Die Aufgabe eines Datenwissenschaftlers besteht darin, Informationen zu sammeln, Business Intelligence zu analysieren und Statistiken anzuwenden. Viele Unternehmen und Branchen stellen Datenwissenschaftler ein, weil sie über wichtige Datenanalysefähigkeiten verfügen, die Entscheidungsprozesse vorantreiben können. Wenn Sie darüber nachdenken, Datenwissenschaftler zu werden, sollten Sie mehr über Ihre Verdienstmöglichkeiten erfahren.
In diesem Artikel besprechen wir das Gehalt und die Berufsaussichten eines Datenwissenschaftlers sowie Tipps, die Ihnen dabei helfen, in diesem Bereich hervorragende Leistungen zu erbringen.
Wer ist ein Data Scientist?
Ein Datenwissenschaftler ist ein Analyseexperte, der Daten sammelt, analysiert und interpretiert, um die Entscheidungsfindung im Unternehmen voranzutreiben. Die Rolle eines Datenwissenschaftlers umfasst Aspekte verschiedener traditioneller und technischer Berufe. Zum Beispiel Mathematiker, Naturwissenschaftler, Statistiker und Computerprogrammierer. Dabei kommt es auf die Anwendung moderner Analysetechniken wie maschinelles Lernen und prädiktive Modellierung sowie wissenschaftlicher Prinzipien an.
Im Rahmen datenwissenschaftlicher Initiativen arbeiten sie häufig mit großen Datenmengen, um Hypothesen zu entwickeln und zu testen, Schlussfolgerungen zu ziehen und Dinge wie Kunden- und Markttrends, finanzielle Risiken, Cybersicherheitsbedrohungen, Aktiengeschäfte, Gerätewartungsbedarf und medizinische Bedingungen zu analysieren.
Was genau macht ein Data Scientist?
Datenwissenschaftler entscheiden, welche Fragen ihr Team stellen soll und wie diese Fragen mithilfe von Daten beantwortet werden sollen. Sie erstellen häufig Vorhersagemodelle, um bei der Theoriebildung und Prognose zu helfen.
Sie können täglich folgende Aufgaben wahrnehmen:
- Identifizieren Sie Muster und Trends in Datensätzen, um Erkenntnisse zu gewinnen.
- Erstellen Sie Algorithmen und Datenmodelle, um Ergebnisse vorherzusagen. Wenden Sie Ansätze des maschinellen Lernens an, um die Qualität von Daten oder Produktangeboten zu verbessern.
- Kommunizieren Sie Empfehlungen an andere Teams und leitende Mitarbeiter
- Setzen Sie Datentools wie Python, R, SAS oder SQL in der Datenanalyse ein. Bleiben Sie über Fortschritte in der Datenwissenschaft auf dem Laufenden
Rollen und Verantwortlichkeiten von Datenwissenschaftlern
In Organisationen übernehmen Datenwissenschaftler die Führung bei datenwissenschaftlichen Anwendungen. Sie haben häufig die Aufgabe, Informationen zu finden, die effektivere Marketingkampagnen, einen besseren Kundenservice, ein stärkeres Lieferkettenmanagement und insgesamt bessere Geschäftsentscheidungen und -strategien ermöglichen. Dazu analysieren sie quantitative und qualitative Datenmengen basierend auf den Anforderungen bestimmter Anwendungen.
Möglicherweise werden sie auch gebeten, Daten zu untersuchen, ohne dass eine konkrete geschäftliche Herausforderung zu bewältigen ist. In diesem Fall müssen sie sowohl mit den Daten als auch mit dem Unternehmen vertraut sein, um Fragen zu formulieren, Analysen durchzuführen und den Führungskräften Einblicke in mögliche Verbesserungen des Geschäftsbetriebs, der Waren oder Dienstleistungen zu geben.
Zu ihren Hauptaufgaben gehören folgende Tätigkeiten:
- Beschaffung und Aufbereitung relevanter Daten zur Verwendung in Analyseanwendungen
- Einsatz verschiedener Arten von Analysetools zur Erkennung von Mustern, Trends und Beziehungen in Datensätzen
- Entwicklung statistischer und prädiktiver Modelle zum Vergleich der Datensätze
- Und sie erstellen Datenvisualisierungen, Dashboards und Berichte, um ihre Ergebnisse zu kommunizieren.
- Viele Unternehmen verlassen sich darauf, dass sie dabei helfen, Best Practices für die Datenerfassung, -aufbereitung und -analyse zu entwickeln und zu fördern.
