Datenwissenschaftler

Der Data Scientist-Karriereleitfaden von BrainStation kann Ihnen dabei helfen, die ersten Schritte in Richtung einer lukrativen Karriere in der Datenwissenschaft zu unternehmen. Lesen Sie weiter, um einen Überblick über den Bereich Data Science sowie die Rolle des Data Scientist zu erhalten.

Werden Sie Data Scientist

Sprechen Sie mit einem Lernberater, um mehr darüber zu erfahren, wie unsere Bootcamps und Kurse Ihnen helfen können, Data Scientist zu werden.

Indem Sie auf Senden klicken, akzeptieren Sie unsere Bedingungen .

einreichen

Senden nicht möglich! Seite aktualisieren und erneut versuchen?

Erfahren Sie mehr über unser Data Science Bootcamp

Danke!

Wir werden bald in Kontakt treten.

Siehe Data Science Bootcamp-Seite

Was ist ein Datenwissenschaftler?

Datenwissenschaftler sammeln, organisieren und analysieren große Mengen an Big Data – strukturierte und unstrukturierte Daten – um umsetzbare datengesteuerte Geschäftslösungen und Pläne für Unternehmen und andere Organisationen zu erstellen. Data Scientists vereinen einen Sinn für Mathematik, Informatik und Wirtschaft und müssen sowohl über die technischen Fähigkeiten zur Verarbeitung und Analyse von Big Data als auch über den Geschäftssinn verfügen, um umsetzbare Erkenntnisse zu entdecken, die in diesen Daten verborgen sind.

Data Science vs. Data Mining

Es gibt einige Unterschiede zwischen Data Science und Data Mining. Lasst uns genauer hinschauen:

Datenwissenschaft

• Ist ein weites Feld, das maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz, prädiktive Kausalanalyse und präskriptive Analytik umfasst
• Behandelt alle Arten von Daten, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten
• Zielt darauf ab, datenzentrierte Produkte zu entwickeln und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen
• Konzentriert sich auf die wissenschaftliche Untersuchung von Daten und Mustern

Data-Mining

• Ist eine Teilmenge der Datenwissenschaft, die Datenbereinigung, statistische Analyse und Mustererkennung umfasst und manchmal Datenvisualisierung, maschinelles Lernen und Datentransformation umfasst
• Beschäftigt sich hauptsächlich mit strukturierten Daten, nicht mit unstrukturierten Daten
• Zielt darauf ab, Daten aus verschiedenen Quellen zu nehmen und nutzbar zu machen
• Konzentriert sich auf Geschäftspraktiken

Was macht ein Data Scientist?

Ein Data Scientist analysiert große Datensätze, um Muster und Trends aufzudecken, die zu umsetzbaren geschäftlichen Erkenntnissen führen und Organisationen dabei helfen, komplizierte Probleme zu lösen oder Umsatz- und Wachstumschancen zu identifizieren. Ein Data Scientist kann in nahezu allen Bereichen arbeiten und muss im Umgang mit strukturierten und unstrukturierten Datensätzen geübt sein. Es ist ein multidisziplinärer Job, und um Data Scientist zu werden, müssen Sie über ein Verständnis von Mathematik, Informatik, Wirtschaft und Kommunikation verfügen, um Ihren Job effektiv ausführen zu können.

Obwohl die spezifischen Aufgaben und Verantwortlichkeiten eines Data Scientists je nach Branche, Position und Organisation stark variieren, umfassen die meisten Data Scientist-Rollen die folgenden Verantwortungsbereiche:

Forschung

Ein Data Scientist muss die Chancen und Schwachstellen verstehen, die sowohl für eine Branche als auch für ein einzelnes Unternehmen spezifisch sind.

Daten vorbereiten

Bevor wertvolle Erkenntnisse gefunden werden können, muss ein Data Scientist definieren, welche Datensätze nützlich und relevant sind, bevor er strukturierte und unstrukturierte Daten aus einer Vielzahl von Quellen sammelt, extrahiert, bereinigt und anwendet.

Erstellen von Modellen und Algorithmen

Unter Verwendung der Prinzipien des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz muss ein Data Scientist in der Lage sein, die Algorithmen zu erstellen und anzuwenden, die für die Implementierung von Automatisierungstools erforderlich sind.

Datenanalyse

Für einen Data Scientist ist es wichtig, seine Daten schnell analysieren zu können, um Muster, Trends und Chancen zu erkennen.

Visualisierung und Kommunikation

Ein Data Scientist muss in der Lage sein, die durch Daten entdeckten Geschichten zu erzählen, indem er ästhetisch ansprechende Dashboards und Visualisierungen erstellt und organisiert, und gleichzeitig über die Kommunikationsfähigkeiten verfügen, um Stakeholder und andere Teammitglieder davon zu überzeugen, dass es sich lohnt, auf die Erkenntnisse in den Daten zu reagieren.

