Datenwissenschaftler: Was ist ein Datenwissenschaftler? Was macht er?

Datenwissenschaftler ist einer der beliebtesten Berufe in der heutigen Gesellschaft. Aber wissen Sie, was ein Wissenschaftler ist, was ein Datenwissenschaftler in einem Unternehmen macht und wie man Datenwissenschaftler wird? In diesem Artikel werfen wir einen genaueren Blick auf Datenwissenschaftler und versuchen, die oben genannten Fragen zu beantworten.

Datenwissenschaftler

Was ist ein Data Scientist?

Datenwissenschaftler sind Big-Data-Manager, die große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten sammeln und analysieren. Die Rolle des Data Scientists vereint Informatik, Statistik und Mathematik. Sie analysieren, verarbeiten und modellieren Daten und interpretieren die Ergebnisse, um umsetzbare Pläne für Unternehmen und andere Organisationen zu erstellen. Als Analysten nutzen sie ihre technischen und sozialwissenschaftlichen Fähigkeiten, um Trends zu erkennen und Daten zu verwalten. Sie nutzen Branchenwissen, Hintergrundwissen und Skepsis gegenüber bestehenden Annahmen, um Lösungen für geschäftliche Herausforderungen zu finden.

Die Arbeit eines Datenwissenschaftlers besteht oft darin, unübersichtliche, unstrukturierte Daten aus Quellen wie Smartgeräten, Social-Media-Feeds und E-Mails zu verstehen, die nicht ordentlich in eine Datenbank eingefügt werden können.

Technische Fähigkeiten sind jedoch nicht das Einzige, was zählt. Datenwissenschaftler arbeiten häufig in Unternehmen und sind für die Vermittlung komplexer Ideen und das Treffen datenbasierter Unternehmensentscheidungen verantwortlich. Daher ist es wichtig, dass sie effektive Kommunikatoren, Führungskräfte und Teammitglieder sowie analytische Denker auf hohem Niveau werden.

Zu den Aufgaben erfahrener Data Scientists gehört die Entwicklung von Best Practices für Unternehmen, von der Datenbereinigung bis hin zur Datenverarbeitung und -speicherung. Sie arbeiten funktionsübergreifend mit anderen Teams innerhalb des Unternehmens zusammen, beispielsweise mit Marketing, Kundenerfolg und Betrieb. Sie erfreuen sich in der heutigen daten- und technologieintensiven Wirtschaft großer Beliebtheit, was sich deutlich in ihrem Lohn- und Beschäftigungswachstum widerspiegelt.

Was sind die Verantwortlichkeiten von data Wissenschaftler?

Zu den Aufgaben eines Datenwissenschaftlers können gehören:

1. Lösen Sie Geschäftsprobleme durch ungelenkte Forschung und stellen Sie offene Branchenfragen;
2. Extrahieren Sie eine große Menge strukturierter und unstrukturierter Daten, fragen Sie strukturierte Daten aus relationalen Datenbanken ab, indem Sie Programmiersprachen wie SQLund sammeln Sie unstrukturierte Daten durch Web-Capture, API und Umfragen;
3. Verwenden Sie ausgefeilte Analysemethoden, maschinelles Lernen und statistische Methoden, um Daten für die Vorhersage- und Spezifikationsmodellierung vorzubereiten.
4. Sie bereinigen die Daten gründlich, verwerfen irrelevante Informationen und bereiten die Daten für die Vorverarbeitung und Modellierung vor.
5. Verantwortlich für die Durchführung einer explorativen Datenanalyse (EDA), um zu bestimmen, wie mit fehlenden Daten umgegangen werden soll, und um nach Trends oder Möglichkeiten zu suchen;
6. Verantwortlich für die Entdeckung neuer Algorithmen zur Problemlösung und die Erstellung von Programmen zur Automatisierung sich wiederholender Aufgaben;
7. Verantwortlich für die Kommunikation von Prognosen und Ergebnissen an Management und IT durch effektive Datenvisualisierung und Berichterstattung;
8. Geben Sie vernünftige Empfehlungen für kosteneffiziente Änderungen an bestehenden Verfahren und Richtlinien ab.

Verschiedene Unternehmen haben unterschiedliche Ansichten über die Aufgaben der Data Science. Einige betrachten ihre Data Scientists als Datenanalystenoder ihre Aufgaben mit Dateningenieure während andere Top-Analyseexperten mit Kenntnissen im maschinellen Lernen und in der Datenvisualisierung erfordern.

Was gehört zum Werkzeugkasten eines Datenwissenschaftlers?

Datenwissenschaftler verwenden häufig diese Begriffe und Techniken:

1. Datenvisualisierung: Darstellung von Daten in einem Bild- oder Grafikformat zur einfachen Analyse;
2. Mustererkennung: Die Technik zum Erkennen von Mustern in Daten, die oft synonym mit maschinellem Lernen verwendet wird.
3. Maschinelles Lernen: Dies ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der auf mathematischen Algorithmen und Automatisierung basiert.
4. Datenaufbereitung: Der Prozess der Konvertierung von Rohdaten in ein anderes Format zur einfacheren Verwendung;
5. Tiefes Lernen: Es handelt sich um einen Bereich der maschinellen Lernforschung, der Daten zur Modellierung komplexer Abstraktionen nutzt.
6. Textanalyse: Dies bezieht sich auf den Prozess der Untersuchung unstrukturierter Daten zum Sammeln geschäftskritischer Informationen.

Was ist der Unterschied zwischen einem Datenwissenschaftler und einem Datenanalysten?

Die Aufgaben eines Data Scientists und eines Data Analysts ähneln sich auf den ersten Blick, da beide Trends oder Muster in Daten erkennen können, die Unternehmen neue Wege für bessere operative Entscheidungen eröffnen. Data Scientists tragen jedoch tendenziell mehr Verantwortung und gelten als erfahrener als Data Analysts. Data Scientists stellen typischerweise selbst Fragen zu Daten, während Data Analysts Teams bei der Zielsetzung unterstützen. Data Scientists verbringen zudem mehr Zeit mit der Entwicklung von Modellen, nutzen maschinelles Lernen oder kombinieren diese mit fortgeschrittener Programmierung, um Daten zu entdecken und zu analysieren. Viele Data Scientists starten ihre Karriere zudem als Data Analysts oder Statistiker.

Schritte zum Data Scientist

Wenn Sie an einer Karriere in der Datenwissenschaft interessiert sind, sollten Sie diese sechs allgemeinen Schritte berücksichtigen:

1. Bachelor-Abschluss in Datenwissenschaft oder einem eng verwandten Bereich;
2. Erlernen Sie die Fähigkeiten, die Sie benötigen, um Datenwissenschaftler zu werden.
3. Erwägen Sie eine Spezialisierung;
4. Holen Sie sich Ihren ersten Einstiegsjob als Datenwissenschaftler;
5. Informieren Sie sich über zusätzliche Zertifizierungen für Datenwissenschaftler und Weiterbildungen nach dem Hochschulabschluss.
6. Master of Science in Datenwissenschaft.

Abschluss

Vielen Dank für das Lesen unseres Artikels. Wir hoffen, er hilft Ihnen, Data Scientists und ihre Fähigkeiten und Verantwortlichkeiten in Unternehmen besser zu verstehen. Wenn Sie mehr über Data Scientists erfahren möchten, besuchen Sie bitte: SQLFlow für weitere Informationen. Nochmals vielen Dank! (Veröffentlicht von Ryan am 24. April 2022)