Darüber hinaus entwickeln sie KI-Technologien für den internen oder externen Gebrauch, wie etwa Konversations-KI-Systeme, KI-gesteuerte Robotik und andere autonome Maschinen, etwa wichtige Komponenten in selbstfahrenden Autos.
Qualifikationen und erforderliche Fähigkeiten
Datenwissenschaftler müssen in der Lage sein, eine Vielzahl schwieriger Planungs-, Modellierungs- und Analyseaufgaben termingerecht zu erledigen. Vor diesem Hintergrund Fachwissen in zahlreichen datenwissenschaftlichen Tools und Bibliotheken; Big-Data-Plattformen wie Spark, Kafka, Hadoop und Hive; und Programmiersprachen wie Python, R, Julia, Scala und SQL sind erforderlich.
Data Mining, prädiktive Modellierung, maschinelles Lernen und Deep Learning gehören zu den technischen Fähigkeiten, die für die Stelle erforderlich sind, ebenso wie die Datenverarbeitung und -aufbereitung im Vorfeld. Das Arbeiten mit einer Mischung aus strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten ist häufig erforderlich, insbesondere in Big-Data-Umgebungen, die eine Vielzahl von Datentypen enthalten. Es ist außerdem erforderlich, über vorherige Erfahrung mit statistischen Forschungs- und Analysetechniken, einschließlich Klassifizierung, Clustering, Regression und Segmentierung, zu verfügen. Unter Umständen sind auch Kenntnisse in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) erforderlich.
Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für erforderliche Fähigkeiten, die in Stellenausschreibungen angegeben sind:
Bildung, Schulung und Akkreditierung
Für die meisten Stellen im Bereich Data Science ist ein Bachelor-Abschluss in einem technischen Fach erforderlich. Die meisten von ihnen verfügen jedoch über einen Master-Abschluss in Statistik, Datenwissenschaft, Informatik oder Mathematik. In der Ausgabe 2021 der jährlichen Umfrage der Google-Tochter Kaggle zu maschinellem Lernen und Datenwissenschaft gaben 47.7 % der über 3,600 als Datenwissenschaftler beschäftigten Befragten an, einen Master-Abschluss zu haben, während weitere 15 % einen Doktortitel hatten.
Im Vergleich dazu verfügten laut Studie 30.1 % über einen Bachelor-Abschluss. Kaggle, eine Online-Community für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft, wies jedoch darauf hin, dass der Anteil der Befragten mit Hochschulabschluss in den letzten Jahren nur gestiegen sei.
Angehende und erfahrene Datenwissenschaftler können auch von Bootcamps und Online-Kursen profitieren, die von Bildungsplattformen wie Coursera, Udemy und Kaggle angeboten werden. Darüber hinaus stehen Zertifizierungsoptionen über Universitäten, Technologieanbieter und Branchenorganisationen zur Verfügung.
Wichtige Teilgebiete der Datenwissenschaft
Die folgenden Disziplinen sind wichtige Bestandteile der Arbeit eines Datenwissenschaftlers:
#1. Aufbereitung von Daten
Die erste Phase bei datenwissenschaftlichen Anwendungen besteht darin, die Daten zu sammeln und für die Analyse aufzubereiten. Der Prozess des Erhaltens, Bereinigens, Organisierens, Manipulierens und Validierens von Datensätzen für die Analyse wird als Datenvorbereitung bezeichnet. Während des Datenaufbereitungsprozesses arbeiten Datenwissenschaftler und Dateningenieure häufig zusammen.
#2. Datenanalyse
Das Hauptziel der datenwissenschaftlichen Bemühungen besteht darin, Daten zu analysieren, um Muster, Korrelationen, Anomalien und andere wichtige Informationen aufzudecken. Insgesamt zielt ihre Analysearbeit darauf ab, die Unternehmensleistung zu steigern und Unternehmen dabei zu helfen, sich einen Wettbewerbsvorteil gegenüber der Konkurrenz zu verschaffen.
#3. Bergbaudaten
Die Suche nach Mustern und Zusammenhängen in riesigen Datensätzen ist Teil von Datenanalyseinitiativen. Data Mining wird häufig durch die Anwendung fortschrittlicher Algorithmen auf die untersuchten Daten erreicht. Die Ergebnisse der Algorithmen werden dann von Datenwissenschaftlern verwendet, um analytische Modelle zu entwickeln.
