Als Data Scientist können Sie technologische Entwicklungen vorantreiben und gleichzeitig eine erfüllende pädagogische und analytische Tätigkeit ausüben. Da sich Unternehmen zunehmend auf Big Data verlassen, um ihre Entscheidungen zu treffen, ist die Nachfrage nach qualifizierten Datenwissenschaftlern gestiegen. Erfahren Sie mehr über die Stellenbeschreibung eines Data Scientists, das Gehalt, die Qualifikationen und den Unterschied zwischen einem Data Scientist und einem Data Analyst (Data Scientist vs. Data Analyst).
Wer ist ein Datenwissenschaftler?
Ein Data Scientist ist ein Analyseexperte, der Daten für die Entscheidungsfindung erfasst, analysiert und interpretiert. Die Aufgaben eines Data Scientists umfassen eine breite Palette von Standard- und technischen Jobs, wie z. B. die eines Mathematikers, Naturwissenschaftlers und Softwareprogrammierers. Es erfordert die Umsetzung wissenschaftlicher Konzepte neben dem Einsatz modernster Analysemethoden wie maschinellem Lernen und Prognosen.
Unternehmen beschäftigen in der Regel Data Scientists, um Datenberge auf der Suche nach Erkenntnissen zu sichten. Diese Erkenntnisse können verwendet werden, um das Kundenerlebnis zu verbessern, neue Einnahmequellen zu generieren, Betrug zu verhindern und eine Vielzahl anderer Ziele zu erreichen. Medizinische Zentren, Universitäten, Regierungsbehörden und sogar professionelle Sportteams profitieren alle von ihrer aufschlussreichen analytischen Arbeit.
Stellenbeschreibung Data Scientist
Die Stellenbeschreibung eines Datenwissenschaftlers beinhaltet oft das Sammeln und Analysieren von Daten aus einer Vielzahl von Quellen, um einen Einblick in die Geschäftstätigkeit eines Unternehmens zu erhalten. Der Wissenschaftler verwendet analytische und statistische Verfahren sowie Technologien der künstlichen Intelligenz, um bestimmte Unternehmensabläufe zu automatisieren und einzigartige Lösungen für kritische Herausforderungen zu generieren. In der Zwischenzeit sollten Sie die Ergebnisse nach der Analyse der Daten in einem ansprechenden und verständlichen Format präsentieren. Das Endziel besteht darin, das Unternehmen bei der Trendanalyse für eine verbesserte Entscheidungsfindung zu unterstützen. Ein kompetenter Data Scientist benötigt daher eine Reihe von Fähigkeiten, die die in der Stellenbeschreibung angegebenen notwendigen Anforderungen umfassen. Entdecken Sie die wichtigsten Anforderungen, Aufgaben und Fähigkeiten, die eine Stellenbeschreibung für einen Data Scientist beinhalten sollte.
Aufgaben:
- Sammeln nützlicher Informationen aus großen Datenbanken.
- Auswahl von Merkmalen, Entwicklung und Optimierung von Klassifikatoren mit dem Einsatz von Werkzeugen für maschinelles Lernen.
- Durchführung einer strukturierten und unstrukturierten Datenaufbereitung Steigerung der Datenerfassungsmethoden zur Erfassung aller erforderlichen Daten für die Erstellung analytischer Systeme
- Datenvorbereitung, die Verarbeitung, Bereinigung und Überprüfung auf Fehler umfasst, bevor die Analyse beginnen kann.
- Verarbeitung riesiger Datensätze für Erkenntnisse und Antworten.
- Erstellen von Algorithmen für Vorhersage- und maschinelle Lernsysteme
- Bereitstellung einer transparenten Darstellung der Ergebnisse
- Ideen zur Lösung von Unternehmensproblemen vorbringen
- Arbeiten Sie mit den Fachbereichen IT und Business zusammen
Fähigkeiten und Anforderungen
- Erfahrung in Data Science oder Datenanalyse mit einer Erfolgsbilanz.
- Kenntnisse in maschinellem Lernen und Operations Research
- Erfahrung mit Data-Mining
- Kenntnisse in Scala, Java oder C++ sind von Vorteil
- Sie müssen über Kenntnisse in R, SQL und Python verfügen.