Die jüngste Digital Skills Survey von BrainStation ergab, dass Datenprofis die meiste Zeit mit der Datenbereinigung und -bereinigung verbringen. Die Befragten kamen außerdem zu dem Schluss, dass das Ziel ihrer Arbeit am häufigsten die Optimierung bestehender Plattformen, Produkte oder Systeme (45 Prozent) oder die Entwicklung neuer (42 Prozent) ist.

Arten von Data Science

Das breitere Feld der Datenwissenschaft umfasst viele verschiedene Disziplinen, darunter:

Datentechnik

Entwerfen, Erstellen, Optimieren, Warten und Verwalten der Infrastruktur, die Daten sowie den Datenfluss innerhalb einer Organisation unterstützt.

Datenaufbereitung

Daten bereinigen und transformieren.

Data-Mining

Extrahieren (und manchmal Bereinigen und Transformieren) nutzbarer Daten aus einem größeren Datensatz.

Vorausschauende Analytik

Verwendung von Daten, Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens, um die Wahrscheinlichkeit verschiedener möglicher zukünftiger Ergebnisse basierend auf der Datenanalyse zu analysieren.

Maschinelles Lernen

Automatisierung der analytischen Modellerstellung im Datenanalyseprozess, um aus Daten zu lernen, Muster zu entdecken und Systeme in die Lage zu versetzen, Entscheidungen ohne viel menschliches Eingreifen zu treffen.

Datenvisualisierung

Verwenden visueller Elemente (einschließlich Grafiken, Karten und Diagramme), um in Daten gefundene Erkenntnisse auf zugängliche Weise zu veranschaulichen, damit das Publikum Trends, Ausreißer und Muster in Daten verstehen kann.

Vorteile der Datenwissenschaft

Unternehmen aller Branchen in allen Teilen der Welt widmen der Datenwissenschaft immer mehr Geld, Zeit und Aufmerksamkeit und suchen nach einem Data Scientist für ihr Team. Untersuchungen zeigen, dass Unternehmen, die sich wirklich für datengesteuerte Entscheidungsfindung einsetzen, produktiver, profitabler und effizienter sind als die Konkurrenz.

Data Science ist entscheidend, um Organisationen dabei zu helfen, die richtigen Probleme und Chancen zu identifizieren und sich gleichzeitig ein klares Bild von Kundenverhalten und -bedürfnissen, Mitarbeiter- und Produktleistung und potenziellen zukünftigen Problemen zu machen.

Data Science kann Unternehmen helfen:

• Treffen Sie bessere Entscheidungen
• Erfahren Sie mehr über Kunden und Auftraggeber
• Profitieren Sie von Trends
• Antizipieren Sie die Zukunft

Wie kann Data Science den Wert für ein Unternehmen steigern?

Data Science ist eine immer beliebtere Investition für Unternehmen, da der potenzielle ROI bei der Erschließung des Werts von Big Data enorm ist. Data Science ist eine lohnende Investition, weil:

Es beseitigt das Rätselraten und liefert umsetzbare Erkenntnisse.Unternehmen treffen bessere Entscheidungen auf der Grundlage von Daten und quantifizierbaren Beweisen.Unternehmen verstehen ihren Platz auf dem Markt besser.Data Science hilft Unternehmen, den Wettbewerb zu analysieren, historische Beispiele zu untersuchen und zahlenbasierte Empfehlungen zu geben.Es kann genutzt werden, um Top-Talente zu identifizieren.In Big Data lauern viele Erkenntnisse über Produktivität, Mitarbeitereffizienz und Gesamtleistung. Daten können auch verwendet werden, um Talente zu rekrutieren und auszubilden.Sie erfahren alles über Ihre Zielgruppe, Ihren Kunden oder Verbraucher.Jeder generiert und sammelt jetzt Daten, und Unternehmen, die nicht richtig in Data Science investieren, sammeln einfach mehr Daten, als sie damit anfangen können. Einblicke in das Verhalten, die Prioritäten und Vorlieben früherer oder potenzieller Kunden oder Klienten sind von unschätzbarem Wert, und sie warten nur darauf, von einem qualifizierten Data Scientist entdeckt zu werden.

Gehälter für Data Scientists

Während die Gehälter für Datenwissenschaftler je nach Region und Branche stark variieren, wird das Durchschnittsgehalt für einen Datenwissenschaftler in den USA je nach Quelle mit 96.000 bis 113.000 US-Dollar angegeben. Ein Senior Data Scientist kann im Durchschnitt etwa 130.000 US-Dollar einbringen.

Nachfrage nach Data Scientists

Data Scientists sind in praktisch allen Branchen sehr gefragt und knapp. Ein Bericht von Deloitte Access Economics ergab, dass 76 Prozent der Unternehmen planten, die Ausgaben für Datenanalysefunktionen in den nächsten Jahren zu erhöhen, während IBM zu Beginn des Jahrzehnts einen Anstieg der Nachfrage nach Data Science um 28 Prozent prognostizierte.

