Was ist Daten Wissenschaft

Um nützliche Informationen für ihr Unternehmen zu gewinnen, müssen Datenwissenschaftler das gesamte Spektrum des Lebenszyklus von Data Science beherrschen und über ein Maß an Flexibilität und Verständnis verfügen, um die Erträge in jeder Phase des Prozesses zu maximieren.

Dies sind die fünf Phasen des Lebenszyklus von Data Science: Erfassung (Datenerfassung, Dateneingabe, Signalempfang, Datenextraktion); Pflege (Data Warehousing, Datenbereinigung, Data Staging, Datenverarbeitung, Datenarchitektur); Prozess (Data Mining, Clustering / Klassifikation, Datenmodellierung, Datenzusammenfassung); Analyse (exploratorische / bestätigende, prädiktive Analyse, Regression, Text-Mining, qualitative Analyse); Kommunikation (Datenreporting, Datenvisualisierung, Business Intelligence, Entscheidungsfindung).

Der Begriff “Data Scientist” wurde erst 2008 geprägt, als die Unternehmen den Bedarf an Datenexperten erkannten, die sich mit der Organisation und Analyse riesiger Datenmengen auskennen. 1 In einem Artikel von McKinsey & Company aus dem Jahr 2009 sagte Hal Varian, Chefökonom von Google und Professor für Informationswissenschaften, Wirtschaft und Wirtschaft an der University of California in Berkeley, die Bedeutung der Anpassung an den Einfluss der Technologie und die Umgestaltung der verschiedenen Branchen voraus.

Effektive Datenwissenschaftler sind in der Lage, relevante Fragen zu identifizieren, Daten aus einer Vielzahl unterschiedlicher Datenquellen zu sammeln, die Informationen zu ordnen, Ergebnisse in Lösungen umzusetzen und ihre Ergebnisse so zu kommunizieren, dass Geschäftsentscheidungen positiv beeinflusst werden. Diese Fähigkeiten sind in fast allen Branchen erforderlich, so dass qualifizierte Datenwissenschaftler für Unternehmen immer wertvoller werden.

Was macht ein Data Scientist?

In den letzten zehn Jahren haben sich Datenwissenschaftler zu einem unverzichtbaren Vermögenswert entwickelt und sind in fast allen Organisationen präsent. Bei diesen Experten handelt es sich um abgerundete, datengesteuerte Personen mit hohen technischen Fähigkeiten, die in der Lage sind, komplexe quantitative Algorithmen zu erstellen, um große Mengen an Informationen zu organisieren und zusammenzustellen, die zur Beantwortung von Fragen und zur Steuerung der Strategie in ihrem Unternehmen verwendet werden. Dies ist verbunden mit der Erfahrung in Kommunikation und Führung, die erforderlich ist, um verschiedenen Stakeholdern innerhalb eines Unternehmens oder Unternehmens konkrete Ergebnisse zu liefern.

Datenwissenschaftler müssen neugierig und ergebnisorientiert sein und über außergewöhnliche branchenspezifische Kenntnisse und Kommunikationsfähigkeiten verfügen, die es ihnen ermöglichen, ihren nichttechnischen Kollegen hochtechnische Ergebnisse zu erklären. Sie verfügen über einen starken quantitativen Hintergrund in Statistik und linearer Algebra sowie Programmierkenntnisse mit Schwerpunkten im Data Warehousing, Mining und Modeling zum Erstellen und Analysieren von Algorithmen.

Sie müssen auch in der Lage sein, die wichtigsten technischen Werkzeuge und Fähigkeiten einzusetzen, darunter:

R

Python

Apache Hadoop

Karte verkleinern

Apache Spark

NoSQL-Datenbanken

Cloud Computing

D3

Apache Pig

Tableau

iPython-Notebooks

GitHub

Warum ein Data Scientist werden?

Glassdoor hat den Datenwissenschaftler im dritten Jahr in Folge 2018 als Nr. 1 der besten Jobs in Amerika eingestuft. Mit der zunehmenden Verfügbarkeit von Datenmengen benötigen große Tech-Unternehmen nicht mehr nur Datenwissenschaftler. Die wachsende Nachfrage nach Data Science-Experten in großen und kleinen Branchen wird durch einen Mangel an qualifizierten Kandidaten für die Besetzung offener Stellen in Frage gestellt.

Der Bedarf an Datenwissenschaftlern zeigt in den kommenden Jahren keine Anzeichen einer Verlangsamung. LinkedIn listete Data Scientist als eine der vielversprechendsten Jobs in den Jahren 2017 und 2018 auf, zusammen mit verschiedenen datenwissenschaftlichen Fähigkeiten, die von den Unternehmen am meisten nachgefragt werden.

Wo passt man in Data Science?

Daten sind überall und weitreichend. Eine Vielzahl von Begriffen, die sich auf das Abrufen, Bereinigen, Analysieren und Interpretieren von Daten beziehen, werden häufig austauschbar verwendet, sie können jedoch unterschiedliche Fertigkeiten und Komplexität der Daten beinhalten.

Datenwissenschaftler

Datenwissenschaftler untersuchen, welche Fragen beantwortet werden müssen und wo die zugehörigen Daten zu finden sind. Sie verfügen über Geschäftssinn und analytische Fähigkeiten sowie die Fähigkeit, Daten abzurufen, zu säubern und zu präsentieren. Unternehmen nutzen Datenwissenschaftler, um große Mengen unstrukturierter Daten zu beschaffen, zu verwalten und zu analysieren. Die Ergebnisse werden dann synthetisiert und an die wichtigsten Stakeholder kommuniziert, um die strategischen Entscheidungen in der Organisation voranzutreiben.

Erforderliche Fähigkeiten: Programmierkenntnisse (SAS, R, Python), statistische und mathematische Fähigkeiten, Storytelling und Datenvisualisierung, Hadoop, SQL, maschinelles Lernen

Daten Analyst

Datenanalysten schließen die Lücke zwischen Datenwissenschaftlern und Geschäftsanalysten. Sie erhalten die Fragen, die von einer Organisation beantwortet werden müssen, und organisieren und analysieren Daten, um Ergebnisse zu finden, die mit der übergeordneten Geschäftsstrategie übereinstimmen. Datenanalysten sind dafür verantwortlich, technische Analysen in qualitative Maßnahmen umzuwandeln und ihre Ergebnisse effektiv an verschiedene Interessengruppen zu kommunizieren.

Erforderliche Fähigkeiten: Programmierkenntnisse (SAS, R, Python), statistische und mathematische Fähigkeiten, Datenverfälschung, Datenvisualisierung

Dateningenieur

Dateningenieure verwalten exponentielle Mengen sich schnell ändernder Daten. Sie konzentrieren sich auf die Entwicklung, Bereitstellung, Verwaltung und Optimierung von Datenpipelines und -infrastrukturen, um Daten für die Datenverarbeitung an Datenwissenschaftler weiterzuleiten und zu übertragen.

Data Science-Karriere-Ausblick und Gehaltsmöglichkeiten

Data Science-Experten werden für ihre hochtechnischen Fähigkeiten mit wettbewerbsfähigen Gehältern und großartigen Beschäftigungsmöglichkeiten in großen und kleinen Unternehmen in den meisten Branchen belohnt. Mit über 4.500 offenen Stellen bei Glassdoor haben Data Science-Experten mit entsprechender Erfahrung und Ausbildung die Möglichkeit, sich in einigen der zukunftsorientiertesten Unternehmen der Welt zu profilieren.