{"id":3477,"date":"2022-04-24T06:16:07","date_gmt":"2022-04-24T14:16:07","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gudusoft.com\/?p=3477"},"modified":"2022-06-09T20:46:25","modified_gmt":"2022-06-10T04:46:25","slug":"data-scientists","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/datenwissenschaftler\/","title":{"rendered":"Datenwissenschaftler: Was ist ein Datenwissenschaftler? Was macht er? | Gudu SQLFlow"},"content":{"rendered":"

Datenwissenschaftler: Was ist ein Datenwissenschaftler? Was macht er?<\/strong><\/h1>\n

Datenwissenschaftler<\/strong><\/a> 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.<\/span><\/p>\n

\"Datenwissenschaftler\"

Datenwissenschaftler<\/p><\/div>\n

Was ist ein Data Scientist?<\/h2>\n

Datenwissenschaftler<\/strong> sind Big-Data-Manager, die gro\u00dfe 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 Pl\u00e4ne f\u00fcr Unternehmen und andere Organisationen zu erstellen. Als Analysten nutzen sie ihre technischen und sozialwissenschaftlichen F\u00e4higkeiten, um Trends zu erkennen und Daten zu verwalten. Sie nutzen Branchenwissen, Hintergrundwissen und Skepsis gegen\u00fcber bestehenden Annahmen, um L\u00f6sungen f\u00fcr gesch\u00e4ftliche Herausforderungen zu finden.<\/p>\n

Die Arbeit eines Datenwissenschaftlers besteht oft darin, un\u00fcbersichtliche, unstrukturierte Daten aus Quellen wie Smartger\u00e4ten, Social-Media-Feeds und E-Mails zu verstehen, die nicht ordentlich in eine Datenbank eingef\u00fcgt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n

Technische F\u00e4higkeiten sind jedoch nicht das Einzige, was z\u00e4hlt. Datenwissenschaftler arbeiten h\u00e4ufig in Unternehmen und sind f\u00fcr die Vermittlung komplexer Ideen und das Treffen datenbasierter Unternehmensentscheidungen verantwortlich. Daher ist es wichtig, dass sie effektive Kommunikatoren, F\u00fchrungskr\u00e4fte und Teammitglieder sowie analytische Denker auf hohem Niveau werden.<\/p>\n

Zu den Aufgaben erfahrener Data Scientists geh\u00f6rt die Entwicklung von Best Practices f\u00fcr Unternehmen, von der Datenbereinigung bis hin zur Datenverarbeitung und -speicherung. Sie arbeiten funktions\u00fcbergreifend mit anderen Teams innerhalb des Unternehmens zusammen, beispielsweise mit Marketing, Kundenerfolg und Betrieb. Sie erfreuen sich in der heutigen daten- und technologieintensiven Wirtschaft gro\u00dfer Beliebtheit, was sich deutlich in ihrem Lohn- und Besch\u00e4ftigungswachstum widerspiegelt.<\/span><\/p>\n

Was sind die Verantwortlichkeiten von data Wissenschaftler?<\/strong><\/h2>\n

Zu den Aufgaben eines Datenwissenschaftlers k\u00f6nnen geh\u00f6ren:<\/span><\/strong><\/p>\n

    \n
  1. L\u00f6sen Sie Gesch\u00e4ftsprobleme durch ungelenkte Forschung und stellen Sie offene Branchenfragen;<\/li>\n
  2. Extrahieren Sie eine gro\u00dfe Menge strukturierter und unstrukturierter Daten, fragen Sie strukturierte Daten aus relationalen Datenbanken ab, indem Sie Programmiersprachen wie SQL<\/a><\/strong>und sammeln Sie unstrukturierte Daten durch Web-Capture, API und Umfragen;<\/li>\n
  3. Verwenden Sie ausgefeilte Analysemethoden, maschinelles Lernen und statistische Methoden, um Daten f\u00fcr die Vorhersage- und Spezifikationsmodellierung vorzubereiten.<\/li>\n
  4. Sie bereinigen die Daten gr\u00fcndlich, verwerfen irrelevante Informationen und bereiten die Daten f\u00fcr die Vorverarbeitung und Modellierung vor.<\/li>\n
  5. Verantwortlich f\u00fcr die Durchf\u00fchrung einer explorativen Datenanalyse (EDA), um zu bestimmen, wie mit fehlenden Daten umgegangen werden soll, und um nach Trends oder M\u00f6glichkeiten zu suchen;<\/li>\n
  6. Verantwortlich f\u00fcr die Entdeckung neuer Algorithmen zur Probleml\u00f6sung und die Erstellung von Programmen zur Automatisierung sich wiederholender Aufgaben;<\/li>\n
  7. Verantwortlich f\u00fcr die Kommunikation von Prognosen und Ergebnissen an Management und IT durch effektive Datenvisualisierung und Berichterstattung;<\/li>\n
  8. Geben Sie vern\u00fcnftige Empfehlungen f\u00fcr kosteneffiziente \u00c4nderungen an bestehenden Verfahren und Richtlinien ab.<\/li>\n<\/ol>\n

