Eine Karriere in der Datenwissenschaft bietet ein anregendes intellektuelles Umfeld, analytische Erfüllung und die Möglichkeit, über die neuesten technologischen Entwicklungen auf dem Laufenden zu bleiben. Die zunehmende Bedeutung von Big Data bei organisatorischen Entscheidungen hat zu einem erhöhten Bedarf an Datenwissenschaftlern geführt, die in letzter Zeit immer häufiger eingesetzt werden. In diesem Artikel tauchen wir tiefer in die Welt dieser Fachleute ein und erkunden ihre Rollen und Verantwortlichkeiten sowie die Schritte, die Sie unternehmen können, um Datenwissenschaftler zu werden. Weiter lesen!
Wer ist ein Data Scientist?
Datenwissenschaftler verfügen über das Fachwissen, wertvolle Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, indem sie zusätzlich zu ihrer eigenen menschlichen Intuition eine Kombination aus statistischen und maschinellen Lernmethoden nutzen. Ihre Aufgabe besteht darin, komplexe Datensätze zu interpretieren, um aussagekräftige Muster und Trends aufzudecken. Aufgrund des inhärenten Mangels an Sauberkeit der Daten wird diesen Aufgaben während des gesamten Prozesses der Datenerfassung, -bereinigung und -bearbeitung viel Zeit gewidmet.
Die Rolle eines Datenwissenschaftlers besteht darin, Schlüsselfragen zu identifizieren, die beantwortet werden müssen, und die geeigneten Datenquellen für deren Beantwortung zu ermitteln. Zusätzlich zu ihrem Geschäftssinn und ihren analytischen Fähigkeiten verfügen sie über Fachwissen in den Bereichen Data Mining, Datenbereinigung und Datenpräsentation. Unternehmen verlassen sich auf Datenwissenschaftler, um Rohdaten zu beschaffen, zu verwalten und auszuwerten.
Was macht ein Data Scientist?
Im Bereich der Datenwissenschaft sind Fachleute dafür verantwortlich, die Schlüsselfragen zu identifizieren, denen ihr Team nachgehen sollte. Anschließend nutzen sie die Daten, um wirksame Lösungen für diese Fragen zu entwickeln. Fachleute erstellen häufig Vorhersagemodelle, um Theorien und Prognosen zu erleichtern. Ein Datenwissenschaftler kann täglich eine Vielzahl von Aufgaben übernehmen, wie zum Beispiel:
- Analysieren Sie Datensätze, um Muster und Trends zu identifizieren und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
- Entwickeln Sie Algorithmen und Datenmodelle, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen.
- Nutzen Sie Methoden des maschinellen Lernens, um die Qualität von Daten oder Warenangeboten zu verbessern.
- Übermitteln Sie Vorschläge an andere Abteilungen und übergeordnete Führungskräfte.
- Nutzen Sie Datentools wie Python, R, SAS oder SQL für die Datenanalyse.
- Stellen Sie sicher, dass Sie über die neuesten Entwicklungen im Bereich Data Science auf dem Laufenden bleiben.
Was macht ein Datenwissenschaftler im Gesundheitswesen?
Die Datenwissenschaft im Gesundheitswesen unterscheidet sich nicht allzu sehr von der Datenwissenschaft in anderen Branchen. Das Endziel besteht immer noch darin, nützliche Informationen aus Daten zu extrahieren. Allerdings bietet die Gesundheitsbranche Datenwissenschaftlern vielfältigere Perspektiven als viele andere Branchen, von der Verbesserung der Effizienz einzelner Krankenhäuser über die Gestaltung von Diagnose- und Behandlungsverfahren bis hin zur Darstellung des Verlaufs einer Pandemie. Die Auswirkungen der Arbeit eines Gesundheitsdatenwissenschaftlers sind oft weithin spürbar, wenn nicht sogar in den Millionen von Leben, die direkt betroffen sind. Datenwissenschaftler haben die Datenerfassung erleichtert, fortlaufende und zuverlässige Prognosen zur Infektionszirkulation und zum Bedarf des Gesundheitssystems erstellt und die Wirksamkeit bundesstaatlicher Vorschriften im Umgang mit der COVID-19-Pandemie bewertet. Datenwissenschaftler sind in der besten Position, mit anderen Wissenschaftlern zusammenzuarbeiten, um wichtige Fragen wie „Wie wird sich das Virus verbreiten?“ zu beantworten. durch das Sammeln und Modellieren relevanter Daten.
