Data Science ist ein Thema, das sich ständig erweitert und verändert, und manchmal scheint es, als würde jeden Tag eine neue Verwendung für Data Science entdeckt. Datenwissenschaftler sind in allen Branchen, einschließlich Banken und Gesundheitswesen, sehr gefragt, was sie zu einem lohnenswerten (und lukrativen) Berufsfeld macht. Auch wenn es offensichtlich ist, dass der Bereich Datenwissenschaft wächst, ist der Einstieg in diesen Bereich nicht so einfach. Es ist schwieriger, Datenwissenschaftler zu werden als Arzt oder Anwalt, zwei Berufe mit sechsstelligen Einstiegsgehältern. Aus diesem Grund haben wir diesen Leitfaden geschrieben. Im Folgenden gehen wir auf einige der typischsten Remote-Einstiegsjobs im Bereich Data Science ein. Außerdem werden wir die Grundlagen der Kurse durchgehen, die für den Erfolg in Data-Science-Jobs bei Amazon erforderlich sind.
Was ist ein Data Scientist?
Datenwissenschaftler nutzen Technologie, um aus den riesigen Datenmengen, die sie sammeln, Schlüsse zu ziehen. Es ist ein Bereich, der Kenntnisse in Statistik, numerischem Denken und Computerprogrammierung erfordert. Darüber hinaus müssen Sie über gute Kommunikationsfähigkeiten verfügen, um Ihre Studienergebnisse zu vermitteln und zu erklären, wie sie eine allgemeinere Frage ansprechen, die Sie zu beantworten versuchen.
Ist es schwierig, Remote-Einstiegsjobs im Bereich Data Science zu finden?
Wenn Sie über die erforderlichen Fähigkeiten verfügen, ist es nicht schwierig, einen Einstiegsjob im Bereich Data Science zu finden. Mit dem Wachstum der Datenwissenschaft gibt es zahlreiche Möglichkeiten für den Einstieg in die Branche für diejenigen mit wenig oder gar keiner Erfahrung. Ein Data-Science-Bootcamp ist zweifellos von Vorteil.
Einstiegsjobs im Bereich Data Science
Es gibt zahlreiche offene Stellen für diejenigen, die ihre Karriere in der Datenwissenschaft beginnen möchten. Hier ist eine Liste von sieben Einstiegsjobs in der Datenwissenschaft, die Ihnen den Einstieg erleichtern sollen.
#1. Praktikant im Bereich Datenwissenschaftler
Ein Datenwissenschaftler-Praktikant ist ein neuer Mitarbeiter, der mit erfahreneren Datenwissenschaftlern zusammenarbeitet, um sich in die Grundlagen des Fachgebiets einzuarbeiten.
Was Sie tun
Praktikanten im Bereich Data Science arbeiten typischerweise an statistischen Analysen oder Datenaufbereitung. Sie könnten die Entwicklung völlig neuer Algorithmen, Modelle für maschinelles Lernen oder sogar Visualisierungen unterstützen, die zeigen, wie Daten verwendet werden. Praktikanten im Bereich Datenwissenschaftler haben gelegentlich die Möglichkeit, an Analyseprojekten zu arbeiten, die für die Organisation, in der sie ihr Praktikum absolvieren, einzigartig sind.
Gehalt
Ein Praktikant als Datenwissenschaftler kann mit einem durchschnittlichen Jahresgehalt von 93,452 US-Dollar rechnen.
Grundvoraussetzungen und Fähigkeiten
Interne Datenwissenschaftler sollten über Erfahrung im Umgang mit verschiedenen Programmen, einschließlich Excel, verfügen. Darüber hinaus müssen sie mit Programmiersprachen wie Python, R oder SAS vertraut sein.
#2. Junior-Datenwissenschaftler
Ein junger Datenwissenschaftler lernt, wie man Daten sammelt, untersucht und präsentiert, damit andere sie nutzen können. Sie sind neu in der Disziplin der Datenwissenschaft.