#4. Lernen durch Maschine
Maschinelles Lernen treibt zunehmend Data Mining und Analytics voran, bei denen Algorithmen erstellt werden, um etwas über Datensätze zu lernen und dann die gewünschten Informationen darin zu identifizieren. Sie sind bei Bedarf für das Training und die Überwachung von Algorithmen für maschinelles Lernen verantwortlich. Deep Learning ist eine fortgeschrittenere Form des maschinellen Lernens, das künstliche neuronale Netze nutzt.
#5. Modellierung, die die Zukunft vorhersagt
Datenwissenschaftler müssen häufig in der Lage sein, Vorhersagemodelle für verschiedene Geschäftsszenarien zu entwickeln, um zukünftige Konsequenzen und Verhaltensweisen zu untersuchen. Es können Modelle erstellt werden, um vorherzusagen, wie verschiedene Kunden auf Marketingangebote reagieren werden, oder um potenzielle Krankheitssymptome zu identifizieren.
Statistische Untersuchung. Zu einem Data-Science-Job gehört auch die Analyse von Datensätzen mithilfe statistischer Analysetools. Die statistische Analyse ist ein wichtiger Bestandteil der Arbeit von Datenwissenschaftlern, um Daten zu untersuchen und verborgene Trends und Muster für die Analyse und Interpretation aufzudecken.
Visualisierung von Daten. Erkenntnisse aus datenwissenschaftlichen Anwendungen werden in der Regel in Diagrammen oder anderen Arten von Datenvisualisierungen dargestellt, damit Führungskräfte und Mitarbeiter sie leicht verstehen können. Außerdem kombinieren sie häufig verschiedene Visualisierungen, um Berichte, interaktive Dashboards oder umfangreiche Datengeschichten zu erstellen.
Wie werde ich ein Data Scientist?
Im Allgemeinen erfordert die Ausbildung zum Datenwissenschaftler eine gewisse formale Ausbildung. Hier sind einige Dinge, über die Sie nachdenken sollten.
#1. Machen Sie einen Abschluss in Datenwissenschaft
Arbeitgeber ziehen es vor, Hochschulzeugnisse einzusehen, um sicherzustellen, dass Sie über die nötigen Kenntnisse für einen Job im Bereich Datenwissenschaft verfügen, auch wenn dies nicht immer unbedingt erforderlich ist. Um sich in der Branche einen Vorsprung zu verschaffen, sollten Sie über einen entsprechenden Bachelor-Abschluss in Datenwissenschaft, Statistik oder Informatik nachdenken.
#2. Verbessern Sie relevante Fähigkeiten
Erwägen Sie die Teilnahme an einem Online-Kurs oder die Anmeldung zu einem entsprechenden Bootcamp, wenn Sie glauben, dass Sie Ihre Hard-Data-Kenntnisse verbessern können. Hier sind einige der Fähigkeiten, die Sie besitzen möchten:
Computersprachen
Sie können damit rechnen, Zeit damit zu verbringen, riesige Datenmengen mithilfe von Computersprachen zu sortieren, zu analysieren und zu verwalten.
Maschinelles Lernen und Deep Learning
Der Einsatz von maschinellem Lernen und Deep Learning in Ihrem Data-Science-Job bedeutet, die Qualität der von Ihnen gesammelten Daten ständig zu verbessern und möglicherweise die Ergebnisse zukünftiger Datensätze vorhersagen zu können. Ein Kurs zum maschinellen Lernen kann Ihnen die Grundlagen vermitteln.
Große Daten
Einige Arbeitgeber möchten möglicherweise, dass Sie Erfahrung im Umgang mit großen Datenmengen haben. Hadoop und Apache Spark sind zwei Software-Frameworks zur Verarbeitung großer Datenmengen.
Kommunikation
Selbst die klügsten Datenwissenschaftler werden nicht in der Lage sein, etwas zu ändern, wenn sie nicht in der Lage sind, ihre Ergebnisse effektiv zu vermitteln. Datenwissenschaftler streben häufig nach der Fähigkeit, Ideen und Ergebnisse sowohl mündlich als auch schriftlich zu kommunizieren.
#3. Finden Sie eine Einstiegsstelle im Bereich Datenanalyse
Obwohl es zahlreiche Möglichkeiten gibt, Datenwissenschaftler zu werden, könnte der Einstieg in einen vergleichbaren Einstiegsberuf ein guter Einstieg sein. Suchen Sie nach Jobs, bei denen es um viele Daten geht, z. B. Datenanalysten, Business-Intelligence-Analysten, Statistiker oder Dateningenieure. Wenn Ihr Wissen und Ihre Talente wachsen, können Sie sich zum Wissenschaftler hocharbeiten.