Darüber hinaus können Datenwissenschaftler lokale medizinische Anbieter dabei unterstützen, Datenquellen wie Elektrokardiogramme (EKGs) und medizinische Bildgebung besser zu nutzen, um präzise Diagnosen zu stellen und individuelle Behandlungsstrategien zu entwickeln. Beispielsweise haben Forscher der Stanford University ein Modell entwickelt, das Herzrhythmusanomalien aus Einzel-EKGs besser vorhersagen kann als ein Kardiologe, indem es vorhandene EKG-Datensätze sammelt und analysiert, wodurch Zeit gespart und die Häufigkeit falscher Diagnosen verringert wird. In ähnlicher Weise haben Forscher eine KI entwickelt, die Hautkrebs diagnostizieren kann, indem sie sie darauf trainiert, auf Fotos von Hautanomalien zwischen gutartigen Muttermalen und gefährlichen Tumoren zu unterscheiden. Durch die Analyse von Daten, um Risiken vorherzusagen und klinische Maßnahmen zu steuern, haben Datenwissenschaftler medizinischen Fachkräften in einigen Krankenhäusern und Kliniken mithilfe von maschinellem Lernen dabei geholfen, die Zahl der Wiedereinweisungen zu senken.
So werden Sie Datenwissenschaftler
Die folgenden Schritte sind erforderlich, um Datenwissenschaftler zu werden:
#1. Schließen Sie Ihren Bachelor ab
Datenwissenschaftler benötigen Bachelor-Abschlüsse in Informatik, IT, Statistik, Mathematik, Physik usw. An einigen Universitäten ist möglicherweise sogar ein Abschluss in Datenwissenschaften verfügbar. Es kann hilfreich sein, bereits während der Schulzeit Praktikumserfahrungen zu sammeln, bevor man nach dem Abschluss eine Vollzeit-Einstiegsstelle antritt. Sie können schon früh während Ihres Studiums damit beginnen, Kontakte zu berufstätigen Datenwissenschaftlern aufzubauen. Erfahren Sie außerdem mehr über den Alltag dieses Jobs und fragen Sie möglicherweise nach informativen Vorstellungsgesprächen.
#2. Werden Sie qualifiziert
Eine Zertifizierung, die Ihr Engagement für lebenslanges Lernen bescheinigt, könnte ein zusätzlicher Beweis für Ihre datenwissenschaftlichen Fachkenntnisse sein. Denken Sie darüber nach, sich in einem datenbezogenen Bereich zertifizieren zu lassen, beispielsweise für Datenvisualisierung oder BI-Tools. Außerdem sind die Associate in Data Science-Zertifizierung von Dell und die Azure Data Scientist Associate-Zertifizierung von Microsoft zwei Optionen in diesem Bereich. Beides kann Ihnen dabei helfen, sich von potenziellen Arbeitgebern und Graduiertenschulen abzuheben.
#3. Erfahrung sammeln
Suchen Sie nach Einstiegspositionen, die viel Datenarbeit erfordern, um in den Bereich der Datenwissenschaft einzusteigen. Einstiegspositionen bieten die Bereiche Data Science, Statistik, Datenanalyse, Business Intelligence-Analyse und Data Engineering. Unternehmen bieten häufig Möglichkeiten zur Schulung und Zertifizierung am Arbeitsplatz für Mitarbeiter in niedrigeren Positionen an.
#4. Holen Sie sich einen Hochschulabschluss
Master-Abschlüsse in Statistiktechnik, Programmierung, Betriebswirtschaft oder ähnlichen Bereichen können Ihnen dabei helfen, ein Branchenführer zu werden. Ein Master-Abschluss in Datenwissenschaft kann Ihnen auch dabei helfen, sich um eine höher bezahlte Anstellung in diesem Bereich zu bewerben. Stellen Sie sicher, dass die akademischen Standards jedes Kurses mit Ihrem beabsichtigten Studienfach übereinstimmen.
#5. Holen Sie sich Ihren Ph.D
Ein Doktortitel in Astrophysik, Mathematik, Datenwissenschaft oder einer verwandten Disziplin ist bei den erfahrensten Datenwissenschaftlern üblich. Ein Doktortitel kann zu hochbezahlten akademischen oder Managementjobs in Bereichen führen, die Sie gut kennen. Bevor Sie jedoch eine solche Karriere anstreben, überlegen Sie sich Ihre langfristigen Ziele.
