspørsel

Arbeidsmarkedet for datautviklere og analytics engineers vokser stadig. Digitalisering preger alle bransjer nå. Behovet for fagfolk som kan håndtere data, øker kraftig og skaper mange spennende jobbmuligheter.

Nåværende behov i markedet

Etterspørselen etter datautviklere er høy i både privat og offentlig sektor. Mange bedrifter satser på datadriven beslutningsprosess. Dette krever eksperter som kan analysere og tolke store datamengder.

IT-spesialister som jobber med stordata og digital transformasjon kan forvente gode lønnsøkninger. De kan få opptil 10-15% økning i året.

Fremtidsutsikter og trender

Fremtiden ser lys ut for datautviklere og analytics engineers. Kunstig intelligens og maskinlæring vokser raskt. Mange selskaper investerer i disse teknologiene for å effektivisere driften.

Dette skaper et økende behov for fagfolk. De må kunne utvikle og vedlikeholde slike systemer. Utdanningsinstitusjoner tilpasser seg også denne trenden.

Over en tredjedel av universitetene tilbyr nå programmer innen datautvikling. Populære spesialiseringer inkluderer matematisk programvareadministrasjon og grunnleggende informatikk. Nyutdannede kan se frem til varierte jobbmuligheter.

«Digitalisering og datadriven beslutningsprosess er ikke lenger bare buzzord – det er blitt en nødvendighet for bedrifter som vil lykkes i dagens marked.»

Nyttige ressurser og lenker

Datautviklere og analytics engineers har mange verdifulle ressurser tilgjengelig. Disse bidrar til faglig utvikling og nettverksbygging. Fagforeninger spiller en viktig rolle i å ivareta yrkesgruppens interesser.

Aktuelle fagorganisasjoner

Den Norske Dataforening og IKT-Norge er sentrale fagorganisasjoner for IT-profesjonelle i Norge. De tilbyr medlemskap, faglige arrangementer og oppdateringer om bransjetrender. Deltakelse i slike nettverk kan være verdifullt for karriere og kompetanse.

Bransjenettverk og fagfora

Oslo Data Science Meetup og Norwegian.AI er aktive faglige nettverk for datautviklere. Her kan de utveksle erfaringer og kunnskap med likesinnede. NDC Oslo og Big Data Conference Norway er viktige arenaer for oppdatering.

Offisielle kilder for utdanning og jobbmuligheter

Statistisk sentralbyrå (SSB) og Utdanning.no gir pålitelig informasjon om utdanning og lønnsstatistikk. NAV.no og Finn.no er nyttige for å finne relevante stillinger innen dataanalyse og -utvikling.

Utdanningsinstitusjoner med relevante studieprogram er viktige informasjonskilder. De hjelper deg som vil starte eller videreutvikle deg i bransjen.

FAQ

Hva er hovedoppgavene til en datautvikler/analytics engineer?

Datautviklere jobber med datatransformasjon og plattformutvikling i systemer som Databricks. De automatiserer prosesser og utvikler beste praksis for dataarbeid. Deres innsats gjør data lettere tilgjengelig for analyse og styrker tilsynet med finansmarkedene.

Hvilken utdanning kreves for å bli datautvikler/analytics engineer?

En mastergrad i økonomi, matematikk eller teknologi er vanlig. Studier i informasjonsteknologi eller datavitenskap er relevant. Praktisk erfaring med SQL, Python og Databricks er viktig.Relevante sertifiseringer kan være fordelaktige.

Hvilke tekniske ferdigheter er nødvendige for en datautvikler/analytics engineer?

Sentrale ferdigheter inkluderer SQL, PySpark, Python og datamodellering. Erfaring med Databricks, Synapse, Snowflake eller Fabric er verdifullt. Kunnskap om datavisualisering og DevOps-verktøy er også viktig.

Hvor kan en datautvikler/analytics engineer finne arbeid?

Datautviklere kan jobbe i offentlig sektor, som Finanstilsynet. I privat sektor finnes muligheter i IT-bedrifter og store selskaper. Noen jobber også som selvstendige konsulenter.

Hva er typiske arbeidstider for en datautvikler/analytics engineer?

Mange arbeidsgivere tilbyr fleksible arbeidstider, inkludert sommertid og hjemmekontor. De følger ofte standard kontortider, men med god fleksibilitet. Dette gir god balanse mellom arbeid og privatliv.

Hva er lønnsnivået for en datautvikler/analytics engineer?

Lønnsnivået er generelt høyt og varierer basert på erfaring og sektor. I offentlig sektor er lønnen konkurransedyktig med gode tilleggsordninger. Startlønnen er ofte attraktiv for nyutdannede.

Hvilke karrieremuligheter har en datautvikler/analytics engineer?

Karrieremuligheter inkluderer spesialisering innen maskinlæring eller stordata-analyse. Utviklingsmuligheter kan føre til lederroller som sjefsingeniør eller teknisk leder. Noen beveger seg mot strategiske roller eller spesialiserer seg innen spesifikke bransjer.

Hva er fremtidsutsiktene for yrket datautvikler/analytics engineer?

Fremtidsutsiktene er positive, drevet av økende digitalisering og behov for datadriven beslutningsprosess. Etterspørselen forventes å vokse i takt med at organisasjoner blir mer datadrevne. Trender inkluderer økt fokus på kunstig intelligens og maskinlæring.