- Erfahrung mit BI-Plattformen und Datenframeworks.
- Geschäftssinn und analytisches Denkvermögen
- Kompetenz in Mathematik
- Fähigkeit, Probleme zu lösen
- Überlegene Fähigkeiten in mündlicher und schriftlicher Präsentation
- Ein BSc/BA in Informatik/Ingenieurwesen/relevanter Fachrichtung oder ein Hochschulabschluss in Data Science
Gehalt als Data Scientist
Derzeit beträgt das Durchschnittsgehalt eines Datenwissenschaftlers in den Vereinigten Staaten 122,338 $; diese Zahl schwankt jedoch regelmäßig. Mehrere Faktoren bestimmen auch die Gehaltsspanne eines Data Scientists. Sie beinhalten also:
#1. Erfahrungslevel
Meistens bestimmt das Niveau der Expertise auf dem Gebiet das Gehalt eines Data Scientists. Gehaltsvorstellungen machen Sinn, wenn man bedenkt, welche Expertise für die Position eines Data Scientists erforderlich ist. Dennoch ist Ihr Erfahrungsniveau gerade in einem Nischenberuf wie Data Science entscheidend.
Auch der Einstieg in den Bereich Data Science ist vielfältig. Einige Data Scientists haben fortgeschrittene Abschlüsse in Fächern wie Informatik oder Statistik, während andere direkt von der High School kommen. In der Zwischenzeit steigen die Menschen auf verschiedenen anderen Wegen die Karriereleiter hinauf. Einige Menschen treten beispielsweise als Datenwissenschaftler oder Programmierer in den Arbeitsmarkt ein, bevor sie sich in einem spezialisierteren Sektor niederlassen. All diese Faktoren wirken sich auf Ihr potenzielles Einkommen aus.
# 2. Ort
Angesichts der Betonung von Autonomie und Technologie in der Datenwissenschaft ist dies ein hervorragendes Feld für Remote-Arbeiter. Ein Datenwissenschaftler, der remote arbeitet, kann mit einem Jahresverdienst von 153,137 US-Dollar rechnen. Der Standort Ihrer Arbeit oder Ihres Hauses kann sich jedoch auf Ihre Bezahlung auswirken.
#3. Industrie
Die Branche, in der Sie arbeiten, kann einen großen Einfluss auf Ihr Jahreseinkommen haben. Beispielsweise zahlt die Immobilienbranche Datenwissenschaftlern 18 % mehr als das Durchschnittsgehalt. Die Informationstechnologie (IT)-Branche zahlt Data Scientists die zweithöchsten Gehälter. Mittlerweile verdienen Data Scientists im IT-Sektor 14 % mehr als ihre Kollegen in anderen Bereichen.
Qualifikationen für Datenwissenschaftler
Nachfolgend sind die wichtigsten Qualifikationen für einen Data Scientist aufgeführt:
#1. Besorgen Sie sich einen Master- oder PH.D-Abschluss
Dies ist eine der wichtigsten Qualifikationen, um ein Data Scientist zu sein. Master- und Doktoranden haben einen Vorteil bei der Stellensuche im Bereich Data Science. Gefragte Absolventinnen und Absolventen im Bereich Data Science haben einen Background in Data Science, Informatik, Informatik, Mathematik und Statistik. Viele Arbeitgeber schätzen MINT-Fächer wie Biotechnik, Maschinenbau und Physik. Denken Sie auch daran, dass Data Scientists die Besonderheiten der verteilten Datenspeicherung und -berechnung kennen müssen, um diese Tools effektiv für die Entwicklung von Modellen und Prognosen einzusetzen.
#2. Erhalten Sie eine Position auf der Einstiegsebene
Viele Unternehmen haben einen dringenden Bedarf an Einstiegspositionen für Data Scientists. Informieren Sie sich über die Rollen von Junior Data Analyst und Junior Data Scientist. Data-Science-Einstiegspositionen sind mit systemabhängiger Ausbildung in datenbezogenen Bereichen möglicherweise einfacher zu erreichen. Es ist auch wichtig, sich gut auf ein Vorstellungsgespräch vorzubereiten, insbesondere wenn Sie eine Stelle im Bereich Data Science anstreben.
