Datenwissenschaftler

Data Scientists sind eine neue Generation von Datenanalysten mit der technischen Fähigkeit, komplizierte Probleme zu lösen – sowie der Neugier, herauszufinden, welche Probleme gelöst werden müssen.

Sie sind eine Mischung aus Mathematikern, Informatikern und Trendsettern. Sie sind auch sehr gefragt und gut bezahlt, weil sie sowohl in der Geschäfts- als auch in der IT-Welt arbeiten. Wer möchte nicht Mitglied dieser elitären Gruppe sein?

Sie sind auch ein Spiegelbild der aktuellen Zeit. Data Scientists waren vor einem Jahrzehnt nicht auf dem Radar vieler Menschen, aber ihr Aufstieg unterstreicht, wie Unternehmen heute an Big Data herangehen.

Dieses unüberschaubare Durcheinander unstrukturierter Daten ist nicht mehr zu übersehen. Es ist eine virtuelle Goldmine, die dazu beitragen kann, das Einkommen zu steigern – solange sich jemand eingräbt und Geschäftseinblicke aufdeckt, die sonst niemand berücksichtigt hat. Der Data Scientist kommt ins Spiel.

Um Hypothesen aufzustellen, Schlussfolgerungen zu ziehen und Kunden- und Markttrends zu analysieren, benötigt ein Data Scientist viele Daten. Das Sammeln und Analysieren von Daten sowie der Einsatz verschiedener Formen von Analyse- und Berichtstools zum Auffinden von Mustern, Trends und Verknüpfungen in Datensätzen gehören zu den grundlegenden Aufgaben.

Datenwissenschaftler in der Geschäftswelt arbeiten normalerweise in Gruppen, um riesige Datenmengen nach Informationen zu durchsuchen, die zur Vorhersage des Kundenverhaltens und zur Aufdeckung neuer Einkommensaussichten verwendet werden können. In vielen Unternehmen sind Data Scientists auch dafür verantwortlich, Best Practices für die Datenerfassung, -analyse und -interpretation zu etablieren.

Data-Science-Fähigkeiten werden immer gefragter, da Unternehmen versuchen, aussagekräftige Informationen aus Big Data zu extrahieren, was sich auf die riesigen Mengen an strukturierten, unstrukturierten und halbstrukturierten Daten bezieht, die ein großes Unternehmen oder das Internet der Dinge generiert und sammelt.

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Wo kommst du her?

Viele Data Scientists haben als Statistiker oder Datenanalysten angefangen. Mit dem Wachstum und der Expansion von Big Data (und Big-Data-Speicher- und -Verarbeitungsplattformen wie Hadoop) wuchsen jedoch auch diese Positionen.

Datenmanagement ist für die IT kein nachträglicher Einfall mehr. Es sind kritische Informationen, die gründliches Studium, phantasievolle Neugier und ein Gespür dafür erfordern, High-Tech-Konzepte in neue Einnahmequellen zu verwandeln.

Auch die Rolle des Data Scientists hat akademische Wurzeln. Schon vor einigen Jahren bemerkten Universitäten, dass Unternehmen Programmierer und Teamplayer suchten.
Professoren passten ihre Lehrpläne an, um dies zu berücksichtigen, und bestimmte Programme, wie das Institute for Advanced Analytics der North Carolina State University, bereiteten sich darauf vor, die nächste Generation von Datenwissenschaftlern hervorzubringen. Mehr als 60 Universitäten im ganzen Land bieten derzeit ähnliche Programme an.

Typische Arbeitsaufgaben für Data Scientists

Wenn es um die Stellenbeschreibung eines Datenwissenschaftlers geht, gibt es keine. Es gibt jedoch ein paar Dinge, die Sie mit ziemlicher Sicherheit tun werden:

• Sammeln und Verarbeiten riesiger Mengen chaotischer Daten in ein brauchbareres Format.
• Einsatz von datengesteuerten Strategien zur Lösung geschäftlicher Schwierigkeiten.
• R und Python, neben anderen Programmiersprachen
• Statistiken, einschließlich statistischer Tests und Verteilungen, in- und auswendig kennen.
• Behalten Sie den Überblick über Analysetechniken wie maschinelles Lernen, Deep Learning und Textanalyse.
• Kommunikation und Zusammenarbeit mit IT und Business.
• Suchen Sie nach Ordnung und Mustern in Daten und erkennen Sie Trends, die das Endergebnis eines Unternehmens verbessern können.

