Die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern ist aufgrund der wachsenden Datenmengen, die Unternehmen heute sammeln, sprunghaft angestiegen, und es ist unwahrscheinlich, dass sich dieser Trend so schnell umkehrt. Datenwissenschaftler werden gut dafür bezahlt, dass sie Unternehmen dabei helfen, riesige, komplexe Datensätze zu verstehen. Viele Einstiegsjobs zahlen über 100,000 US-Dollar pro Jahr. Mittlerweile bieten immer mehr Schulen und Universitäten Data-Science-Abschlüsse an. Aber was ist, wenn Sie keine Chance haben, ein College zu besuchen? Nicht ärgern. Sie können auch ohne Abschluss Datenwissenschaftler werden. Sie können ein Datenwissenschaftler ohne Abschluss werden, indem Sie einfach dieser Schritt-für-Schritt-Anleitung folgen. Wir werden auch die Unterschiede zwischen einem Datenwissenschaftler und einem Datenanalysten sowie das erforderliche Gehalt untersuchen.
Was ist ein Data Scientist?
Unternehmen produzieren täglich enorme Datenmengen. In diesen Daten ist alles enthalten, von Kundeninformationen bis hin zur Bestandsverfolgung. Datenwissenschaftler sind dafür verantwortlich, diese Daten zu verwalten und in Wissen umzuwandeln, das Unternehmen für wichtige Entscheidungen nutzen können.
Kann man ohne Abschluss Datenwissenschaftler werden?
Ja, es ist möglich, ohne Abschluss als Datenwissenschaftler zu arbeiten. Obwohl in einigen Stellenbeschreibungen für Datenwissenschaftler möglicherweise höhere Abschlüsse in Mathematik, Informatik und Statistik gefordert werden, handelt es sich dabei in der Regel nicht um strenge Voraussetzungen.
So werden Sie Datenwissenschaftler ohne Abschluss
Das beliebteste Fachgebiet ist Data Science. Die Wahrscheinlichkeit, dass Kandidaten über einen echten Abschluss in Data Science verfügen, ist äußerst gering, da es sich um ein relativ neues Fachgebiet handelt. Hier sind einige wichtige Maßnahmen, die Ihnen helfen werden, Datenwissenschaftler zu werden, ohne dafür einen Abschluss zu haben. Als nächstes sind:
#1. Erhalten Sie die wesentlichen Hintergrundinformationen
Zahlreiche Zweige der Mathematik, Informatik und Statistik tragen alle zum weiten Feld der Datenwissenschaft bei. Sie können mehr über diese Themen erfahren, indem Sie verschiedene Bücher lesen. Der umfassende Leitfaden „Statistik für Datenwissenschaft“ von DataFlair erläutert einige der wichtigsten statistischen Ideen, die für die Datenwissenschaft relevant sind.
Darüber hinaus können Sie sich über Themen wie Infinitesimalrechnung, lineare Algebra, Wahrscheinlichkeit, diskrete Mathematik usw. informieren. Sie können Python und R, die beiden am häufigsten verwendeten Programmiersprachen im Bereich der Datenwissenschaft, erlernen, um Kenntnisse über die Grundlagen der Disziplin zu erlangen .
#2. Lernen Sie Data Science
Das Erlernen von Data Science ist nun der zweite entscheidende Schritt auf dem Weg zum Data Scientist ohne Abschluss. Woraus besteht Data Science? Datenextraktion, Datentransformation, Bereinigung, Visualisierung und Vorhersage sind nur einige der Elemente, aus denen Data Science besteht.
Jedes dieser Elemente muss separat beherrscht werden. Storytelling ist ein entscheidender Bestandteil der Datenwissenschaft. Um diese Fähigkeiten zu erlernen, müssen Sie mit einer Vielzahl von Werkzeugen vertraut sein. Beispielsweise müssen Sie mit Programmen wie ggplot2, seaborn und matplotlib zur Visualisierung vertraut sein.
#3. Untersuchen Sie Fallstudien in Echtzeit
Sobald Sie ein solides Verständnis von Data Science und den vielen Tools haben, die in den Data Science-Prozess involviert sind, sollten Sie sich zahlreiche Fallstudien ansehen und studieren, wie große Unternehmen Data Science nutzen, um ihre Geschäftstätigkeit und Umsätze zu steigern.