#4. Machen Sie sich bereit für Vorstellungsgespräche mit Data Scientists
Möglicherweise fühlen Sie sich nach einigen Jahren der Arbeit mit Datenanalysen bereit, in die Datenwissenschaft einzusteigen. Bereiten Sie Antworten auf erwartete Interviewfragen vor, sobald Sie sich ein Interview gesichert haben. Da Jobs als Datenwissenschaftler sehr technisch sein können, werden Ihnen möglicherweise technische und verhaltensbezogene Fragen gestellt. Bereiten Sie sich auf beides vor, indem Sie Ihre Antwort laut aussprechen. Die Vorbereitung von Beispielen aus Ihren früheren beruflichen oder akademischen Erfahrungen kann Ihnen helfen, gegenüber Interviewern selbstbewusst und kompetent zu wirken.
Was ist der Unterschied zwischen einem Datenanalysten und einem Datenwissenschaftler?
Sowohl Datenanalysten als auch Datenwissenschaftler suchen nach Trends oder Mustern in Daten, um neue Ansätze für Unternehmen zu entdecken, mit denen sie bessere betriebliche Entscheidungen treffen können. Allerdings haben Datenwissenschaftler mehr Verantwortung und werden oft als höherrangiger angesehen als Datenanalysten.
Von Datenwissenschaftlern wird häufig erwartet, dass sie ihre eigenen Fragen zu den Daten stellen, obwohl Datenanalysten möglicherweise Teams unterstützen, die bereits Ziele vor Augen haben. Ein Datenwissenschaftler kann auch mehr Zeit darauf verwenden, Modelle zu erstellen, maschinelles Lernen anzuwenden oder komplexe Programmierungen zu kombinieren, um Daten zu lokalisieren und zu analysieren.
Gehalt für Datenwissenschaftler
Das durchschnittliche Einkommen eines Datenwissenschaftlers in den Vereinigten Staaten beträgt 108,659 US-Dollar pro Jahr.
Nach Angaben des US Bureau of Labor Statistics (BLS) wird die Zahl der Berufe im Bereich Datenwissenschaftler in den nächsten zehn Jahren voraussichtlich um 36 % steigen (viel schneller als im Landesdurchschnitt).
Das Aufkommen von Big Data und seine zunehmende Bedeutung für Unternehmen und andere Organisationen sind mit der gestiegenen Nachfrage verbunden.
Citizen Data Scientists vs. Datenwissenschaftler
Viele Unternehmen verlassen sich mittlerweile neben erfahrenen Datenwissenschaftlern auch auf Citizen Data Scientists, die einige Analysearbeiten durchführen. Dazu können BI-Spezialisten, Geschäftsanalysten, datenerfahrene Geschäftsanwender und anderes Personal gehören, das an datenwissenschaftlichen Bemühungen beteiligt ist. Im Folgenden sind die Unterschiede zwischen den beiden Gruppen aufgeführt:
#1. Bildung
Während Datenwissenschaftler in der Regel über entsprechende Abschlüsse verfügen, verfügen Citizen Data Scientists möglicherweise über einen vielfältigen Bildungshintergrund und nur über eine geringe oder keine professionelle Ausbildung in Datenwissenschaft. Sie verfügen jedoch häufig über Kenntnisse über Analysetools und -systeme, die es ihnen ermöglichen, Modelle zu entwickeln und einigermaßen schwierige Analyseaufgaben durchzuführen.
#fünfzehn. Codierung
Um Routinestudien durchzuführen, verlassen sich Citizen Data Scientists in der Regel auf Software, die vorgefertigte analytische Modellierungstools, Drag-and-Drop-Funktionen und benutzerfreundliche Algorithmen bietet. Während sie immer noch wichtige Muster oder Datenpunkte identifizieren können, können erfahrene Datenwissenschaftler komplizierte benutzerdefinierte Algorithmen erstellen und die Datenanalyse auf fortgeschrittenere Weise angehen.
#3. Gehalt
Wie bereits erwähnt, ist ein Datenwissenschaftler eine gut bezahlte Position. Citizen Data Scientists hingegen können Hobbys oder ehrenamtliche Mitarbeiter sein, die nicht zusätzlich zu ihrem regulären Gehalt vergütet werden, einige erhalten jedoch möglicherweise eine zusätzliche Vergütung für die von ihnen geleistete datenwissenschaftliche Arbeit.
Wie viel verdienen Datenwissenschaftler in Kalifornien?