#3. Kenntnisse in Mathematik
Die Fähigkeit, Algebra und Analysis zu verstehen, ist eine der Grundvoraussetzungen für eine Karriere als Data Scientist. Sie müssen auch lernen, wie Sie Algorithmen optimieren, um neuartige Datenlösungen zu entwickeln.
#4. Kenntnisse im maschinellen Lernen
Sie müssen die verschiedenen Techniken des maschinellen Lernens verstehen, z. B. Baummodelle, Verstärkungsprogrammierung, logistische Regression (LR) und künstliche neuronale Netze. Mit Hilfe dieser Strategien können Sie daher auch eine Vielzahl von datenwissenschaftlichen Herausforderungen auf der Grundlage von Prognosen wichtiger organisatorischer Ergebnisse angehen.
#5. Kommunikationsfähigkeit
Schließlich ist dies eine der Qualifikationen für eine Karriere als Data Scientist. Sie müssen in der Lage sein, Ihren Kollegen und Führungskräften, von denen einige möglicherweise keinen Hintergrund in Informatik haben, komplizierte technologische Ideen zu erklären. Außerdem sollten Sie in der Lage sein, diesen Menschen schwierige Ideen auf eine Weise zu erklären, die für sie leicht verständlich ist.
#6. Zusammenarbeit
Möglicherweise müssen Sie mit Führungskräften zusammenarbeiten und als Team zusammenarbeiten, um die Herausforderungen des Unternehmens anzugehen und Strategien zur Verbesserung des Arbeitsablaufs zu entwickeln. Sie können während des Produktentwicklungsprozesses auch mit Produktentwicklern und Vermarktern zusammenarbeiten, um bei der Einführung der neuen Artikel zu helfen.
Datenwissenschaftler vs. Datenanalyst
Im Jahr 2023 werden Datenwissenschaftler und Datenanalysten voraussichtlich zwei der Jobs mit der höchsten Nachfrage und Bezahlung sein. Die Unterscheidung zwischen einem Datenanalysten und einem Datenwissenschaftler ist nicht immer einfach, obwohl das Interesse im Bereich der Datenfachleute sehr groß ist. Sie unterscheiden sich also in folgenden Punkten:
Erstens können sich die Aufgaben eines Datenanalysten oder Datenwissenschaftlers je nach Branche, in der er beschäftigt ist, und seinem physischen Standort ändern. Die Arbeit eines Datenanalysten umfasst die Untersuchung der Ursachen von Ereignissen, wie z. B. Umsatzrückgängen, oder die Entwicklung von Dashboards zur Verfolgung von Leistungskennzahlen. Auf der anderen Seite verwenden Datenwissenschaftler Big-Data-Frameworks wie Hadoop und Datenmodelle, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen (Datenwissenschaftler vs. Datenanalyst).
Zweitens wird ein vorhandener Datensatz von einem Datenanalysten analysiert, während Datenwissenschaftler neuartige Ansätze zur Datenerfassung und -analyse entwickeln, die dann von Datenanalysten verwendet werden können. Wenn Sie also eine Leidenschaft für Mathematik, Statistik und Programmierung haben, könnten Sie ein ausgezeichneter Kandidat für diesen Arbeitsbereich sein (Datenwissenschaftler vs. Datenanalyst).
Drittens führen Analysten bei der Suche nach Mustern und Entwicklungen in statistischen Daten Datenvergleiche durch, während Data Scientists Datenerfassungs-Frameworks und -Modelle erstellen (Data Scientist vs. Data Analyst).
Schließlich besteht die Hauptaufgabe eines Datenanalysten darin, strukturierte Daten anzuwenden, um Lösungen für beobachtbare Probleme zu finden, die im Unternehmen auftreten. Ihre Verantwortlichkeiten ändern sich in der Regel je nach Branche, in der sie beschäftigt sind, sowie nach ihrem Fachwissen. Andererseits besteht die Hauptaufgabe von Datenwissenschaftlern darin, Vorhersagen durch die Anwendung ausgefeilterer Datenmethoden zu erstellen (Datenwissenschaftler vs. Datenanalyst).