Was Sie tun
Das Analysieren, Berichten und Vermitteln der Ergebnisse der Analyse sind Aufgaben, die ein Junior-Datenwissenschaftler auf die gleiche Weise ausführt wie ein Senior-Datenwissenschaftler. Ein junger Datenwissenschaftler ist seltener für Projekte verantwortlich, was den Unterschied ausmacht. Darüber hinaus ist die Wahrscheinlichkeit geringer, dass sie Erfahrung mit anspruchsvollen Modellen des maschinellen Lernens oder großen Datensätzen haben.
Gehalt
Laut Glassdoor verdient ein junger Datenwissenschaftler durchschnittlich 100,265 US-Dollar pro Jahr.
Grundvoraussetzungen und Fähigkeiten
Um als Junior-Datenwissenschaftler erfolgreich zu sein, benötigen Sie grundlegende Kenntnisse in Statistik und Informatik. Darüber hinaus müssen Sie wissen, wie man SQL-Datenbanken verwendet und Python-Code schreibt. Abhängig von der Organisation, für die Sie arbeiten, benötigen Sie möglicherweise auch Fachwissen im Bereich Business Analytics.
#3. Junior-Dateningenieur
Ein Junior-Dateningenieur, der praktische Erfahrung sucht, hat kürzlich ein Data-Science-Programm abgeschlossen. Es kann sich um einen Praktikanten, einen Teilzeit- oder einen Vollzeitjob handeln.
Was Sie tun
Die Position erfordert umfassende Kenntnisse der Datentechnologie, einschließlich Datenerfassung, -speicherung und -analyse. Im Gegensatz zu leitenden Ingenieuren arbeiten Junior-Dateningenieure häufig an kleineren Open-Source-Projekten und erhalten weniger Befugnisse.
Gehalt
Ein Junior-Dateningenieur kann ein durchschnittliches Jahresgehalt von 88,788 US-Dollar verdienen.
Grundvoraussetzungen und Fähigkeiten
Ein Junior-Dateningenieur muss verstehen, wie Daten gespeichert, verarbeitet und angezeigt werden. Sie sollten mit den Grundlagen von Python und SQL vertraut sein und über solide Grundlagen in maschinellem Lernen, Statistik und Mathematik verfügen.
#4. Junior-Datenanalyst
Ein angehender Datenanalyst kennt die Grundlagen der Datenanalyse gut und lernt noch, wie er diese Fähigkeiten in einem professionellen Umfeld einsetzen kann.
Was Sie tun
Um zu lernen, wie man verschiedene Tools interpretiert und anwendet, arbeiten Junior-Datenanalysten häufig mit Senior-Analysten und Analytics-Managern zusammen. Sie verwalten und analysieren riesige Datenmengen. Darüber hinaus helfen sie anderen Mitarbeitern dabei, Projekte zu priorisieren und Daten zu bereinigen, damit sie schnell abgeschlossen werden können.
Gehalt
Das typische Jahreseinkommen eines Junior-Datenanalysten beträgt 57,456 US-Dollar.
Grundvoraussetzungen und Fähigkeiten
Wenn Sie als Junior-Datenanalyst angestellt werden möchten, müssen Sie sorgfältig sein, über ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten verfügen, Freude an der Arbeit im Team haben und Teamprojekte erfolgreich leiten. Darüber hinaus sollten Sie mit grundlegenden statistischen und probabilistischen Konzepten sowie mehreren datenwissenschaftlichen Programmiersprachen wie R, Python, SAS/SPSS oder SQL vertraut sein.
#5. Junior-Datenmodellierer
Die Datenbankstruktur eines Unternehmens wird von Junior-Datenmodellierern erstellt und verwaltet, bei denen es sich um Datenmodellierer der Einstiegsklasse handelt.
Was Sie tun
Ein Junior-Datenmodellierer kann neben der Erstellung von Tabellen, Spalten und Beziehungen zwischen Tabellen auch für andere Aufgaben verantwortlich sein, einschließlich der Erstellung von Triggern und Indizes.