Das U.S. Bureau of Labor Statistics prognostiziert für die nächsten 10 Jahre ein 31-prozentiges Wachstum in der Datenwissenschaft. Unterdessen stellte ein Markets and Markets Report fest, dass der globale Markt für Big Data bis 2025 voraussichtlich auf 229,4 Milliarden US-Dollar wachsen wird, wobei die Data-Science-Plattform bis 2024 um 30 Prozent wachsen wird.

Überall auf der Welt, so scheint es, werden die Investitionen in Data Science steigen und damit auch die Nachfrage nach Data Scientists.

Welche Tools verwenden Data Scientists?

Data Scientists verwenden eine Vielzahl unterschiedlicher Tools und Programme für Aktivitäten wie Datenanalyse, Datenbereinigung und Erstellung von Visualisierungen.

Python ist die Top-Programmiersprache für Data Scientists, die in der BrainStation Digital Skills Survey befragt wurden. Python ist eine universelle Programmiersprache und eignet sich für Anwendungen zur Verarbeitung nationaler Sprachen und zur Datenanalyse. R wird auch häufig für die Datenanalyse und das Data Mining verwendet. Für schwerere Zahlenverarbeitung sind Hadoop-basierte Tools wie Hive beliebt. Für maschinelles Lernen können Datenwissenschaftler aus einer breiten Palette von Tools wählen, darunter h2o.ai, TensorFlow, Apache Mahout und Accord.Net. Visualisierungstools sind ebenfalls ein wichtiger Bestandteil des Arsenals eines Data Scientists. Programme wie Tableau, PowerBI, Bokeh, Plotly und Infogram helfen Datenwissenschaftlern, optisch ansprechende Diagramme, Heatmaps, Grafiken, Streudiagramme und mehr zu erstellen.

Data Scientists sollten außerdem sowohl mit SQL (das auf einer Reihe von Plattformen verwendet wird, einschließlich MySQL, Microsoft SQL und Oracle) als auch mit Tabellenkalkulationsprogrammen (normalerweise Excel) äußerst vertraut sein.

Welche Fähigkeiten brauchen Data Scientists?

Es gibt eine Reihe von Fähigkeiten, die alle angehenden Data Scientists entwickeln sollten, darunter:

Excel.Excel ist für 66 Prozent der in der BrainStation Digital Skills Survey befragten Datenexperten das meistgenutzte Tool und für Data Scientists nach wie vor von entscheidender Bedeutung.SQL.Diese Abfragesprache ist in der Datenbankverwaltung unverzichtbar und wird von etwa der Hälfte der Datenbefragten verwendet.Statistische Programmierung.Python und R werden häufig von Datenwissenschaftlern verwendet, um Tests durchzuführen, Modelle zu erstellen und Analysen großer Datensätze durchzuführen.Datenvisualisierung.Tools wie Tableau, Plotly, Bokeh, PowerBl und Matplotlib helfen Datenwissenschaftlern, überzeugende und zugängliche visuelle Darstellungen ihrer Ergebnisse zu erstellen.

Karrierewege für Datenwissenschaftler

Als relativ neuer Beruf sind die Karrierewege von Data Scientists nicht in Stein gemeißelt, und viele Menschen finden ihren Weg zur Data Science mit einem Hintergrund in Informatik, IT, Mathematik und Wirtschaft. Aber die vier Hauptachsen für den Karriereweg eines Datenwissenschaftlers sind im Allgemeinen Daten, Technik, Geschäft und Produkt. Viele multidisziplinäre Rollen in der Datenwissenschaft erfordern die Beherrschung mehrerer oder aller dieser Bereiche.

Menschen, die in der Datenwissenschaft arbeiten, stehen an der Spitze der technologischen Veränderungen, die die Zukunft am stärksten beeinflussen werden. Da Data Science zu Fortschritten in praktisch allen anderen Bereichen beitragen kann, sind Data Scientists in der Lage, die Forschung in allen Bereichen voranzutreiben, von Finanzen und Handel über Versicherungsstatistik, grüne Energie, Epidemiologie, Medizin und Pharmazie bis hin zu Telekommunikation – die Liste ist praktisch endlos. Jede Branche verarbeitet ihre eigenen unterschiedlichen Arten von Daten und nutzt sie auf unterschiedliche Weise, um unterschiedliche Ziele zu erreichen. Wo immer dies geschieht, können Datenwissenschaftler bessere Entscheidungen treffen, sei es in der Produktentwicklung, der Marktanalyse, dem Kundenbeziehungsmanagement, der Personalabteilung oder etwas ganz anderem.