Ist es schwer, Data Scientist zu werden?
Nein ist es nicht. Ein solides Verständnis in Mathematik und Informatik sowie Vorkenntnisse im Umgang mit riesigen Datensätzen sind jedoch in der Regel Voraussetzungen für eine Karriere als Data Scientist. Darüber hinaus ist die Vertrautheit mit maschinellem Lernen und statistischer Schätzung oft hilfreich.
Werden Data Scientists gut bezahlt?
Laut Glassdoor liegt das Jahresgehalt, das am unteren Ende des Gehaltsspektrums für Datenwissenschaftler liegt, bei 78 Dollar. Diese Lohnspanne reicht an ihrem Höchstpunkt bis zu 204,000 $. In den Vereinigten Staaten kann Ihre Vergütung als Data Scientist von verschiedenen Faktoren beeinflusst werden.
Ist Data Scientist viel Mathematik?
Für Berufe im Datenbereich ist eine mathematische Ausbildung notwendig. Denn die Entwicklung von Algorithmen für maschinelles Lernen, die Durchführung von Analysen und die Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten erfordern Mathematik. Auch wenn Mathematik nicht die einzige Voraussetzung für Ihren akademischen und beruflichen Weg in Data Science ist, wird sie fast immer eine der wichtigsten Voraussetzungen sein.
Wie viele Jahre dauert es, um Data Scientist zu werden?
Es gibt Bachelor-Studiengänge in Data Science, die vier Jahre dauern, und es gibt auch Bootcamps, die drei Monate dauern. Wenn Sie also bereits einen Bachelor-Abschluss haben oder ein intensives Ausbildungsprogramm absolviert haben, sollten Sie vielleicht über einen Master-Abschluss nachdenken, der in nur einem Jahr abgeschlossen werden kann.
Kodiert ein Data Scientist?
Die meisten erfahrenen Datenwissenschaftler in der Belegschaft programmieren heute noch, da dies eine Voraussetzung für ihre Rollen ist. Das Umfeld der Datenwissenschaft verändert sich jedoch ständig, und es sind jetzt Tools verfügbar, mit denen Menschen Datenprojekte von Anfang bis Ende abschließen können, ohne jemals eine Codezeile zu berühren.
Was sind einige häufige Herausforderungen, denen Data Scientists gegenüberstehen?
Der Umgang mit großen Datensätzen, die Arbeit mit komplizierten Algorithmen und die Entdeckung neuer Möglichkeiten zur Visualisierung von Daten sind nur einige der üblichen Probleme, mit denen Data Scientists konfrontiert sind. Darüber hinaus müssen sie ihre Ergebnisse möglicherweise auch einem nicht technisch orientierten Publikum vermitteln.
Was macht einen guten Data Scientist aus?
Die Verbindung zwischen Business und Daten wird durch kompetente Data Scientists ermöglicht. Sie müssen über fundiertes Fachwissen verfügen, um komplizierte Sachverhalte verständlich zu erklären, sowie über die Fähigkeit verfügen, die Ergebnisse ihrer Recherche visuell darzustellen. Ein effektiver Datenwissenschaftler verfügt nicht nur über starke Schreibfähigkeiten, sondern auch über starke kognitive und problemlösende Fähigkeiten.
Mit wem arbeitet ein Data Scientist zusammen?
In den meisten Fällen erfüllt ein Datenwissenschaftler seine Aufgaben für eine Organisation oder ein Unternehmen, wo er Teil eines Teams anderer Datenwissenschaftler ist, die unterschiedliche Datenmengen untersuchen. Möglicherweise müssen sie ihre Entwicklungen und Entdeckungen Vorgesetzten wie einem leitenden Datenwissenschaftler vorlegen.
Wie lange dauert es, ein Data Scientist zu werden?
Um eine Position als Data Scientist auf Einstiegsniveau zu erhalten, dauert es in der Regel zwischen sieben und zwölf Monaten intensiven Lernens für eine Person ohne vorherige Programmier- und/oder Mathematikerfahrung.
Bibliographie
- coursera.org
- techstarget.com
- abschlussundkarriere.info
- simplilearn.com
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