#6. Erstellen Sie Ihr Portfolio
Das Portfolio eines Datenwissenschaftlers sollte Beispiele seiner Arbeit aus der Schule und am Arbeitsplatz enthalten. Eine visuelle Darstellung abgeschlossener Projekte hilft Ihnen, sich von anderen Kandidaten mit ähnlichen Abschlüssen und Fachkenntnissen abzuheben. Berücksichtigen Sie außerdem eine Vielzahl von Talenten und Techniken und legen Sie Wert auf Projekte, die mit der von Ihnen gesuchten Position in Zusammenhang stehen.
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Was ist das Gehalt eines Datenwissenschaftlers?
Derzeit beträgt das Durchschnittsgehalt für Datenwissenschaftler in den Vereinigten Staaten 141,951 US-Dollar. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die Gehaltsspanne für diesen Beruf normalerweise zwischen 127,863 und 156,098 US-Dollar liegt. Bei der Festlegung der Gehaltsspanne können eine Vielzahl von Faktoren eine Rolle spielen. Zu diesen Faktoren können das Bildungsniveau einer Person, etwaige Zertifizierungen, etwaige zusätzliche Fähigkeiten und die Zeit, die sie in ihrem gewählten Beruf verbracht hat, gehören. Es ist wichtig zu bedenken, dass jeder dieser Faktoren einen erheblichen Einfluss auf die Verdienstmöglichkeiten einer Person haben kann und dass die Spanne der verfügbaren Gehälter abhängig von diesen und anderen Faktoren stark variieren kann.
Wenn Sie also Ihr Verdienstpotenzial maximieren möchten, ist es wichtig, alle diese Faktoren zu berücksichtigen und daran zu arbeiten, Ihre Fähigkeiten und Erfahrungen im Laufe der Zeit weiterzuentwickeln.
Abschluss als Datenwissenschaftler
Für Personen, die ihre Karriere im Bereich der Datenwissenschaft auf die nächste Stufe heben möchten, kann es von Vorteil sein, über die Idee eines Masterstudiums nachzudenken. Auf diese Weise können Sie sich tiefergehende praktische Kenntnisse auf diesem Gebiet aneignen, was Ihnen dabei helfen kann, ein vielseitigerer und sachkundigerer Fachmann zu werden. Darüber hinaus können Sie durch den Erwerb eines Master-Abschlusses mit Führungsprinzipien vertraut gemacht werden, was Ihnen bei der Weiterentwicklung Ihrer Karriere und der Übernahme anspruchsvollerer Rollen in Ihrem Unternehmen von großem Nutzen sein kann.
- Das Master of Science in Data Analytics-Programm ist eine ideale Wahl für Personen, die die Lücke zwischen Daten und ihrem Potenzial schließen möchten, um sich einen Wettbewerbsvorteil im Unternehmen zu verschaffen. Fachleute, die über fundierte Kenntnisse in den Bereichen Big-Data-Analyse und -Extraktion, Datenpräsentation und -berichterstellung, fortgeschrittene Analysen und statistische Konzepte verfügen, sind gut gerüstet, um Führungspositionen zu erreichen. Ein umfassender Lehrplan, der diese Bereiche abdeckt, kann Einzelpersonen die notwendigen Werkzeuge an die Hand geben, um in ihrer Karriere herausragende Leistungen zu erbringen.
- Berufstätige, die ihre Ingenieurs- und Programmierfähigkeiten verbessern möchten, können von einem Master of Science in Informatik sehr profitieren. Das Programm bietet einen umfassenden Lehrplan, der komplexe Datenstrukturen und Computerprogrammierung, den Umgang mit MySQL-Problemen, angewandtes maschinelles Lernen und die praktische Anwendung von KI umfasst.
Welche Fähigkeiten sind für einen Datenwissenschaftler erforderlich?
Wenn Sie Datenwissenschaftler werden möchten, wäre es von Vorteil, über die folgenden relevanten Fähigkeiten zu verfügen:
#1. Mathematik
Datenwissenschaftler sollten über fortgeschrittene Computerkenntnisse verfügen. Möglicherweise müssen sie ihr Wissen über Statistik und Wahrscheinlichkeit anwenden, um fundierte Geschäftsentscheidungen treffen zu können.
#2. Die Fähigkeit zu kommunizieren
Wenn ein Datenwissenschaftler eine Entdeckung macht, die Auswirkungen auf die IT des Unternehmens haben könnte, muss er seine Ergebnisse dem Management melden. Die mündliche und schriftliche Kommunikation von Erkenntnissen und Durchbrüchen ist von entscheidender Bedeutung.
#3. Kompetenz in der Analyse
Datenwissenschaftler benötigen analytische Fähigkeiten, um sicherzustellen, dass ihre Ergebnisse zuverlässig sind, und um umfassende Ansätze zur Lösung von Herausforderungen zu entwickeln.