Gehalt
Ein Datenmodellierer auf der Einstiegsebene kann bis zu 102,851 US-Dollar pro Jahr verdienen.
Grundvoraussetzungen und Fähigkeiten
Um als Junior-Datenmodellierer eingesetzt zu werden, sollten Sie über grundlegende Kenntnisse in relationalen Datenbanken, SQL und Abfrageerstellung verfügen. Darüber hinaus sollten Sie in der Lage sein, auf einer Vielzahl von Plattformen zu arbeiten, einschließlich SQL und Microsoft Excel.
#6. Junior-Datenbankadministrator
Ein Junior-Datenbankadministrator hat einen begrenzten Umfang an Verwaltungsaufgaben, hilft jedoch bei der Verwaltung einer datenbankgesteuerten Website oder Anwendung.
Was Sie tun
Ein Junior-Datenbankadministrator hilft täglich beim Betrieb einer Datenbank. Sie erstellen neue Datenbanken und Tabellen, behalten die Leistung im Auge und beheben Fehler, wenn in ihren Datenbanken Probleme auftreten.
Gehalt
Das Jahresgehalt für einen Junior-Datenbankadministrator beträgt bis zu 71,834 US-Dollar.
Grundvoraussetzungen und Fähigkeiten
Junior-Datenbankadministratoren müssen in der Lage sein, Abfragen in mehreren Programmiersprachen wie Python oder SQL zu erstellen. Darüber hinaus müssen sie in der Lage sein, ihre Datenbanken mit Programmen wie SQL Management Studio oder Toad zu verwalten.
#7. Junior-Analyst für maschinelles Lernen
Junior-Analysten für maschinelles Lernen verfügen über fundierte Kenntnisse in Mathematik und Informatik, sind aber noch dabei, ihre Datenanalysefähigkeiten zu verbessern.
Was Sie tun
Bevor ein Junior-Analyst für maschinelles Lernen komplexere Themen wie neuronale Netze und Deep Learning behandelt, wird er sich zunächst mit den vielen Arten des maschinellen Lernens vertraut machen, einschließlich überwachtem und unbeaufsichtigtem maschinellem Lernen. Sie werden auch Methoden wie lineare Regression und k-Means-Clustering untersuchen. Von einem Junior-Analysten für maschinelles Lernen wird außerdem erwartet, dass er den Wert der Datenanalyse versteht und weiß, wie sie sich auf Geschäftsentscheidungen auswirkt.
Gehalt
Ein Junior-Analyst für maschinelles Lernen mit weniger als einem Jahr Erfahrung kann mit einem Jahresverdienst von 103,522 US-Dollar rechnen.
Grundvoraussetzungen und Fähigkeiten
Um als Junior-Analyst für maschinelles Lernen eingestellt zu werden, müssen Sie über solide Kenntnisse in Statistik und Wahrscheinlichkeit verfügen. Sie müssen in der Lage sein, die Daten zu interpretieren und zu erklären, warum Ihre Analyse von Bedeutung ist. Es ist auch wichtig, die Grenzen der linearen Regression genau zu kennen.
Data Science-Jobs aus der Ferne
Es gibt viele Möglichkeiten für Remote-Jobs im Bereich Data Science, die perfekt dafür geeignet sind. Hier sind einige Beispiele für Remote-Data-Science-Jobs:
- Remote-Datenwissenschaftler: Viele Unternehmen nutzen Remote-Datenwissenschaftler für eine Vielzahl von Initiativen, darunter Datenanalyse, maschinelles Lernen und Datenvisualisierung.
- Remote-Datenanalyst: Remote-Datenanalysten sind für das Sammeln, Analysieren und Entschlüsseln von Daten verantwortlich, um den Geschäftsinteressenten Einblicke zu bieten. Sie könnten auch für die Erstellung von Dashboards und Berichten verantwortlich sein, um Dateneinblicke auszutauschen.
