Was ist ein Datenwissenschaftler?

Der Betrieb jeder Organisation stützt sich auf Informationen und Daten, die wichtige Entscheidungen bestimmen. Neben der Erhebung und Speicherung werden diese Daten verarbeitet und anschließend analysiert. Professionalität und Kenntnisse der Datenanalyse bestimmen den Wert der Ergebnisse. Data Scientist ist ein Beruf mit Zukunft, der Organisationen handfeste 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 Datenwissenschaftler? Lesen Sie weiter, um mehr zu erfahren.

Data Scientist – Inhaltsverzeichnis:

1. Was ist ein Datenwissenschaftler?
2. Data Scientist – Fähigkeiten und Anforderungen
3. Fachgebiet des Data Scientists
4. Wie wird man Data Scientist?
5. Zusammenfassung

Was ist ein Datenwissenschaftler?

Ein Data Scientist ist eine Person, die Daten auf der Grundlage von maschinellem Lernen und Lernalgorithmen sammelt, verarbeitet und analysiert. In ihrer Arbeit nutzen sie Forschungsmethoden, Mathematik, Volkswirtschaftslehre und Statistik, um den gewünschten Unternehmenswert in den Studienbereichen zu erzielen. Data Scientist ist ein Beruf, der die Erwartungen des Marktes in Bezug auf Big Data-Verarbeitung erfüllt. Es vereint gleichzeitig verschiedene Rollen vom maschinellen Lernen über Leistungs- und Planungsfragen bis hin zur Umsetzung von Lösungsvorschlägen.

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

Ihr Ziel ist es, Visualisierungen dieser Analysen zu erstellen, beliebige Daten zu untersuchen, neue Variablen zu definieren und tiefe 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 vorher festgelegtes Ziel in der Entwicklung des Unternehmens erreicht. Ein effektiver Data Scientist ist eine Person, die über überdurchschnittliche Programmierkenntnisse (mit Hacker-Ader) und überdurchschnittliche Statistikkenntnisse verfügt.

Data Scientist – Fähigkeiten und Anforderungen

Der Beruf des Data Scientist erfordert zahlreiche und vielfältige Fähigkeiten aus unterschiedlichen Bereichen und Spezialgebieten. Beim Umgang mit Data Science sollte man mathematisch und analytisch versiert sein, ein guter Programmierer sein, die analysierten Daten präsentieren und sichere Schlussfolgerungen ziehen können. Darüber hinaus sollte eine Person, die in diesem Beruf arbeitet, akribisch, genau und geduldig sein, die Fähigkeit haben, eine Geschichte anhand von Daten zu erzählen, und über Geschäftsintuition verfügen. Schlüsselkompetenzen:

• Mathematik und Statistik – statistische Datenanalyse, maschinelles Lernen, Data Mining, verteilte Algorithmen
• Programmierung – Big-Data-Technologien, Statistikpakete, Bibliotheken und Tools zum maschinellen Lernen, Python-Sprache
• Branchenkenntnisse – Verständnis des Geschäftsziels und Verknüpfung mit relevanten Daten, Fähigkeit, ein Problem auf der Grundlage von Daten darzustellen, Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit Experten
• Kommunikationsfähigkeiten – Fähigkeit, Daten zu präsentieren, das Problem zu diskutieren, Lösungen vorzuschlagen, Fähigkeit zu diskutieren und mit der Gruppe zusammenzuarbeiten
• Intuition und Neugier – in Bezug auf die verarbeiteten Daten und praktikable Untersuchungsmethoden und bei der Einschätzung von Zusammenhängen von Ursachen und Wirkungen

Fachgebiet des Data Scientists

Datenanalyse ist in praktisch allen Bereichen und Branchen präsent. Die Kernbereiche, mit denen sich ein Data Scientist beschäftigt, sind:

• Finanz- und Bankensektor – Analysieren von Daten über Banktransaktionen, Unterstützung von Kreditentscheidungen, Aufdecken von Betrug
• Marketing – Analyse des Benutzerverhaltens auf Websites, Erstellung von Empfehlungssystemen, Verfolgung der Markensichtbarkeit und Meinungen
• Vertrieb – Verkaufsdaten analysieren, Trends vorhersagen, Kunden segmentieren, Produktangebote an die Kundenanforderungen anpassen

Wie wird man Data Scientist?

Data Scientist ist ein relativ neuer Beruf, der sich besonders in den letzten Jahren entwickelt hat. Wenn es darum geht, in diesem Beruf zu arbeiten, gibt es zwei Bildungswege. Die erste richtet sich an Menschen, die nach dem Abitur bereits wissen, dass sie diesen Beruf ergreifen wollen.

Ein Studium in einem der Fächer Data Science, Big Data oder Data Analytics kann sich als der beste, wenn auch nicht der kürzeste Weg zum Beruf erweisen. Das Studium von Bachelor-, Master-, Ingenieur- und Postgraduiertenprogrammen ist zweifellos eine gute Richtung, um eine Karriere als Datenwissenschaftler zu beginnen. Sie garantieren eine ganzheitliche, breite und vielfältige Herangehensweise an dieses multidisziplinäre Feld.

Eine weitere Möglichkeit für Absolventen der Mathematik, Informatik, Wirtschaftswissenschaften oder verwandter Studiengänge ist das Absolvieren spezialisierter Studiengänge. Auf dem Markt wird ein sehr breites Angebot an unterschiedlichen Schulungsformen angeboten, die vor allem Kenntnisse in der Programmierung und im Umgang mit Datenbanken abdecken.

Diese Schulungen werden auf die individuellen Bedürfnisse der Teilnehmer zugeschnitten. Dazu gehören Bootcamps, klassische Workshops, Online-Kurse, Hackathons und Challenges. Es ist wichtig, ein Zertifikat zu erwerben, das die erworbenen Fähigkeiten und Qualifikationen nachweist. Bei der Einstellung kann ein Zertifikat von großem Vorteil sein.

Die Arbeit als Data Scientist ist ein idealer Entwicklungsweg für Menschen, die sich für Datenbanken, Statistik und Programmierung begeistern, Herausforderungen mögen und keine Angst vor Out-of-the-Box-Lösungen haben. Laut Daten aus dem Jahr 2020 war es der drittbestbezahlte Beruf auf dem IT-Markt in den Vereinigten Staaten mit einem Verdienst von 107.000 US-Dollar pro Jahr. In Großbritannien hingegen kann ein Datenmaster mehr als 80.000 £ pro Jahr verdienen.

Zusammenfassung

Der Schlüssel zum Erfolg als Data Scientist liegt darin, zu verstehen, dass es bei Data Science in erster Linie darum geht, geschäftliche Fragen zu beantworten, und nicht um die Essenz der verwendeten Tools. Es ist wichtiger, die Konzepte zu lernen, als die Syntax zu lernen. Das Erstellen von Projekten und das Entwickeln neuer Lösungen ist das Hauptziel der Arbeit eines Data Scientists. Dies ist sicherlich ein Beruf der Zukunft, der innovative Geschäftslösungen hervorbringen wird.

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