Im Raum Kalifornien beträgt das geschätzte Gesamtgehalt eines Datenwissenschaftlers 169,306 US-Dollar, bei einem Durchschnittsgehalt von 128,620 US-Dollar. Diese Zahlen geben den Median an, der die Mitte der Gehaltsspannen darstellt, die mit unserer proprietären Total Pay Estimate-Methode berechnet werden und auf den von unseren Benutzern übermittelten Löhnen basieren. Das zusätzliche Gehalt wird voraussichtlich 40,686 US-Dollar pro Jahr betragen. Zusätzliche Vergütungen können einen finanziellen Anreiz, eine Provision, Trinkgelder und eine Gewinnbeteiligung umfassen. Der „Most Likely Range“ stellt Zahlen zwischen dem 25. und 75. Perzentil aller verfügbaren Gehaltsdaten für diese Rolle dar.
Können Datenwissenschaftler viel Geld verdienen?
Laut Glassdoor verdienen Datenwissenschaftler in den USA in der Regel etwa 117,000 US-Dollar pro Jahr. Dies kann jedoch abhängig von einer Reihe von Kriterien variieren, darunter Erfahrungsjahre, Bildungsgrad, Branche, Region und Spezialgebiet.
Können Datenwissenschaftler 300 pro Jahr verdienen?
Das 75. Perzentil des Grundeinkommens eines Data-Science-Managers auf Stufe 3 beträgt 310,000 US-Dollar, was einem jährlichen Wachstum von 13 % entspricht. Der typische Grundlohn für KI-Experten als einzelne Mitarbeiter liegt zwischen 105,000 US-Dollar für Mitarbeiter der Stufe 1 und 175,000 US-Dollar für Mitarbeiter der Stufe 3.
Was ist das Gehalt eines Datenwissenschaftlers?
Laut Indeed Salaries liegt das landesweite Durchschnittseinkommen eines Datenwissenschaftlers bei 124,493 US-Dollar pro Jahr. Dies hängt von einer Vielzahl von Kriterien ab, darunter Region, Branche und Umfang der Fachkompetenz. Klicken Sie auf den bereitgestellten Link, um die aktuellsten Gehaltsinformationen von Indeed zu erhalten.
Können Datenwissenschaftler 200 US-Dollar verdienen?
Das höchste gemeldete Einkommenspaket für einen Data Scientist bei LinkedIn beträgt 388,546 US-Dollar pro Jahr als Gesamtvergütung. Dazu gehören sowohl das Grundgehalt als auch etwaige zukünftige Aktienvergütungen und Boni. Laut LinkedIn beträgt das durchschnittliche jährliche Gesamteinkommen für die Rolle des Data Scientist 229,000 US-Dollar.
Kann man als Datenwissenschaftler Millionär werden?
Data Science hat, wie jeder andere Berufsweg auch, das Potenzial, Sie reich zu machen. Der Weg zu einem erfolgreichen datengesteuerten Job erfordert jedoch Engagement und viel harte Arbeit; es wird nicht schnell gehen.
Wie viel verdienen Python-Datenwissenschaftler?
Das durchschnittliche Jahresgehalt eines Python Data Scientist in den USA beträgt zum 127,128. Juli 31 2023 US-Dollar. Falls Sie einen schnellen Gehaltsrechner benötigen, ergibt das etwa 61.12 US-Dollar pro Stunde. Das entspricht 2,444 US-Dollar pro Woche oder 10,594 US-Dollar pro Monat.
Wie schwer ist Data Science?
Der Einstieg in ein Data-Science-Studium kann schwierig sein, da es solide Grundlagen in Mathematik, Statistik und Computerprogrammierung erfordert. Die Fähigkeiten und Informationen, die erforderlich sind, um in diesem Bereich hervorragende Leistungen zu erbringen, kann hingegen jeder mit dem richtigen Maß an Arbeit und Hingabe erwerben.
Zusammenfassung
Von Datenwissenschaftlern wird häufig erwartet, dass sie ihre eigenen Fragen zu den Daten stellen, obwohl Datenanalysten möglicherweise Teams unterstützen, die bereits Ziele vor Augen haben. Ein Datenwissenschaftler kann auch mehr Zeit darauf verwenden, Modelle zu erstellen, maschinelles Lernen anzuwenden oder komplexe Programmierungen zu kombinieren, um Daten zu lokalisieren und zu analysieren.
- DATENWISSENSCHAFTLER VS. DATENANALYST: Vollständiger Vergleich 2023
- Gehalt für Datenwissenschaftler: Durchschnittliches Gehalt für Datenwissenschaftler im Jahr 2023
- DATENWISSENSCHAFTLER: Definition, Pflichten, Gehalt, Qualifikation & Unterschied
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Bibliographie