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Rollen und Verantwortlichkeiten des Data Scientist

Der Begriff „Data Scientist“ kommt aus einer Kombination von Naturwissenschaften, Mathematik, Statistik, Chemometrie und Informatik, um nur einige der wichtigsten modernen technischen Fächer zu nennen. Da die für diesen Beruf erforderliche Kombination aus Persönlichkeitsmerkmalen, Erfahrung und Analysefähigkeiten ungewöhnlich ist, steigt der Bedarf an qualifizierten Datenwissenschaftlern.

Basierend auf Kennzahlen wie Arbeitszufriedenheit, Anzahl der Stellenangebote und mittlerem Grundgehalt führte Data Scientist die Glassdoor-Liste der „50 besten Jobs in Amerika“ in den Jahren 2016, 2017, 2018 und 2019 an. Eine Stelle als Architekt für maschinelles Lernen kann mit aufgeführt werden ein Data Scientist-Job.

Die Analyse riesiger Datensätze quantitativer und qualitativer Daten ist eine der grundlegendsten Aufgaben. Diese Personen sind für die Erstellung statistischer Lernmodelle für die Datenanalyse zuständig und müssen über Vorkenntnisse im Umgang mit statistischen Tools verfügen. Sie müssen auch über die notwendigen Fähigkeiten verfügen, um komplizierte Vorhersagemodelle zu konstruieren.

Informatiker, Datenbank- und Softwareprogrammierer, Fachexperten, Kuratoren, Kommentatoren und Bibliothekare sind einige der Fachleute, die in der Datenwissenschaft arbeiten oder Vollzeit-Datenwissenschaftler werden können.

Was befindet sich in der Werkzeugkiste eines Datenwissenschaftlers?

Data Scientists verwenden häufig die folgende Terminologie und Technologien:

Datenvisualisierung:

Die Daten werden in einem bildlichen oder grafischen Format dargestellt, um die Untersuchung zu erleichtern. Die grafische Darstellung von Informationen und Daten wird als Datenvisualisierung bezeichnet. Tools zur Datenvisualisierung erleichtern die Untersuchung und das Verständnis von Trends, Ausreißern und Mustern in Daten durch den Einsatz visueller Elemente wie Diagramme, Grafiken und Karten.

Datenvisualisierungstools und -technologien sind im Big-Data-Umfeld wichtig, um enorme Datenmengen zu analysieren und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

Maschinelles Lernen:

Mathematische Algorithmen und Automatisierung werden in diesem Zweig der künstlichen Intelligenz verwendet. Maschinelles Lernen ist eine Art der Datenanalyse, die die Erstellung analytischer Modelle automatisiert. Es ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der auf der Prämisse basiert, dass Computer aus Daten lernen, Muster erkennen und mit wenig oder ohne menschliches Zutun Urteile fällen können.

Mustererkennung

Die Mustererkennungstechnologie ist eine Art von Technologie, die Muster in Daten erkennt (oft synonym mit maschinellem Lernen verwendet). Das Erkennen von Mustern mithilfe eines maschinellen Lernalgorithmus wird als Mustererkennung bezeichnet. Als Mustererkennung wird die Klassifizierung von Daten anhand von Vorwissen oder statistischen Informationen aus Mustern und/oder deren Repräsentation bezeichnet. Das Anwendungspotential der Mustererkennung ist eines ihrer wichtigsten Merkmale.

Beispiele: Spracherkennung, Sprechererkennung, Multimedia-Dokumentenerkennung (MDR), automatische medizinische Diagnose.

Datenaufbereitung

der Prozess, Rohdaten in ein Format umzuwandeln, das leichter aufgenommen werden kann. Der Prozess der Bereinigung und Änderung von Rohdaten vor der Verarbeitung und Analyse wird als Datenvorbereitung bezeichnet. Dies ist eine entscheidende Phase vor der Verarbeitung, die häufig das Neuformatieren von Daten, das Vornehmen von Datenänderungen und das Integrieren von Datensätzen zur Anreicherung von Daten umfasst.