#4. Pflegen Sie laufende Projekte
Sie müssen an realen Projekten arbeiten, um echte Probleme anzugehen, um ein angemessenes Verständnis des eher praktischen Themas der Datenwissenschaft zu erlangen. Ihre Data-Science-Kenntnisse werden durch das Sammeln praktischer Erfahrungen bei der Lösung realer Probleme verbessert.
Es kann schwierig sein, als neuer Absolvent einen Job in der Datenwissenschaft zu finden. Stellen Sie daher sicher, dass Sie an lohnenswerten echten Projekten arbeiten und Ihre Fähigkeiten weiterentwickeln.
#5. Zertifiziert werden
Obwohl die Erlangung einer Zertifizierung optional ist, erhöht sie nur Ihre Chancen, ein Datenwissenschaftler ohne Abschluss zu werden. Ihre Fähigkeiten bei der Implementierung von Data Science werden durch eine offizielle Zertifizierung hervorgehoben.
Unternehmen wie Microsoft, Cloudera, SAS und andere bieten Zertifizierungen in Data Science an. Nachfolgend finden Sie eine Liste einiger dieser Zertifikate:
- SAS-zertifizierter Datenwissenschaftler
- Cloudera Certified Associate: Spark- und Hadoop-Entwicklerzertifizierung
- Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate
- Erstellen Sie ein Portfolio.
Die von Ihnen im Bereich Data Science geleistete Arbeit spiegelt sich in Ihrem Portfolio wider. Mehrere Data-Science-Initiativen können Ihnen dabei helfen, Ihr Portfolio zu verbessern. Sie können die Aufmerksamkeit mehrerer Personalvermittler auf sich ziehen, indem Sie Ihre Sichtbarkeit auf Plattformen wie Github, Linkedin, Kaggle, Tableau Public usw. erhöhen.
Sie können Ihr Portfolio auf eine bestimmte Position zuschneiden. Wenn Ihre Position beispielsweise maschinelles Lernen erfordert, müssen Sie Projekte in Ihrem Portfolio haben, die Algorithmen für maschinelles Lernen verwenden.
Das Datenanalyse-Portfolio ist eine weitere Art von Portfolio, mit dem Sie Datentransformation, -bereinigung, -visualisierung usw. zur Schau stellen können. Das narrative Portfolio ist die dritte Kategorie eines Portfolios, bei dem es sich um eine vollständige Initiative handelt, die ein Geschäftsproblem in Datenwissenschaft umwandelt.
#7. Nehmen Sie an Hackathons teil
Data Science dadurch zu erlernen ist die beste Methode. Kaggle ist nur einer von vielen Online-Veranstaltungsorten, die eine aktive Teilnahme an Data-Science-Wettbewerben ermöglichen. Durch die Teilnahme an diesen Wettbewerben können Sie Ihr Portfolio erweitern und Ihrem Lebenslauf Erfahrungen hinzufügen.
Durch umfassende Datenbereinigung, -transformation, -analyse und -visualisierung können Sie ein umfassendes Verständnis dafür erlangen, wie Sie Data Science unter realen Umständen anwenden können. Das Sammeln von Erfahrungen durch die Arbeit mit datenwissenschaftlichen Herausforderungen unterschiedlichen Ausmaßes wird Ihnen dabei helfen, Ihre Kompetenzen weiterzuentwickeln.
Wir durchliefen mehrere Prozesse, darunter den Erwerb erforderlicher Kenntnisse, die Entwicklung grundlegender datenwissenschaftlicher Fähigkeiten, den Erwerb von Referenzen, den Aufbau eines Portfolios und die Teilnahme an verschiedenen Wettbewerben. Mit diesen Schritten kann man auch ohne Abschluss Datenwissenschaftler werden.
Abschluss in Datenwissenschaft
Ein Data Science-Abschluss ist ein Studiengang, der sich auf die in diesem Bereich verwendeten Konzepte, Methoden und Geräte konzentriert. Informatik, Statistik und Domänenwissen werden im interdisziplinären Bereich der Datenwissenschaft vereint, um aus Daten Schlussfolgerungen und Informationen zu ziehen.
