Das Ziel der Datenwissenschaft besteht darin, aus riesigen Mengen unstrukturierter und strukturierter Informationen nützliche Erkenntnisse zu gewinnen. Der Hauptschwerpunkt des Fachgebiets besteht darin, Erklärungen für Geheimnisse zu finden, über die wir derzeit keine Ahnung haben. Experten auf dem Gebiet der Datenwissenschaft nutzen eine Vielzahl von Methoden aus so unterschiedlichen Bereichen wie Informatik, Predictive Analytics, Statistik und maschinellem Lernen, um große Datensätze auf der Suche nach bisher unerwarteten Mustern und Erkenntnissen zu analysieren. Lesen Sie weiter, um mehr über den Data-Science-Prozess und die Bedeutung eines Data-Science-Studiums zu erfahren. Genießen Sie die Fahrt!
Was ist Datenwissenschaft?
Mathematik, Statistik, fortgeschrittene Analysen, künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen sind alle Teil des Data-Science-Toolkits, das zusammen mit domänenspezifischem Wissen verwendet wird, um die Daten einer Organisation nach Erkenntnissen zu durchsuchen. Entscheidungen und Pläne können durch diese Erkenntnisse besser fundiert werden.
Aufgrund der zunehmenden Anzahl verfügbarer Datenquellen ist Data Science in allen Branchen ein schnell wachsendes Feld. Sie werden immer wichtiger, da Unternehmen darauf angewiesen sind, Daten zu analysieren und konkrete Empfehlungen zur Leistungssteigerung abzugeben. Aufgrund der vielen Rollen, Tools und Prozesse im Data-Science-Lebenszyklus können Analysten nützliche Erkenntnisse gewinnen.
Phasen des Data Science-Projekts
Im Folgenden sind die Phasen eines Data-Science-Projekts aufgeführt:
#1. Datenaufnahme
Die Datenerfassungsphase des Lebenszyklus beginnt mit der Erfassung roher strukturierter und unstrukturierter Daten aus allen anwendbaren Quellen. Beispiele für solche Techniken sind manuelle Dateneingabe, Web Scraping und kontinuierliches Datenstreaming von Systemen und Geräten. Strukturierte Daten wie Kundeninformationen können aus verschiedenen Quellen stammen, während unstrukturierte Daten aus Protokolldateien, Multimediadateien, Bildern, dem Internet der Dinge (IoT) und sozialen Medien stammen können.
#2. Datenspeicherung und Datenverarbeitung
Da Daten in den unterschiedlichsten Formen und Strukturen vorliegen, müssen Unternehmen verschiedene Optionen für deren Speicherung prüfen. Arbeitsabläufe für Analysen, maschinelles Lernen und Deep-Learning-Modelle werden durch die Verwendung von Standards vereinfacht, die von Datenmanagementteams festgelegt wurden. In diesem Schritt werden ETL-Jobs (Extrahieren, Transformieren und Laden) oder andere Datenintegrationstechnologien verwendet, um die Daten zu bereinigen, zu deduplizieren, zu transformieren und zu kombinieren. Vor dem Laden in ein Data Warehouse, einen Data Lake oder ein anderes Repository ist diese Datenvorbereitung von entscheidender Bedeutung für die Verbesserung der Datenqualität.
#3. Datenanalyse
Um Verzerrungen, Trends, Bereiche und Verteilungen von Werten innerhalb der Daten zu untersuchen, führen Datenwissenschaftler explorative Datenanalysen durch. Die Generierung von Hypothesen für A/B-Tests wird durch diese datenanalytische Untersuchung vorangetrieben. Außerdem können Analysten herausfinden, ob die Daten für ihre prädiktiven Analysen, maschinelles Lernen oder Deep-Learning-Modellbildungsbemühungen nützlich sind. Organisationen können skalierbarer werden, wenn sie beginnen, sich auf die durch Modelle bereitgestellten Erkenntnisse zu verlassen, die von der Korrektheit des Modells abhängen.