Die Anwendungen für Data Science sind nicht nur breit gefächert und berühren viele verschiedene Sektoren, sondern es gibt auch verschiedene Arten von Data Science. Allen diesen Aktivitäten ist gemeinsam, dass sie alle versuchen, Daten in Wissen umzuwandeln. Genauer gesagt verwenden Datenwissenschaftler einen methodischen Ansatz, um Rohdaten zu organisieren und zu analysieren, um Muster zu identifizieren, aus denen nützliche Informationen identifiziert oder abgeleitet werden können.

Angesichts des Ausmaßes ihres Einflusses ist es kein Wunder, dass Data Scientists Positionen besetzen, die sehr einflussreich und sehr gefragt sind. Während der Weg zum Data Scientist anspruchsvoll sein kann, gibt es jetzt mehr Ressourcen für angehende Data Scientists als je zuvor und mehr Möglichkeiten für sie, die Art von Karriere aufzubauen, die sie wollen.

Aber trotz all der Möglichkeiten, wie Data Scientists zu verschiedenen Branchen beitragen können, und all der unterschiedlichen Karrierewege, die ein Data Scientist einschlagen kann, lassen sich die Arten von Arbeit, die sie erledigen, in einige wenige Hauptkategorien unterteilen. Nicht alle Data Science passen genau in diese Gruppen, insbesondere an der Spitze der Informatik, wo ständig neue Wege beschritten werden – aber sie geben Ihnen eine Vorstellung davon, wie Data Scientists Daten in Erkenntnisse verwandeln.

Statistiken

Im Herzen der Datenwissenschaft ist Statistik das Gebiet der Mathematik, das die verschiedenen Eigenschaften eines Datensatzes beschreibt, seien es Zahlen, Wörter, Bilder oder andere messbare Informationen. Ein Großteil der Statistik konzentriert sich darauf, einfach zu identifizieren und zu beschreiben, was vorhanden ist – insbesondere bei sehr großen Datensätzen ist es eine Aufgabe für sich, zu wissen, was die Informationen enthalten und was nicht. In der Datenwissenschaft wird dies oft als deskriptive Analytik bezeichnet. Aber Statistiken können noch weiter gehen und testen, ob Ihre Annahmen darüber, was in den Daten enthalten ist, richtig sind, oder, wenn sie richtig sind, ob sie signifikant oder nützlich sind. Dies kann beinhalten, die Daten nicht nur zu untersuchen, sondern auch zu manipulieren, um ihre hervorstechenden Merkmale herauszuarbeiten. Es gibt viele verschiedene Möglichkeiten, dies zu tun – lineare Regression, logistische Regression und Diskriminanzanalyse, verschiedene Stichprobenverfahren usw. – aber letztendlich geht es bei jeder dieser Techniken darum, die Merkmale eines Datensatzes zu verstehen und wie genau diese Merkmale sind spiegeln eine bedeutungsvolle Wahrheit über die Welt wider, der sie entsprechen.

Datenanalyse

Während sie auf der Grundlage der Statistik aufbaut, geht die Datenanalyse ein wenig weiter, in Bezug auf das Verständnis der Kausalität, die Visualisierung und die Weitergabe von Erkenntnissen an andere. Während die Statistik darauf abzielt, das Was und Wann eines Datensatzes zu definieren, versucht die Datenanalyse, das Warum und Wie zu identifizieren. Datenanalysten tun dies, indem sie die Daten bereinigen, zusammenfassen, transformieren, modellieren und testen. Wie oben erwähnt, beschränkt sich diese Analyse nicht nur auf Zahlen. Während viele Datenanalysen numerische Daten verwenden, ist es auch möglich, Analysen mit anderen Arten von Daten durchzuführen – beispielsweise schriftliches Kundenfeedback oder Beiträge in sozialen Medien oder sogar Bilder, Audio und Video.

Eines der Hauptziele von Datenanalysten ist das Verständnis der Kausalität, die dann verwendet werden kann, um Trends in einer Vielzahl von Anwendungen zu verstehen und vorherzusagen. Bei der diagnostischen Analyse suchen Datenanalysten nach Korrelationen, die auf eine Ursache und Wirkung hindeuten, wobei diese Erkenntnisse wiederum dazu beitragen können, die Ergebnisse zu modifizieren. Die prädiktive Analyse sucht in ähnlicher Weise nach Mustern, erweitert sie dann aber weiter und extrapoliert ihre Trajektorien über bekannte Daten hinaus, um vorherzusagen, wie sich nicht gemessene oder hypothetische Ereignisse – einschließlich zukünftiger Ereignisse – auswirken könnten. Die fortschrittlichsten Formen der Datenanalyse zielen darauf ab, Leitlinien für spezifische Entscheidungen zu liefern, indem sie die Ergebnisse verschiedener Entscheidungen modellieren und vorhersagen, um die am besten geeignete Vorgehensweise zu ermitteln.