Kurse in den Bereichen Mathematik, Statistik, Informatik, Data Mining, maschinelles Lernen, Datenvisualisierung und Kommunikation finden sich häufig in datenwissenschaftlichen Studiengängen. Darüber hinaus können bestimmte Programme Kurse in bestimmten Bereichen wie Wirtschaft, Medizin oder Sozialwissenschaften anbieten.
Es stehen sowohl Bachelor- als auch Masterabschlüsse in Datenwissenschaft zur Verfügung. Einige Hochschulen bieten spezielle Abschlüsse in Datenwissenschaft an, während andere Abschlüsse in Fächern mit Schwerpunkt auf Datenwissenschaft anbieten, beispielsweise Statistik, Informatik oder Informationstechnologie.
Absolventen von Studiengängen im Bereich Datenwissenschaft können als Datenwissenschaftler, Analysten, Ingenieure mit Spezialisierung auf maschinelles Lernen, Dateningenieure, Geschäftsanalysten und in vielen anderen verwandten Positionen arbeiten. Ein Abschluss in Datenwissenschaften könnte eine sinnvolle Investition für Menschen sein, die in dieses Berufsfeld einsteigen möchten, da branchenübergreifend ein zunehmender Bedarf an datengesteuerten Erkenntnissen besteht.
Welche Universitäten bieten Data Science-Abschlüsse an?
Zahlreiche Hochschulen bieten sowohl Bachelor- als auch Masterabschlüsse in Datenwissenschaft an. Hier sind einige Beispiele von Hochschulen, die Abschlüsse in Datenwissenschaft anbieten:
- Massachusetts Institute of Technology (MIT) – Bachelor of Science in Informatik und Ingenieurwesen mit Schwerpunkt Datenwissenschaft
- Carnegie Mellon University – Bachelor of Science in Statistik und Datenwissenschaft
- University of California, Berkeley – Bachelor of Science in Datenwissenschaft
- New York University – Bachelor of Science in Datenwissenschaft
- Stanford University – Master of Science in Statistik: Datenwissenschaft
- Columbia University – Master of Science in Datenwissenschaft
- University of Washington – Master of Science in Datenwissenschaft
- University of Texas in Austin – Master of Science in Data Science
- Johns Hopkins University – Master of Science in Datenwissenschaft
- University of California, San Diego – Master of Science in Data Science and Engineering
Es gibt viele weitere Universitäten, die Abschlüsse in Datenwissenschaft anbieten; Dies sind nur einige Beispiele. Um das Programm auszuwählen, das Ihren akademischen und beruflichen Zielen am besten entspricht, ist es wichtig, mehrere Optionen zu recherchieren und zu vergleichen.
Gehalt als Data Scientist
Das Gehalt eines Datenwissenschaftlers kann sich abhängig von mehreren Faktoren ändern, darunter Standort, Branche, jahrelange Erfahrung, Bildungsstand und bestimmte berufliche Verantwortlichkeiten. Aufgrund der großen Nachfrage nach Datenwissenschaftlern werden diese jedoch in der Regel gut bezahlt.
Laut Glassdoor beträgt das typische Grundgehalt eines Datenwissenschaftlers in den USA etwa 113,000 US-Dollar pro Jahr. Abhängig von den oben genannten Faktoren kann dieser Betrag jedoch zwischen etwa 76,000 und über 180,000 US-Dollar pro Jahr liegen.
Viele Datenwissenschaftler erhalten möglicherweise zusätzlich zu ihrem normalen Gehalt Boni, Aktienoptionen und andere Arten von Vergütungen. Datenwissenschaftler könnten in manchen Sektoren wie Technologie und Finanzen möglicherweise mehr Geld verdienen und lukrativere Gehaltspakete erhalten.
Es ist wichtig zu bedenken, dass die Bezahlung von Datenwissenschaftlern je nach Land und Region unterschiedlich sein kann. Payscale schätzt beispielsweise, dass das durchschnittliche Jahresgehalt eines Datenwissenschaftlers im Vereinigten Königreich etwa 47,000 £ beträgt.
Insgesamt bietet das Fachgebiet Data Science ein großes Verdienstpotenzial und es besteht in den verschiedenen Unternehmen eine große Nachfrage nach Data Scientists.