#4. Kommunizieren
Berichte und andere Datenvisualisierungen werden dann verwendet, um Geschäftsanalysten und anderen Entscheidungsträgern dabei zu helfen, die Ergebnisse und ihre Auswirkungen auf das Unternehmen zu verstehen. Datenwissenschaftler können auch in Programmiersprachen wie R und Python integrierte Komponenten verwenden oder auf spezielle Visualisierungstools zurückgreifen.
Data-Science-Tools
Die gebräuchlichsten Programmiersprachen sind diejenigen, die Datenwissenschaftler zur Durchführung statistischer Regressionen und explorativer Datenanalysen verwenden. Diese kostenlosen Open-Source-Programme verfügen über integrierte Funktionen für grafische Darstellung, maschinelles Lernen und statistische Analysen. Beispiele für solche Sprachen sind:
Studio R: Kostenlose Softwaresprache und Entwicklungsumgebung für statistische Analysen und Visualisierung.
Python: Es handelt sich um eine äußerst anpassungsfähige und dynamische Computersprache. Python wird mit einer Vielzahl von Datenanalysemodulen geliefert, darunter NumPy, Pandas und Matplotlib. Datenwissenschaftler können Dienste wie GitHub und Jupyter Notebooks nutzen, um an Projekten zusammenzuarbeiten und Code und Daten auszutauschen.
Möglicherweise würden einige Datenwissenschaftler lieber mit einer grafischen Benutzeroberfläche arbeiten, und zwei weit verbreitete Geschäftstools für statistische Analysen sind:
SAS: All-in-One-Softwarepaket für Datenanalyse, Berichterstellung, Data Mining und Vorhersagemodellierung; bietet Visualisierungen und interaktive Dashboards.
SPSS für IBM: Beinhaltet hochentwickelte statistische Analysetools, eine Vielzahl von Algorithmen für maschinelles Lernen, Funktionen zur Textanalyse, Open-Source-Skalierbarkeit, Big-Data-Integration und ein unkompliziertes Bereitstellungs-Framework.
Datenwissenschaftler und ihre Werkzeuge
Datenwissenschaftler lernen außerdem den Umgang mit NoSQL-Datenbanken, dem Open-Source-Framework Apache Spark und der beliebten Datenverarbeitungsplattform Apache Hadoop. Sie sind außerdem mit einer Vielzahl von Datenvisualisierungstools vertraut, von den integrierten Grafiktools, die in Geschäftspräsentations- und Tabellenkalkulationsanwendungen (wie Microsoft Excel) zu finden sind, bis hin zu spezialisierter kommerzieller Visualisierungssoftware (wie Tableau und IBM Cognos) und Open Source Tools (wie D3.js (eine JavaScript-Bibliothek zum Erstellen interaktiver Datenvisualisierungen) und RAW-Diagramme). PyTorch, TensorFlow, MXNet und Spark MLib sind nur einige der beliebten Frameworks, die Datenwissenschaftler bei der Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen verwenden.
Trotz der wachsenden Nachfrage nach Datenwissenschaftlern kann es für Unternehmen schwierig sein, die Talente zu finden und zu halten, die sie benötigen, um den Return on Investment ihrer Datenwissenschaftsinitiativen zu maximieren. Um diese Lücke zu schließen, nutzen mehrere Organisationen Mehrbenutzer-DSML-Plattformen (Data Science, Machine Learning) und schaffen so die Position des „Citizen Data Scientist“.
Was ist ein Abschluss in Datenwissenschaft?
In datenwissenschaftlichen Studiengängen werden den Studierenden viele übertragbare Fähigkeiten vermittelt. Dazu gehören Datenanalyse, Computerprogrammierung, Vorhersagemodellierung, Statistik, Analysis und Wirtschaftswissenschaften. Darüber hinaus lernen Studierende im Bereich Data Science häufig, ihre Erkenntnisse und datenbasierten Vorschläge auf eine Weise zu vermitteln, die für ihre Kommilitonen leicht verständlich ist. Auch die Grundlagen der künstlichen Intelligenz (KI), des maschinellen Lernens und des Deep Learning sind häufig Bestandteil eines datenwissenschaftlichen Lehrplans.