#4. Planung und Terminierung
Datenwissenschaftler müssen lernen, ihre Zeit effektiv zu verwalten, um die vielen Fristen einzuhalten, mit denen sie konfrontiert sind. Wenn Sie einen Plan erstellen, der die Schritte jedes Projektzyklus detailliert beschreibt, können Sie die beste Reihenfolge für deren Abschluss auswählen.
#5. Fachkenntnisse im Bereich Computer
Programmierung ist ein gängiges Werkzeug, das Datenwissenschaftler bei ihrer täglichen Arbeit nutzen. Sprachen wie Python, R, SQL und Java könnten sich als nützlich erweisen.
#6. Technisches Verständnis
Um ihre Arbeit effizient erledigen zu können, müssen Datenwissenschaftler mit den Funktionsweisen von Datenbanken und Big-Data-Tools vertraut sein. Es könnte nützlich sein, mit maschinellem Lernen vertraut zu sein.
Was macht ein Datenwissenschaftler täglich?
Als Datenwissenschaftler widmen sie einen erheblichen Teil ihrer Zeit der Durchführung gründlicher Recherchen, der sorgfältigen Erstellung komplexer Algorithmen und dem sorgfältigen Schreiben komplizierter Codezeilen, um umfassende Antworten auf die unzähligen Fragen zu geben, die sich im Zusammenhang mit den untersuchten Datensätzen stellen. Zusammenarbeit ist ein wesentlicher Aspekt der Datenwissenschaft, da sie die Zusammenarbeit mit einem Team beinhaltet, um Daten zu sammeln, zu verstehen und zu analysieren, um Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Der Prozess der Datenwissenschaft erfordert auch ein gründliches Verständnis der Daten, einschließlich ihrer Quellen, Qualität und Einschränkungen, sowie die Identifizierung der Schlüsselvariablen und Muster, die für das vorliegende Problem relevant sind.
Darüber hinaus müssen Datenwissenschaftler in der Lage sein, ihre Ergebnisse effektiv an Stakeholder zu kommunizieren, darunter Führungskräfte, Kunden und andere Teammitglieder, um sicherzustellen, dass die Erkenntnisse umsetzbar und wirkungsvoll sind. Insgesamt ist Data Science eine vielschichtige Disziplin, die eine Kombination aus technischen Fähigkeiten, Fachwissen und effektiver Zusammenarbeit erfordert, um erfolgreich zu sein.
Wie schwer ist Data Science?
Der Bereich Data Science gilt weithin als anspruchsvolles Studienfach. Der Erwerb vielfältiger Fähigkeiten und Kenntnisse ist unerlässlich, da zahlreiche Faktoren zu diesem Phänomen beitragen. Mathematik, Statistik und Informatik sind die Grundpfeiler der Datenwissenschaft. Der mathematische Aspekt umfasst drei grundlegende Komponenten: lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistiktheorie.
Ist Data Science ein It-Job?
Die Rolle eines Datenwissenschaftlers ist ein IT-Beruf, bei dem es darum geht, fortschrittliche Computer- und Analysetools zu nutzen, um Erkenntnisse aus komplexen Datensätzen zu gewinnen. Ähnlich wie bei vielen IT-Berufen, bei denen es darum geht, bestimmte Technologien zum Nutzen ihres Unternehmens zu nutzen, dreht sich die Rolle eines Datenwissenschaftlers darum, Daten zur Unterstützung seines Unternehmens zu nutzen. Fachleute, die sich auf die Verwaltung großer Datenmengen spezialisiert haben, spielen eine entscheidende Rolle bei der Gewinnung wertvoller Erkenntnisse für Unternehmen. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, aus den von ihnen verarbeiteten Daten einen sinnvollen Geschäftswert zu ziehen.
Erfordert Data Science Mathematik?
Eine solide Grundlage in Mathematik ist für eine Karriere in der Datenwissenschaft unerlässlich. Dies liegt daran, dass es in diesem Bereich um die Arbeit mit Algorithmen des maschinellen Lernens, die Analyse von Daten und die Gewinnung wertvoller Erkenntnisse geht, was allesamt ein ausgeprägtes Verständnis mathematischer Konzepte erfordert. Obwohl Mathematik nicht die einzige Voraussetzung für eine Karriere oder Ausbildung im Bereich Datenwissenschaft ist, wird sie häufig als eine der wichtigsten Komponenten angesehen.
Bibliographie
- simplilearn.com
- springboard.com
- in der Tat
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