- Remote-Ingenieur für maschinelles Lernen: Remote-Ingenieure für maschinelles Lernen sind für die Entwicklung und Umsetzung von Algorithmen für maschinelles Lernen zur Datenanalyse und -interpretation verantwortlich. Darüber hinaus sind sie möglicherweise für die Erstellung von Vorhersagemodellen oder die Planung von Versuchen zur Überprüfung von Annahmen verantwortlich.
- Remote-Business-Intelligence-Analyst: Remote-Business-Intelligence-Analysten sind für die Beschaffung und Auswertung von Unternehmensdaten verantwortlich, um Entscheidungsträgern Einblicke und Vorschläge zu bieten. Sie könnten auch für die Erstellung von Berichten und Visualisierungen zu Dateneinblicken verantwortlich sein.
- Remote-Big-Data-Ingenieur: Remote-Big-Data-Ingenieure sind für die Verwaltung und Analyse enormer Datenmengen mithilfe verteilter Computer-Frameworks wie Hadoop und Spark verantwortlich.
- Spezialist für Remote-Datenvisualisierung: Experte für Remote-Datenvisualisierung ist verantwortlich für die Entwicklung von Dashboards und Visuals, die Dateneinblicke für technisch nicht versierte Interessengruppen verständlich machen.
- Remote-Datenproduktmanager: Remote-Datenproduktmanager sind für die Steuerung der Erstellung und Einführung datengesteuerter Waren und Dienstleistungen verantwortlich.
Insgesamt gibt es im Fachbereich Data Science zahlreiche Möglichkeiten für Remote-Jobs und es passt gut dazu. Wenn Sie auf der Suche nach Remote-Jobs im Bereich Data Science sind, achten Sie darauf, nach Stellenanzeigen zu suchen, in denen Telearbeit oder Remote-Arbeit ausdrücklich erwähnt wird. Sie sollten außerdem die Qualifikationen und Anforderungen der Stelle sorgfältig analysieren, um sicherzustellen, dass Sie diese erfüllen.
Data Science-Jobs bei Amazon
Amazon ist eines der größten und am schnellsten wachsenden Unternehmen der Welt und bietet vielfältige Möglichkeiten für Jobs im Bereich Data Science. Beispiele für Data-Science-Jobs bei Amazon sind:
#1. Datenwissenschaftler
Datenwissenschaftler sind bei Amazon beschäftigt, um an einer Reihe von Projekten zu arbeiten, darunter Prognosen, Produktempfehlungssysteme und Kundenverhaltensanalysen. Die meisten Datenwissenschaftler bei Amazon beherrschen Programmierung, maschinelles Lernen und Statistik.
#2. Business-Intelligence-Ingenieur
Business-Intelligence-Ingenieure werden von Amazon damit beauftragt, Datenpipelines zu erstellen und zu pflegen, Analysetools bereitzustellen und Geschäftsteams Einblicke zu bieten. SQL-, Datenmodellierungs- und Datenvisualisierungskenntnisse sind häufig Voraussetzungen für diese Positionen.
#3. Angewandter Wissenschaftler
Bei Amazon arbeiten angewandte Wissenschaftler an einer Reihe von Initiativen wie maschinellem Lernen, Computer Vision und Verarbeitung natürlicher Sprache. Für diese Positionen sind häufig fortgeschrittene Abschlüsse in Informatik, Statistik oder einer verwandten Disziplin erforderlich.
#4. Dateningenieur
Amazon beschäftigt Dateningenieure, um eine Dateninfrastruktur zu erstellen und zu warten, ETL-Pipelines zu erstellen und die Datenspeicherung und den Datenabruf zu verbessern. Für diese Positionen sind häufig Kenntnisse über verteilte Computer-Frameworks wie Spark und Hadoop erforderlich.