Studierende, die sich für den Umfang eines Abschlusses in Datenwissenschaft interessieren, sollten wissen, dass seine Absolventen in einer Vielzahl von Branchen Arbeit finden. Einige Absolventen werden beispielsweise mit der Entwicklung von Data-Mining-Lösungen beauftragt, während andere damit beauftragt werden, prädiktive Analysen auf das Unternehmen anzuwenden. Datenwissenschaftler sind Experten für die Vorhersage der Zukunft, indem sie ihr Wissen über maschinelles Lernen, Statistik und Algorithmen kombinieren.
Predictive Analytics hat viele reale Anwendungen, wie z. B. die Vorhersage von Verbraucherverhalten und Kauftrends, die Optimierung von Prozessen, die Steigerung von Umsätzen, die Erkennung von Betrug und die Minimierung von Risiken. Finanzdienstleistungen, Fertigung, Gesundheitswesen, Informationstechnologie, Einzelhandel, Bildung, Regierung, Energie und Versicherungen sind nur einige der Branchen, die derzeit Predictive Analytics nutzen.
Metadaten, also Wissen über die Daten, sind ebenfalls ein entscheidender Teil der Daten. Wer hat es wann, wo und von wem erstellt und wie viele Daten gibt es und wo werden sie gespeichert? Metadaten sind wertvoll, weil sie den Benutzern mehr Informationen für die Arbeit bieten, die Daten korrekt halten und Begriffe verdeutlichen. Zu den wichtigen Aufgaben im Metadatenmanagement gehören der Aufbau sicherer Repositories, das Korrigieren von Metadaten und die Sicherstellung, dass die Technologie bei Bedarf auf die Metadaten zugreifen kann. Diese Aufgaben werden allesamt von Datenwissenschaftlern und ihren Kollegen ausgeführt.
Was ist Data Science vs. Analytics?
Viele Menschen verwenden die Begriffe synonym, der Hauptunterschied zwischen Data Science und Big Data Analytics ist jedoch die Breite. Data Science ist ein Sammelbegriff für verschiedene Disziplinen, die der Analyse riesiger Datenmengen dienen. Datenanalysesoftware ist eine spezielle Form davon und kann als integraler Bestandteil des Gesamtprozesses betrachtet werden. Das Ziel der Analyse besteht darin, Erkenntnisse zu gewinnen, die sofort genutzt werden können, indem auf bereits gestellten Fragen aufgebaut wird.
Die beiden Disziplinen unterscheiden sich auch stark darin, wie viel Raum für Entdeckungen es gibt. Anstatt sich auf die Abfrageoptimierung zu konzentrieren, untersuchen Datenwissenschaftler große, oft unstrukturierte Datensätze auf der Suche nach Mustern. Eine gezielte Datenanalyse unter Berücksichtigung spezifischer Fragestellungen, die mit den verfügbaren Daten beantwortet werden können, führt zu hervorragenden Ergebnissen. Während sich die Big-Data-Analyse darauf konzentriert, Antworten auf Fragen zu finden, generiert die Datenwissenschaft umfassendere Erkenntnisse, die sich darauf konzentrieren, welche Fragen behandelt werden sollten.
Datenwissenschaftlern geht es weniger darum, endgültige Antworten zu liefern, sondern sie sind mehr daran interessiert, neue Forschungswege zu erkunden. Auf Basis vorhandener Daten werden mögliche Trends ermittelt und verbesserte Analyse- und Modellierungsmethoden umgesetzt.