Datenwissenschaftler vs. Datenanalyst
Laut dem Future of Positions Report 2023 des Weltwirtschaftsforums repräsentieren ein Datenanalyst und ein Datenwissenschaftler neben den Spezialisten für KI und maschinelles Lernen sowie den Spezialisten für digitale Transformation zwei der gefragtesten und bestbezahlten Positionen.
Obwohl zweifellos großes Interesse an Datenexperten besteht, ist es nicht immer offensichtlich, was einen Datenanalysten von einem Datenwissenschaftler unterscheidet. Obwohl sie dies unterschiedlich tun, beinhalten beide Rollen die Arbeit mit Daten.
Datenanalysten vs. Datenwissenschaftler: Was machen sie?
Einer der größten Unterschiede zwischen einem Datenwissenschaftler und einem Analysten besteht darin, was sie mit Daten tun.
Datenanalysten verwenden häufig Tools wie die Programmiersprachen SQL, R oder Python, Datenvisualisierungssoftware und statistische Analysen, um mit strukturierten Daten zu arbeiten und reale Geschäftsprobleme anzugehen. Typische Aufgaben für einen Datenanalysten könnten sein:
- Ermittlung des Informationsbedarfs in Zusammenarbeit mit Organisationsleitern
- Nutzung primärer und sekundärer Quellen zum Sammeln von Informationen
- Daten für die Analyse neu anordnen und bereinigen
- Untersuchen von Datensätzen, um Muster und Trends zu finden, die in nutzbares Wissen umgewandelt werden können
- Leicht verständliche Ergebnispräsentation als Leitfaden für datengesteuerte Entscheidungen
Im Umgang mit dem Unbekannten nutzen Datenwissenschaftler häufig ausgefeiltere Datenansätze, um Zukunftsvorhersagen zu erstellen. Sie könnten Techniken für die Vorhersagemodellierung entwickeln, die sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten verarbeiten können, oder sie könnten ihre Algorithmen für maschinelles Lernen automatisieren. Diese Position wird typischerweise als eine verbesserte Version eines Datenanalysten angesehen. Typische tägliche Aufgaben könnten sein:
- Sammeln, Bereinigen und Verarbeiten unverarbeiteter Daten
- Verwendung von Algorithmen für maschinelles Lernen und Vorhersagemodellen zur Ernte großer Datensätze
- Erstellen von Instrumenten und Verfahren zur Verfolgung und Bewertung der Datengenauigkeit
- Erstellen von Dashboards, Berichten und Tools zur Datenvisualisierung
- Programmierung der automatisierten Erfassung und Verarbeitung von Daten
Unterschiede und Ähnlichkeiten zwischen einem Datenanalysten und einem Datenwissenschaftler
Für beide Berufswahlmöglichkeiten ist ein Bachelorabschluss in einem quantitativen Bereich wie Mathematik, Informatik oder Statistik erforderlich.
Ein Datenanalyst könnte mehr Zeit für Routineanalysen aufwenden und gleichzeitig regelmäßig Berichte liefern. Die zum Ändern, Speichern und Analysieren von Daten verwendeten Methoden können von einem Datenwissenschaftler erstellt werden. Vereinfacht ausgedrückt: Ein Datenwissenschaftler entwickelt neuartige Methoden zum Sammeln und Analysieren von Daten, die von Analysten verwendet werden sollen, während ein Datenanalyst bereits erfasste Daten auswertet.
Wenn Sie sowohl Spaß am Computerprogrammieren als auch an Mathematik und Statistik haben, könnte jeder Karriereweg zu Ihren beruflichen Ambitionen passen. Ein Analyst konzentriert sich oft darauf, detaillierte Antworten über die Geschäftstätigkeit des Unternehmens zu geben. Um innovative Ansätze für die Formulierung und Bewältigung erheblicher Probleme zu entwickeln, kann ein Datenwissenschaftler auf einer eher makroökonomischen Ebene arbeiten.
Rollen werden manchmal durch die von ihnen verwendeten Tools charakterisiert, obwohl es bei jeder Funktion darum geht, mithilfe der Datenanalyse Erkenntnisse zu gewinnen, die vom Unternehmen genutzt werden können. Kenntnisse im Umgang mit relationaler Datenbanksoftware, Business-Intelligence-Anwendungen und statistischen Tools sind für Datenanalysten von Vorteil. Python, Java und maschinelles Lernen werden von Datenwissenschaftlern häufig zum Ändern und Analysieren von Daten verwendet.