    Verschiedene Unternehmen haben unterschiedliche Ansichten \u00fcber die Aufgaben der Data Science. Einige betrachten ihre Data Scientists als Datenanalysten<\/a><\/strong>oder ihre Aufgaben mit Dateningenieure<\/a><\/strong> w\u00e4hrend andere Top-Analyseexperten mit Kenntnissen im maschinellen Lernen und in der Datenvisualisierung erfordern.<\/p>\n

    Was geh\u00f6rt zum Werkzeugkasten eines Datenwissenschaftlers?<\/h2>\n

    Datenwissenschaftler verwenden h\u00e4ufig diese Begriffe und Techniken:<\/strong><\/p>\n

      \n
    1. Datenvisualisierung:<\/strong> Darstellung von Daten in einem Bild- oder Grafikformat zur einfachen Analyse;<\/li>\n
    2. Mustererkennung:<\/strong> Die Technik zum Erkennen von Mustern in Daten, die oft synonym mit maschinellem Lernen verwendet wird.<\/li>\n
    3. Maschinelles Lernen:<\/strong> Dies ist ein Zweig der k\u00fcnstlichen Intelligenz, der auf mathematischen Algorithmen und Automatisierung basiert.<\/li>\n
    4. Datenaufbereitung:<\/strong> Der Prozess der Konvertierung von Rohdaten in ein anderes Format zur einfacheren Verwendung;<\/li>\n
    5. Tiefes Lernen:<\/strong> Es handelt sich um einen Bereich der maschinellen Lernforschung, der Daten zur Modellierung komplexer Abstraktionen nutzt.<\/li>\n
    6. Textanalyse:<\/strong> Dies bezieht sich auf den Prozess der Untersuchung unstrukturierter Daten zum Sammeln gesch\u00e4ftskritischer Informationen.<\/li>\n<\/ol>\n

      Was ist der Unterschied zwischen einem Datenwissenschaftler und einem Datenanalysten?<\/h2>\n

      Die Aufgaben eines Data Scientists und eines Data Analysts \u00e4hneln sich auf den ersten Blick, da beide Trends oder Muster in Daten erkennen k\u00f6nnen, die Unternehmen neue Wege f\u00fcr bessere operative Entscheidungen er\u00f6ffnen. Data Scientists tragen jedoch tendenziell mehr Verantwortung und gelten als erfahrener als Data Analysts. Data Scientists stellen typischerweise selbst Fragen zu Daten, w\u00e4hrend Data Analysts Teams bei der Zielsetzung unterst\u00fctzen. 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.<\/p>\n

      Schritte zum Data Scientist<\/span><\/h2>\n

      Wenn Sie an einer Karriere in der Datenwissenschaft interessiert sind, sollten Sie diese sechs allgemeinen Schritte ber\u00fccksichtigen:<\/p>\n

        \n
      1. Bachelor-Abschluss in Datenwissenschaft oder einem eng verwandten Bereich;<\/li>\n
      2. Erlernen Sie die F\u00e4higkeiten, die Sie ben\u00f6tigen, um Datenwissenschaftler zu werden.<\/li>\n
      3. Erw\u00e4gen Sie eine Spezialisierung;<\/li>\n
      4. Holen Sie sich Ihren ersten Einstiegsjob als Datenwissenschaftler;<\/li>\n
      5. Informieren Sie sich \u00fcber zus\u00e4tzliche Zertifizierungen f\u00fcr Datenwissenschaftler und Weiterbildungen nach dem Hochschulabschluss.<\/li>\n
      6. Master of Science in Datenwissenschaft.<\/li>\n<\/ol>\n

        Abschluss<\/h2>\n

        Vielen Dank f\u00fcr das Lesen unseres Artikels. Wir hoffen, er hilft Ihnen, Data Scientists und ihre F\u00e4higkeiten und Verantwortlichkeiten in Unternehmen besser zu verstehen. Wenn Sie mehr \u00fcber Data Scientists erfahren m\u00f6chten, besuchen Sie bitte: SQLFlow<\/a><\/strong> f\u00fcr weitere Informationen. Nochmals vielen Dank! (Ver\u00f6ffentlicht von Ryan am 24. April 2022)<\/strong><\/p>\n<\/div><\/div><\/div>