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen

Einer der großen Fortschritte, die derzeit in der Datenwissenschaft stattfinden – und der in Zukunft einen enormen Einfluss ausüben wird – ist die künstliche Intelligenz und insbesondere das maschinelle Lernen. Kurz gesagt, maschinelles Lernen beinhaltet das Trainieren eines Computers, um Aufgaben auszuführen, von denen wir normalerweise denken, dass sie eine Form von Intelligenz oder Urteilsvermögen erfordern, wie z. B. die Fähigkeit, die Objekte auf einem Foto zu identifizieren. Dies wird normalerweise erreicht, indem Sie ihm zahlreiche Beispiele für die Art der Bestimmung zur Verfügung stellen, für die Sie das Netzwerk trainieren. Wie Sie sich vorstellen können, erfordert dies sowohl Unmengen von (normalerweise strukturierten) Daten als auch die Fähigkeit, einen Computer dazu zu bringen, diese Daten zu verstehen. Starke Statistikkenntnisse und Programmierkenntnisse sind ein Muss.

Die vorteilhaften Auswirkungen des maschinellen Lernens sind praktisch unbegrenzt, aber in erster Linie ist es die Fähigkeit, komplizierte oder langwierige Aufgaben schneller auszuführen, als es ein Mensch jemals könnte, wie z Dutzende von Variablen in Tausenden von Krankenakten, um Assoziationen zu identifizieren, die Hinweise auf die Ursachen von Krankheiten geben könnten. Mit genügend Daten können Experten für maschinelles Lernen sogar neuronale Netze trainieren, um Originalbilder zu produzieren, aussagekräftige Erkenntnisse aus massiven Textmengen zu extrahieren, Vorhersagen über zukünftige Ausgabentrends oder andere Marktereignisse zu treffen und Ressourcen zuzuweisen, die von einer hochkomplexen Verteilung abhängen, wie z. B. Energie , mit maximaler Effizienz. Der Vorteil der Verwendung von maschinellem Lernen zur Ausführung dieser Aufgaben im Gegensatz zu anderen Formen der Automatisierung besteht darin, dass eine unüberwachte KI. System kann mit der Zeit automatisch dazulernen und sich verbessern – auch ohne Neuprogrammierung.

Business Intelligence

Wie Sie vielleicht anhand des früheren Hinweises auf Marktereignisse erraten haben, ist die Geschäfts- und Finanzwelt einer der Orte, an denen maschinelles Lernen einen seiner frühesten und tiefgreifendsten Auswirkungen hatte. Dank der enormen Menge an verfügbaren numerischen Daten – Marketingdatenbanken, Umfragen, Bankinformationen, Verkaufszahlen usw., von denen die meisten gut organisiert und relativ einfach zu handhaben sind – sind Data Scientists in der Lage, Statistiken, Datenanalysen usw maschinelles Lernen, um Erkenntnisse über unzählige Aspekte der Geschäftswelt zu gewinnen, die Entscheidungsfindung zu lenken und Ergebnisse zu optimieren, bis zu dem Punkt, an dem Business Intelligence zu einem Bereich der Datenwissenschaft für sich geworden ist.

Häufig schauen sich Business-Intelligence-Entwickler nicht einfach die zufällig verfügbaren Daten an, um zu sehen, was sie entdecken können; Sie verfolgen proaktiv die Datenerfassung und entwickeln Techniken und Produkte, um spezifische Fragen zu beantworten und spezifische Ziele zu erreichen. In diesem Sinne sind Business-Intelligence-Entwickler und -Analysten entscheidend für die strategische Entwicklung in der Geschäfts- und Finanzwelt – sie helfen der Führung, bessere und schnellere Entscheidungen zu treffen, den Markt zu verstehen, um die Chancen und Herausforderungen eines Unternehmens zu erkennen und die Gesamteffizienz zu verbessern die Systeme und den Betrieb eines Unternehmens, alles mit dem übergeordneten Ziel, einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen und die Gewinne zu steigern.

Datentechnik

Das letzte große Studienfach, in dem Data Scientists häufig tätig sind, umfasst eine ganze Reihe unterschiedlicher Berufsbezeichnungen – Data Engineer, Systems Architect, Applications Architect, Data Architect, Enterprise Architect oder Infrastructure Architect, um nur einige zu nennen. Jede dieser Rollen hat ihre eigenen Verantwortlichkeiten, wobei einige Software entwickeln, andere IT-Systeme entwerfen und wieder andere die interne Struktur und die Prozesse eines Unternehmens an der Technologie ausrichten, die es zur Verfolgung seiner Geschäftsstrategien verwendet. Was sie alle verbindet, ist, dass Data Scientists, die in diesem Bereich arbeiten, Daten- und Informationstechnologie anwenden, um Systeme mit einer bestimmten Funktion zu erstellen oder zu verbessern.