#5. Daten Analyst
Amazon beschäftigt Datenanalysten, die Geschäftsteams unterstützen, Dashboards und Berichte erstellen und Ad-hoc-Analysen durchführen. Für diese Positionen sind häufig ausgeprägte Kenntnisse in SQL, Excel und Datenvisualisierungstools erforderlich.
#6. Business-Intelligence-Analyst
Business-Intelligence-Analysten werden von Amazon damit beauftragt, Datenpipelines zu erstellen und zu pflegen, Analysetools bereitzustellen und Geschäftsteams Einblicke zu bieten. SQL-, Datenmodellierungs- und Datenvisualisierungskenntnisse sind häufig Voraussetzungen für diese Positionen.
#7. Ingenieur für maschinelles Lernen
Amazon beschäftigt Ingenieure für maschinelles Lernen, um Modelle für maschinelles Lernen für eine Reihe von Initiativen zu erstellen und zu implementieren, darunter Empfehlungssysteme, Computer Vision und Verarbeitung natürlicher Sprache. In der Regel müssen Kandidaten für diese Positionen über Kenntnisse in Python und Frameworks für maschinelles Lernen wie TensorFlow oder PyTorch verfügen.
Insgesamt bietet Amazon eine Vielzahl von Data-Science-Jobs für Menschen mit unterschiedlichem Ausbildungs- und Erfahrungsgrad an. Wenn Sie daran interessiert sind, bei Amazon im Bereich Datenwissenschaft zu arbeiten, prüfen Sie die Stellenbeschreibungen und Anforderungen gründlich, um die Position zu finden, die am besten zu Ihren Qualifikationen und Fachkenntnissen passt.
Data Science-Kurs
Es gibt eine Vielzahl von Online-Tools und -Kursen, die Ihnen den Einstieg erleichtern können, wenn Sie sich für das Erlernen von Data Science interessieren. Hier sind einige beliebte Optionen:
- Coursera: Coursera bietet eine breite Auswahl an Data-Science-Kursen von renommierten akademischen Institutionen und Wirtschaftsführern. Zu den beliebten Kursen gehören „Applied Data Science with Python“ von der University of Michigan und „Data Science Specialization“ von der Johns Hopkins University.
- EDX: Data-Science-Kurse sind auf edX von mehreren renommierten Hochschulen und Organisationen verfügbar. „Introduction to Data Science in Python“ der University of Michigan und „Data Science Essentials“ von Microsoft sind zwei beliebte Kurse.
- DataCamp: DataCamp ist eine Online-Lernumgebung mit einem starken Schwerpunkt auf Datenwissenschaft und -analyse. Zu den angebotenen Kursen gehören Python, R, SQL und andere datenbezogene Technologien.
- Udemy: Data-Science-Kurse sind auf Udemy auf verschiedenen Niveaus verfügbar, von Einsteigerkursen bis hin zu Fortgeschrittenenkursen. Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp und Complete Data Science Training with Python for Data Analysis sind zwei beliebte Kurse.
- Codecademy: Data Science-Kurse sind bei Codecademy verfügbar, beispielsweise „Datenanalyse mit Pandas“ und „Datenvisualisierung mit Python“.
Zusätzlich zu diesen Online-Kursen können Sie Data Science mithilfe einer Vielzahl von Büchern, Blogs und Tutorials erlernen. Wes McKinneys „Python for Data Analysis“ und Joel Grus‘ „Data Science from Scratch“ sind zwei beliebte Bücher.
Bei der Auswahl eines Data-Science-Kurses ist es wichtig, Ihr Kenntnisniveau, Ihren Lernstil und Ihre Ziele zu berücksichtigen. Während sich andere Kurse möglicherweise mehr mit Geschäftsanalysen und Entscheidungsfindung befassen, konzentrieren sich andere möglicherweise mehr auf Programmier- und technische Fähigkeiten. Lesen Sie unbedingt die Rezensionen und Kursbeschreibungen sorgfältig durch, um den für Sie geeigneten Data-Science-Kurs zu finden.
