Was ist ein Data Scientist?

Der Betrieb jeder Organisation basiert auf Informationen und Daten, die entscheidende Entscheidungen bestimmen. Neben der Sammlung und Speicherung unterliegen diese Daten der Verarbeitung und anschließenden Analyse. Professionalität und Wissen in der Datenanalyse bestimmen den Wert der Ergebnisse. Data Scientist ist ein Beruf mit Zukunft, der den Organisationen greifbare Vorteile bringt. Dank der einzigartigen Fähigkeiten des Analysten hat das Unternehmen die Chance, seine Rentabilität zu steigern und seinen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt zu stärken. Was ist ein Data Scientist? Lesen Sie weiter, um mehr zu erfahren.

Data Scientist – Inhaltsverzeichnis:

1. Was ist ein Data Scientist?
2. Data Scientist – Fähigkeiten und Anforderungen
3. Bereich der Expertise eines Data Scientists
4. Wie wird man Data Scientist?
5. Zusammenfassung

Was ist ein Data Scientist?

Ein Data Scientist ist eine Person, die Daten sammelt, verarbeitet und analysiert, basierend auf maschinellem Lernen und Lernalgorithmen. In ihrer Arbeit verwenden sie Forschungsmethoden, Mathematik, Wirtschaft und Statistik, um den gewünschten Geschäftswert in den untersuchten Bereichen zu erreichen. Data Scientist ist ein Beruf, der den Erwartungen des Marktes in Bezug auf die Verarbeitung von Big Data gerecht wird. Er kombiniert gleichzeitig verschiedene Rollen vom maschinellen Lernen über Leistungs- und Planungsfragen bis hin zur Umsetzung vorgeschlagener Lösungen.

Ein Data Scientist ist sowohl ein großartiger Programmierer, ein Statistiker, der Algorithmen in einem Cluster zerlegt, als auch eine Person, die die Mechanik des Geschäfts mit hohen Kommunikationsfähigkeiten kennt. Was Data Scientists von Datenanalysten unterscheidet, die an Standardkollektionen arbeiten, ist, dass sie in einer instabilen Umgebung von in Echtzeit wachsenden Daten arbeiten, weshalb sie oft als Datenmeister bezeichnet werden.

Ihr Ziel ist es, Visualisierungen dieser Analysen zu erstellen, beliebige Daten zu erkunden, neue Variablen zu definieren und tiefgehende Daten zu analysieren. Darüber hinaus liegt es an ihnen, Forschungsmethoden auszuwählen, die die aufgestellte Hypothese überprüfen und sie dann in ein Geschäftskonzept übersetzen, das ein vorgegebenes Ziel in der Entwicklung des Unternehmens erfüllt. Ein effektiver Data Scientist ist eine Person, die überdurchschnittliche Programmierfähigkeiten (mit einem Hacker-Instinkt) und überdurchschnittliches Wissen in Statistik hat.

Data Scientist – Fähigkeiten und Anforderungen

Der Beruf des Data Scientists erfordert zahlreiche und vielfältige Fähigkeiten aus verschiedenen Bereichen und Fachrichtungen. Im Umgang mit Data Science sollte man mathematisch und analytisch begabt sein, ein guter Programmierer sein, in der Lage sein, die analysierten Daten zu präsentieren und fundierte Schlussfolgerungen zu ziehen. Darüber hinaus sollte eine Person, die in diesem Beruf arbeitet, sorgfältig, genau, geduldig sein, die Fähigkeit haben, eine Geschichte durch Daten zu erzählen, und über Geschäftssinn verfügen. Schlüsselkompetenzen:

• Mathematik und Statistik – statistische Datenanalyse, maschinelles Lernen, Datenanalyse, verteilte Algorithmen
• Programmierung – Big Data-Technologien, statistische Pakete, Bibliotheken und Werkzeuge im Bereich maschinelles Lernen, Programmiersprache Python
• Branchenkenntnis – Verständnis des Geschäftsziels und Verknüpfung mit relevanten Daten, Fähigkeit, ein Problem basierend auf Daten zu präsentieren, Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit Experten
• Kommunikationsfähigkeiten – Fähigkeit, Daten zu präsentieren, das Problem zu diskutieren, Lösungen vorzuschlagen, Fähigkeit zur Diskussion und Zusammenarbeit mit der Gruppe
• Intuition und Neugier – in Bezug auf die verarbeiteten Daten und mögliche Untersuchungsmethoden sowie bei der Bewertung der Korrelation von Ursachen und Wirkungen

Bereich der Expertise eines Data Scientists

Datenanalyse ist in nahezu jedem Bereich und jeder Branche präsent. Die Schlüsselbereiche, mit denen sich ein Data Scientist beschäftigt, sind:

• Finanz- und Bankensektor – Analyse von Daten über Banktransaktionen, Unterstützung von Kreditentscheidungen, Betrugserkennung
• Marketing – Analyse des Nutzerverhaltens auf Websites, Erstellung von Empfehlungssystemen, Verfolgung der Markenbekanntheit und Meinungen
• Vertrieb – Analyse von Verkaufsdaten, Vorhersage von Trends, Segmentierung von Kunden, Anpassung des Produktangebots an die Kundenanforderungen

Wie wird man Data Scientist?

Data Scientist ist ein relativ neuer Beruf, der sich insbesondere in den letzten Jahren entwickelt hat. Wenn man über eine Karriere in diesem Beruf nachdenkt, gibt es zwei Bildungswege. Der erste ist für Personen, die nach dem Abitur bereits wissen, dass sie diesen Beruf wählen möchten.

Ein Studium eines der Fächer, die mit Data Science, Big Data oder Datenanalyse zu tun haben, kann sich als der beste, wenn auch nicht der kürzeste Weg in den Beruf herausstellen. Das Studium von Bachelor-, Master-, Ingenieur- und Aufbaustudiengängen ist zweifellos eine gute Richtung, um eine Karriere als Data Scientist zu beginnen. Sie garantieren einen ganzheitlichen, breiten und vielfältigen Ansatz für dieses multidisziplinäre Feld.

Eine weitere Option für Absolventen der Mathematik, Informatik, Wirtschaft oder anderer verwandter Studiengänge ist der Abschluss spezialisierter Kurse. Auf dem Markt sind eine sehr breite Palette von verschiedenen Arten von Schulungen verfügbar, die hauptsächlich Wissen über Programmierung und die Nutzung von Datenbanken abdecken.

Diese Schulungen sind auf die individuellen Bedürfnisse der Teilnehmer zugeschnitten. Dazu gehören Bootcamps, traditionelle Workshops, Online-Kurse, Hackathons und Herausforderungen. Es ist wichtig, ein Zertifikat zu erwerben, das die erworbenen Fähigkeiten und Qualifikationen nachweist. Während der Rekrutierung kann ein Zertifikat ein großer Vorteil sein.

Die Arbeit als Data Scientist ist ein idealer Entwicklungspfad für Menschen, die von Datenbanken, Statistik und Programmierung fasziniert sind und für diejenigen, die Herausforderungen mögen und keine Angst vor unkonventionellen Lösungen haben. Laut Daten aus dem Jahr 2020 war es der dritthöchste bezahlte Beruf im IT-Markt in den Vereinigten Staaten mit einem Einkommen von 107.000 Dollar pro Jahr. In Großbritannien kann ein Datenmeister hingegen mehr als 80.000 Pfund pro Jahr verdienen.

Zusammenfassung

Der Schlüssel zum Erfolg als Data Scientist besteht darin, zu verstehen, dass Data Science in erster Linie darin besteht, in der Lage zu sein, Geschäftsfragen zu beantworten, und nicht in der Essenz der verwendeten Werkzeuge. Es ist wichtiger, die Konzepte zu lernen, als die Syntax zu lernen. Projekte zu erstellen und neue Lösungen zu entwickeln, ist das Hauptziel der Arbeit eines Data Scientists. Dies ist sicherlich ein Beruf der Zukunft, der innovative Geschäftslösungen schaffen wird.

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