Ein Anwendungsarchitekt beobachtet beispielsweise, wie ein Unternehmen oder ein anderes Unternehmen bestimmte technologische Lösungen verwendet, und entwirft und entwickelt dann Anwendungen (einschließlich Software oder IT-Infrastruktur) für eine verbesserte Leistung. Ein Datenarchitekt entwickelt ebenfalls Anwendungen – in diesem Fall Lösungen zur Datenspeicherung, -verwaltung und -analyse. Ein Infrastrukturarchitekt könnte die übergreifenden Lösungen entwickeln, die ein Unternehmen für das Tagesgeschäft verwendet, um sicherzustellen, dass diese Lösungen die Systemanforderungen des Unternehmens erfüllen, egal ob offline oder in der Cloud. Dateningenieure konzentrieren sich ihrerseits auf die Datenverarbeitung, konzipieren und implementieren die Datenpipelines, die die Daten einer Organisation sammeln, organisieren, speichern, abrufen und verarbeiten. Mit anderen Worten, das bestimmende Merkmal dieser breiten Kategorie von Data Science ist, dass es darum geht, Dinge zu entwerfen und zu bauen: die Systeme, Strukturen und Prozesse, mit denen Data Science durchgeführt wird.

Was sind die gefragtesten Data-Science-Jobs?

Data Science im Allgemeinen ist eine sehr gefragte Fähigkeit, daher gibt es in allen Bereichen und Spezialgebieten des Fachs viele Möglichkeiten. Tatsächlich listete LinkedIn 2019 den Data Scientist als den vielversprechendsten Job des Jahres auf, und QuantHub prognostizierte für das kommende Jahr einen akuten Mangel an qualifizierten Data Scientists.

Das Schlüsselwort hier ist qualifiziert. Oftmals sind die fachlichen Anforderungen, die ein Data Scientist erfüllen muss, so spezifisch, dass es einige Jahre Erfahrung in der Industrie braucht, um die notwendigen Kompetenzen aufzubauen, beginnend als Generalist, um dann langsam immer mehr Fähigkeiten und Fertigkeiten hinzuzufügen ihre Fähigkeiten.

Dies sind nur einige der häufigsten Möglichkeiten, wie Data Scientists dies tun können – es gibt so viele potenzielle Karrierewege wie es Data Scientists gibt, aber in jedem Fall hängt der berufliche Aufstieg davon ab, im Laufe der Zeit neue Fähigkeiten und Erfahrungen zu sammeln.

Daten Analyst

Wie der Name schon sagt, analysieren Datenanalysten Daten – aber dieser kurze Titel erfasst nur einen winzigen Teil dessen, was Datenanalysten tatsächlich erreichen können. Zum einen beginnen Daten selten in einer einfach zu verwendenden Form, und es sind in der Regel Datenanalysten, die dafür verantwortlich sind, die Art der benötigten Daten zu identifizieren, sie zu sammeln und zusammenzustellen und sie dann zu bereinigen und zu organisieren – um sie in mehr umzuwandeln nutzbare Form, Feststellung, was der Datensatz tatsächlich enthält, Entfernung beschädigter Daten und Bewertung ihrer Genauigkeit. Dann ist da noch die Analyse selbst – mit verschiedenen Techniken, um Daten zu untersuchen und zu modellieren, nach Mustern zu suchen, Bedeutung aus diesen Mustern zu extrahieren und sie zu extrapolieren oder zu modellieren. Schließlich stellen Datenanalysten ihre Erkenntnisse anderen zur Verfügung, indem sie die Daten in einem Dashboard oder einer Datenbank präsentieren, auf die andere Personen zugreifen können, und ihre Ergebnisse anderen über Präsentationen, schriftliche Dokumente und Diagramme, Grafiken und andere Visualisierungen mitteilen.

Karriereweg als Datenanalyst

Data Analyst ist ein ausgezeichneter Einstiegspunkt in die Welt der Datenwissenschaft; Je nach erforderlichem Fachwissen kann es sich um eine Einstiegsposition handeln. Neue Datenanalysten steigen in der Regel direkt nach der Schule in das Feld ein – mit einem Abschluss in Statistik, Mathematik, Informatik oder ähnlichem – oder wechseln in die Datenanalyse aus einem verwandten Bereich wie Betriebswirtschaftslehre, Wirtschaftswissenschaften oder sogar den Sozialwissenschaften, in der Regel durch ein Upgrade Fähigkeiten in der Mitte der Karriere durch ein Datenanalyse-Bootcamp oder ein ähnliches Zertifizierungsprogramm.