Textanalyse:

Der Prozess der Analyse unstrukturierter Daten, um wichtige geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen. Bei der Textanalyse werden große Mengen an unstrukturiertem Text automatisch in numerische Daten umgewandelt, um Erkenntnisse, Trends und Muster zu identifizieren. In Kombination mit Datenvisualisierungstools ermöglicht diese Methodik Unternehmen, die Geschichte hinter den Zahlen zu verstehen und bessere Entscheidungen zu treffen.

Wie wird man Data Scientist?

Sich auf einen Job in der Datenwissenschaft vorzubereiten, könnte eine kluge Entscheidung sein. Sie haben viele Beschäftigungsmöglichkeiten sowie die Möglichkeit, in der Technologiebranche zu arbeiten, wo Sie erkunden und kreativ sein können. So, was ist dein Plan?

Wenn Sie Student sind:

Der erste Schritt besteht darin, eine Universität zu finden, die einen Abschluss in Data Science anbietet – oder zumindest Kurse in Data Science und Analytik. Zu den Universitäten, die Datenwissenschaftsprogramme anbieten, gehören die Oklahoma State University, die University of Alabama, die Kennesaw State University, die Southern Methodist University, die North Carolina State University und Texas A&M.

Wenn Sie ein Profi sind, der sich beruflich verändern möchte

Während die Mehrheit der Datenwissenschaftler als Datenanalysten oder Statistiker gearbeitet hat, haben andere einen Hintergrund in nicht-technischen Bereichen wie Betriebswirtschaft oder Volkswirtschaft. Wie kommt es, dass Menschen mit so unterschiedlichen Hintergründen im selben Bereich arbeiten? Es ist wichtig zu bedenken, was sie alle gemeinsam haben: ein Gespür für Problemlösungen, ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten und eine intensive Neugier darauf, wie die Dinge funktionieren.

Abgesehen von diesen Qualitäten benötigen Sie ein solides Verständnis für Folgendes:

• Statistik und maschinelles Lernen.
• Programmiersprachen wie SAS, R oder Python.
• Datenbanken wie MySQL und Postgres.
• Datenvisualisierungs- und Berichtstechnologien.
• Hadoop und MapReduce.

Wann ist ein Unternehmen bereit, einen Data Scientist einzustellen?

Bevor Sie eine Stelle als Data Scientist annehmen, sollten Sie sich mit folgenden Aspekten des Unternehmens befassen:

Hat es mit großen Datenmengen zu tun und hat komplexe Fragestellungen zu lösen?

Organisationen, die eigentlich Data Scientists benötigen, haben zwei Dinge gemeinsam: Sie handhaben große Datenmengen und beschäftigen sich täglich mit komplexen Problemen. Sie sind normalerweise in Branchen wie Finanzen, Regierung und Pharmazie zu finden.

Sind Daten wertvoll?

Die Kultur eines Unternehmens beeinflusst, ob es einen Data Scientist einstellen sollte oder nicht. Verfügt es über eine analysefreundliche Umgebung? Wird es vom Vorstand unterstützt? Andernfalls wäre die Einstellung eines Datenwissenschaftlers Geldverschwendung.

Ist es bereit, sich zu ändern?

Als Data Scientist erwarten Sie, ernst genommen zu werden, und dazu gehört, dass Ihre Arbeit Früchte trägt. Sie verbringen Ihre Zeit damit, herauszufinden, wie Sie Ihr Unternehmen reibungsloser machen können. Folglich muss ein Unternehmen bereit – und willens – sein, die Schlussfolgerungen Ihrer Untersuchung umzusetzen.

Für einige Unternehmen ist es ein riskanter Schritt, einen Datenwissenschaftler einzustellen, um datengesteuerte Geschäftsentscheidungen zu steuern. Prüfen Sie, ob das Unternehmen, für das Sie arbeiten möchten, die richtige Denkweise hat – und bereit ist, sich zu ändern.

Branchen, die sich auf Data Science verlassen

Data Scientist-Spezialisten haben einen erheblichen Einfluss auf die folgenden Branchen und Sektoren, sind aber nicht darauf beschränkt:

• Landwirtschaft
• Große Daten
• Digitale Wirtschaft
• Wirtschaft
• Entdeckung eines Betruges
• Gesundheitspflege
• Humanressourcen
• ES
• Marketinganalyse
• Marketingoptimierung
• Öffentliche Ordnung
• Risikomanagement
• Robotik
• Maschinenübersetzung
• Herstellung
• Medizinische Informatik
• Sozialwissenschaften
• Spracherkennung
• Reisen

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