Datenwissenschaftler vs. Analytiker: Bildungsanforderungen
Für Positionen als Datenanalyst ist in der Regel ein Bachelor-Abschluss in einem Fach wie Mathematik, Statistik, Informatik oder Finanzen erforderlich. Datenwissenschaftler verfügen häufig über einen Master- oder Doktortitel in Datenwissenschaft, Informationstechnologie, Mathematik oder Statistik, ebenso wie viele fortgeschrittene Datenanalysten.
Obwohl ein Abschluss schon immer der wichtigste Weg zu einer Karriere im Datenbereich war, eröffnen sich jetzt neue Alternativen für diejenigen ohne Abschluss oder Vorerfahrung. Sie können sich in weniger als sechs Monaten Studium die Kenntnisse und Fähigkeiten aneignen, die für eine Einstiegsposition als Datenanalyst erforderlich sind, indem Sie ein professionelles Zertifikat in Datenanalyse von Google oder IBM erwerben, die beide auf Coursera zugänglich sind. Mit dem Google-Zertifikat haben Sie Zugriff auf ein Einstellungsnetzwerk von mehr als 130 Unternehmen.
Wenn Sie gerade erst anfangen, als Datenanalyst zu arbeiten, kann eine fantastische Möglichkeit sein, eine Karriere als Datenwissenschaftler zu beginnen.
Welche Qualifikationen benötigen Sie, um Datenwissenschaftler zu werden?
Für Datenwissenschaftler ist häufig ein Bachelor-Abschluss in Informatik, Datenwissenschaft oder einer eng verwandten Disziplin erforderlich. Viele Berufe in dieser Branche bevorzugen jedoch einen Master-Abschluss in Datenwissenschaft oder einem eng verwandten Thema.
Wie lange dauert es, ein Data Scientist zu werden?
Ein Datenwissenschaftler verbringt normalerweise mindestens vier Jahre mit dem Vollzeitstudium, um einen Bachelor-Abschluss in Datenwissenschaft, Informatik oder einer eng verwandten Disziplin zu erwerben.
Wie schwer ist es, Datenwissenschaftler zu werden?
Erfordert im Allgemeinen sehr fundierte Kenntnisse in Mathematik und Informatik sowie Vorkenntnisse im Umgang mit großen Datenmengen.
Kann ich in einem Jahr Datenwissenschaftler werden?
Ja. In nur 12 Wochen können Sie die erforderlichen Fähigkeiten erlernen, um ein Datenwissenschaftler zu werden.
Ist Data Scientist ein stressiger Job?
Ja. Viele Datenexperten bezeichnen den Bereich der Datenanalyse als anspruchsvoll.
Was ist ein Data Scientist für Einsteiger?
Ein Datenwissenschaftler der Einstiegsklasse untersucht, entschlüsselt und sammelt riesige Datenmengen.
Zusammenfassung
Ein Datenwissenschaftler ist ein Spezialist, der mithilfe statistischer, programmierender und analytischer Fähigkeiten Daten nach Informationen und Erkenntnissen durchsucht. Viele verschiedene Branchen, darunter Banken, Gesundheitswesen, Technologie und andere, sind stark nach Datenwissenschaftlern gefragt.
Um Datenwissenschaftler zu werden, muss man normalerweise über solide Grundlagen in Mathematik, Statistik, Informatik und Domänenerfahrung in einem bestimmten Bereich verfügen. Zusätzlich zu verwandten Disziplinen wie Informatik und Statistik bieten mehrere Hochschulen auch Bachelor- und Masterstudiengänge in Datenwissenschaft an.
Eine Karriere in der Datenwissenschaft bietet erhebliche Verdienstmöglichkeiten, wobei Datenwissenschaftler oft überdurchschnittliche Gehälter verdienen. Da die datengesteuerte Entscheidungsfindung in allen Unternehmen immer wichtiger wird, bietet dieser Bereich außerdem Aussichten auf Wachstum und Fortschritt.
Für diejenigen, die eine Leidenschaft für Datenanalyse, Problemlösung und Innovation haben, ist Data Science eine schnell wachsende Branche, die spannende Möglichkeiten bietet.
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Bibliographie