Aber ganz gleich, ob es sich um frischgebackene Absolventen oder erfahrene Fachleute handelt, die mitten in ihrer Karriere wechseln, neue Data Scientists beginnen in der Regel damit, Routineaufgaben wie das Erfassen und Bearbeiten von Daten mit einer Sprache wie R oder SQL, das Erstellen von Datenbanken, das Durchführen grundlegender Analysen und das Generieren von Daten zu erledigen Visualisierungen mit Programmen wie Tableau. Nicht jeder Datenanalyst muss wissen, wie man all diese Dinge tut – selbst in einer Junior-Position kann es eine Spezialisierung geben – aber Sie sollten in der Lage sein, all diese Aufgaben zu erfüllen, wenn Sie in Ihrer Karriere vorankommen möchten. Flexibilität ist in dieser frühen Phase von großem Vorteil.

Wie Sie als Data Analyst vorankommen, hängt zu einem gewissen Grad von der Branche ab, in der Sie arbeiten – Marketing zum Beispiel oder Finanzen. Abhängig von der Branche und der Art Ihrer Arbeit können Sie sich auf die Programmierung in Python oder R spezialisieren, ein Profi in der Datenbereinigung werden oder sich ausschließlich auf den Aufbau komplexer statistischer Modelle oder die Generierung ansprechender Grafiken konzentrieren. Auf der anderen Seite können Sie sich auch dafür entscheiden, ein bisschen von allem zu lernen, um mit dem Titel Senior Data Analyst eine Führungsposition zu übernehmen. Mit ausreichend breiter und tiefgreifender Erfahrung ist ein Senior Data Analyst bereit, eine Führungsrolle zu übernehmen, indem er ein Team anderer Data Analysts beaufsichtigt und schließlich Abteilungsleiter oder Direktor wird. Mit zusätzlichen Fähigkeiten sind Datenanalysten auch in einer guten Position, um in die fortgeschrittenere Position des Datenwissenschaftlers aufzusteigen.

Datenwissenschaftler

Data Scientists im eigentlichen Sinn können in der Regel alles tun, was Data Analysts können, und darüber hinaus noch einige weitere Dinge – mit der richtigen Ausbildung und Erfahrung kann ein Data Analyst schließlich in die Position eines Data Scientist aufsteigen. Also ja, Data Scientists sollten in der Lage sein, Daten zu erfassen, zu bereinigen, zu manipulieren, zu speichern und zu analysieren – aber auch verschiedene Methoden des maschinellen Lernens zu verstehen und damit zu arbeiten und in Python, R oder einer ähnlichen statistischen Programmiersprache zu programmieren bauen und evaluieren Sie fortgeschrittenere Modelle.

Karriereweg als Data Scientist

Viele Menschen treten als Datenanalysten in das Feld ein, bevor sie die Erfahrung und die zusätzlichen Fähigkeiten sammeln, die erforderlich sind, um sich Data Scientists zu nennen. Dann, vom Junior Data Scientist, ist der nächste Schritt typischerweise Senior Data Scientist – obwohl diese einfache Änderung des Titels über die Arbeit hinwegtäuscht, die für diesen Übergang erforderlich ist; Ein Senior Data Scientist verfügt entweder über ein hervorragendes Verständnis praktisch aller Aspekte der Datenwissenschaft – KI, Data Warehousing, Datamining, Cloud Computing usw. – zusätzlich zu seiner Vertrautheit mit einem branchenspezifischen Bereich wie Geschäftsstrategie oder Gesundheitsanalyse , oder sie spezialisieren sich auf einen dieser Bereiche mit Fachwissen auf Guru-Niveau.

Es ist erwähnenswert, dass einige Data Scientists ihre Karriere in der Analytik beginnen und sich zu höheren Positionen in spezialisierten Bereichen wie Psychologie, Marketing, Wirtschaft usw. vorarbeiten, während andere als Profis in einem dieser verschiedenen Bereiche beginnen, bevor sie zu Daten wechseln Wissenschaft Rolle.

Für viele ist Senior Data Scientist das ultimative Karriereziel; Dies ist bereits eine so fortgeschrittene Rolle, dass es zumindest im Bereich der Datenwissenschaft oft die höchste Position ist, die erreicht werden kann – Sie werden einfach ein besserer, fähigerer Senior Data Scientist mit größeren Spezialgebieten. Für einige jedoch, insbesondere diejenigen, die einen eher generalistischen Ansatz verfolgen, ist es möglich, weitere Fortschritte in eine Führungsposition wie Lead Data Scientist zu machen, der ein Team oder eine Abteilung leitet, oder sogar Chief Data Officer, der die Datenstrategie einer Institution auf höchster Ebene leitet und antwortet nur dem CEO.