Die besten Orte, um Remote-Einstiegsjobs im Bereich Data Science zu finden
Dies sind einige hervorragende Strategien, um Ihre idealen Data-Science-Jobs zu finden:
- Job Börsen: Der naheliegendste Ausgangspunkt sind Online-Jobbörsen wie Monster.com und Indeed.com.
- Networking: Kontakte zu Menschen zu knüpfen, die Ihnen Ratschläge geben oder Sie sogar bei der Jobsuche unterstützen können, ist eine großartige Möglichkeit, neue Möglichkeiten in Ihrem Bereich zu finden.
- LinkedIn: LinkedIn ist eine fantastische Ressource für Networking und Jobsuche.
- Online-Communities: Auf Websites wie Reddit oder Indie Hackers können Sie mit anderen in Kontakt treten, die Ihr Interesse an Datenwissenschaft teilen, ohne jemals Ihr Zuhause verlassen zu müssen.
- Kongresse: Wenn Sie nicht wissen, wo Sie sonst suchen sollen, sind Konferenzen eine hervorragende Möglichkeit, Einsteigerjobs im Bereich Data Science zu finden.
Was für eine Karriere ist Data Science?
Anders ausgedrückt bezieht sich Data Science in der Technologie auf Infrastruktur, Tests, maschinelles Lernen zur Entscheidungsfindung und Datenprodukte.
Welchen Job macht ein Datenwissenschaftler?
Ein als Datenwissenschaftler bekannter Analyseexperte ist für das Sammeln, Analysieren und Interpretieren von Daten verantwortlich, um die Entscheidungsfindung innerhalb eines Unternehmens zu unterstützen.
Wie schwer ist Data Science?
Um im schwierigen Fach Datenwissenschaft erfolgreich zu sein, sind solide Kenntnisse in Programmierung, maschinellem Lernen, Statistik und Mathematik erforderlich. Der Schwierigkeitsgrad der Aufgabe hängt jedoch von Ihrem Hintergrund, Ihrem Erfahrungsstand und den jeweiligen Projekten ab, an denen Sie arbeiten.
Ist Data Science ein totes Feld?
Nein, es ist kein aussterbendes Feld; vielmehr entwickelt es sich weiter. Die Position bleibt bestehen, solange ein Datenwissenschaftler die Lücke zwischen technischen und betriebswirtschaftlichen Fähigkeiten schließen und Daten zur Lösung von Problemen nutzen kann.
Welcher Abschluss ist für einen Datenwissenschaftler erforderlich?
Bachelorabschluss
In der Regel benötigen Sie mindestens einen Bachelor-Abschluss in Datenwissenschaft oder einem Bereich, der mit Computern zu tun hat, um als Datenwissenschaftler auf Einstiegsniveau Fuß zu fassen. Für einige Tätigkeiten im Bereich Datenwissenschaft ist jedoch ein Master- oder Doktorgrad erforderlich.
Erfordert Data Science Codierung?
Ja, es erfordert Codierung. Data Science nutzt Programmiersprachen wie Python und R, um Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen und mit riesigen Datensätzen zu arbeiten.
Ist Data Science ein It-Job?
Ja. Data Science ist ein Beruf, der IT nutzt. Datenwissenschaftler sind darauf spezialisiert, ihrem Unternehmen bei der Nutzung von Daten zu helfen, während die meisten Jobs in der IT ihrem Unternehmen bei der Nutzung einer bestimmten Technologie helfen.
Zusammenfassung
Die Fähigkeiten, die Sie benötigen, um Datenwissenschaftler zu werden, können durch eine Vielzahl von Online-Kursen, Büchern und anderen Ressourcen erlernt werden. Um eine Stelle zu finden, die Ihren Fähigkeiten und Fachkenntnissen am besten entspricht, ist es wichtig, die Stellenbeschreibungen und Anforderungen sorgfältig zu recherchieren, bevor Sie sich für Stellen im Bereich Data Science bewerben.
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Bibliographie