Dateningenieur

Was Data Engineers von anderen im Datenbereich tätigen Fachleuten unterscheidet, ist die Tatsache, dass sie ganze Systeme entwerfen und bauen – einschließlich der Infrastruktur und der Prozesse, die das Unternehmen verwendet, um das Beste aus diesen Daten zu machen. Das heißt, Data Engineers sind die Personen, die bestimmen, wie andere Data Scientists ihre Arbeit erledigen können. Welche Arten von Daten kann das System des Unternehmens aufnehmen? Mit welchen Methoden werden Daten aus Vertrieb und Marketing oder die Ergebnisse einer Gesundheitsumfrage gesammelt und für Analysen zur Verfügung gestellt? Dazu müssen Data Engineers mit den Arten von Arbeiten vertraut sein, die andere Data Science-Experten ausführen – Datenbankadministratoren, Datenanalysten, Datenarchitekten usw. – bis zu dem Punkt, dass Data Engineers häufig jede dieser Rollen übernehmen können Gut. Aber weil sie Entwickler sind, verbringen Data Engineers normalerweise mehr Zeit mit der Entwicklung als andere Data-Science-Experten – mit dem Schreiben von Softwareprogrammen, dem Aufbau relationaler Datenbanken oder der Entwicklung von Tools, mit denen Unternehmen Daten zwischen Abteilungen austauschen können.

Karriereweg als Data Engineer

Wie bei anderen Jobs im Datenbereich ist der erste Schritt zum Data Engineer oft ein Universitätsabschluss (normalerweise ein Bachelor oder Master in Ingenieurwissenschaften, Informatik oder Mathematik) – aber nicht immer. Jemand mit viel Erfahrung in der IT- oder Softwareentwicklung hat möglicherweise bereits alle erforderlichen Fähigkeiten, um ein Dateningenieur zu werden, mit Ausnahme der Datenfähigkeiten selbst. In diesem Fall können einige Fähigkeiten, wie z. B. ein Daten-Bootcamp, dazu beitragen, sie zu erwerben auf Hochtouren. Viele der Fähigkeiten, die ein Data Engineer benötigt (wie SQL, UNIX und Linux, ETL-Entwicklung oder Konfiguration von IT-Systemen), können durch die Arbeit in einem angrenzenden Bereich entwickelt werden; andere (wie maschinelles Lernen oder das Erstellen von Datenpipelines) erfordern ein gezielteres Lernen.

Davon abgesehen beginnen die meisten Data Engineers ihre Karriere in einem Teilbereich der Informatik, bevor sie alle Fähigkeiten erwerben, die erforderlich sind, um ein Junior Data Engineer zu werden – tatsächlich erfordern die meisten Stellenausschreibungen für Junior Data Engineers zwischen einem und fünf Jahren Berufserfahrung. Von dort aus ist der nächste logische Schritt zum Senior Data Engineer und Lead Data Engineer. Aber mit ihrer Beherrschung so vieler Aspekte von IT, Softwareentwicklung und Datenwissenschaft stehen Dateningenieuren auch viele andere Positionen offen – darunter Datenarchitekt, Lösungsarchitekt oder Anwendungsarchitekt. Für jemanden, der weniger praktische Arbeit und mehr Mitarbeiterführung haben möchte, sind andere Optionen der Produktentwicklungsmanager – oder schließlich, mit den richtigen Fähigkeiten im Umgang mit Menschen, sogar der Chief Data Officer oder der Chief Information Officer.

Können Data Scientists von zu Hause aus arbeiten?

Wie viele Jobs im Technologiebereich können Data Scientist-Rollen oft aus der Ferne ausgeübt werden – dies hängt jedoch letztendlich von dem Unternehmen ab, für das Sie arbeiten, und der Art Ihrer Arbeit.

Wann können Data Scientists remote arbeiten?

Data-Science-Positionen, die mit hochsensiblen oder vertraulichen Daten und Informationen arbeiten (zu denen eine große Anzahl von ihnen gehört, auch außerhalb von datenschutzlastigen Bereichen wie Bankwesen und Gesundheitswesen, da proprietäre Daten zu den wertvollsten Vermögenswerten eines großen Unternehmens gehören können) werden sie finden in Bezug auf Remote-Arbeit mit vielen weiteren Einschränkungen konfrontiert sind. In diesen Fällen müssen Sie wahrscheinlich während der Arbeitszeit im Büro arbeiten.

Einige andere zu berücksichtigende Faktoren:

• Wie traditionell Ihr Unternehmen ist. Größere, ältere Unternehmen sind in der Regel nicht so remote-freundlich – obwohl COVID in diesem Bereich möglicherweise große Veränderungen gebracht hat.
• Wie einfach Sie aus der Ferne mit anderen Teamkollegen und Abteilungen zusammenarbeiten können. Wenn Ihre Arbeit sehr kollaborativ ist, ist es wahrscheinlicher, dass Sie persönlich erscheinen müssen.
• Datenwissenschaftler, die auf Vertragsbasis – oder sogar auf Beratungsbasis – arbeiten, haben möglicherweise auch mehr Flexibilität bei der Wahl ihres eigenen Standorts.