Die beiden Disziplinen ergänzen sich jedoch; Ihre jeweiligen Aufgaben sind eng miteinander verflochten. Die Datenwissenschaft legt die entscheidenden Grundlagen und analysiert große Datenmengen, um nützliche erste Eindrücke, voraussichtliche zukünftige Trends und potenzielle Erkenntnisse zu generieren. Diese Daten allein können dazu beitragen, die Klassifizierung und das Verständnis von Informationen zu verbessern, was sich in Bereichen wie der Modellierung, der Verbesserung des maschinellen Lernens und der Verbesserung von Systemen der künstlichen Intelligenz als nützlich erweist. Allerdings wirft die Datenwissenschaft wichtige Probleme auf, über die wir noch nie zuvor nachgedacht haben, und bietet nur wenige konkrete Lösungen. Darüber hinaus ermöglicht uns der Einsatz von Datenanalysen, Wissenslücken in nützliche Erkenntnisse umzuwandeln.
Data Science-Prozess
Data Scientists verwenden ein methodisches Verfahren zur Analyse, Visualisierung und Modellierung riesiger Datenmengen, und darauf bezieht sich der Begriff „Data Science“. Sie können die ihnen zur Verfügung stehenden Ressourcen besser nutzen und dem Unternehmen einen sinnvollen Mehrwert bieten, indem sie einem datenwissenschaftlichen Prozess folgen. Dies hilft Unternehmen, Geld zu sparen, indem sie mehr bestehende Kunden halten und neue gewinnen. Sowohl die unstrukturierten als auch die strukturierten Rohdaten können von einer datenwissenschaftlichen Methode profitieren, die dabei hilft, verborgene Muster aufzudecken. Das Verfahren hilft auch bei der Lösungsfindung, indem das Geschäftsproblem als Projekt angegangen wird. Lassen Sie uns also genau herausfinden, was ein Data-Science-Prozess ist und wie er von Anfang bis Ende funktioniert.
Schritte im Data Science-Prozess
Im Folgenden sind die Schritte im Data-Science-Prozess aufgeführt:
#1. Das Problem formulieren
Es ist sinnvoll, zunächst die Art des vorliegenden Problems zu ermitteln. Fragen zu Daten müssen in beantwortbare Fragen zum Unternehmen umgewandelt werden. In den meisten Fällen sind die Antworten der Menschen auf Fragen zu ihren Problemen vage. Der erste Schritt besteht darin, zu lernen, wie man diese Eingaben nutzt und nützliche Ergebnisse liefert.
#2. Sammeln der Rohdaten für das Problem
Das Sammeln der erforderlichen Daten ist der nächste Schritt nach der Problemdefinition bei der Suche nach einer Lösung für ein Geschäftsproblem. Als Teil dieses Prozesses müssen Methoden der Datenerhebung und -erfassung berücksichtigt werden. Datenbanken können intern gescannt oder von Drittanbietern erworben werden.
#3. Verarbeitung der zu analysierenden Daten
Nachdem Sie die ersten beiden Phasen abgeschlossen und alle erforderlichen Daten gesammelt haben, müssen Sie diese verarbeiten, bevor Sie mit der Analysephase fortfahren. Wenn Daten nicht ordnungsgemäß aufbewahrt werden, können sie durcheinander geraten und anfällig für Ungenauigkeiten sein, die die Ergebnisse verfälschen können. Zu diesen Problemen gehören fehlende Werte, doppelte Werte, auf Null gesetzte Werte, obwohl sie Null sein sollten, und viele andere. Um zuverlässigere Ergebnisse zu erzielen, müssen Sie die Daten untersuchen und alle gefundenen Probleme beheben.
#4. Erkunden der Daten
Hier gilt es, Lösungen zu finden, die dabei helfen, latente Zusammenhänge und Erkenntnisse aufzudecken. Sie müssen tiefer in die Zahlen eintauchen, um Erkenntnisse zu gewinnen, unter anderem darüber, was zu einem Anstieg oder Rückgang der Produktverkäufe führt. Sie müssen diese Art von Informationen genauer beachten oder bewerten. Dies ist ein äußerst wichtiger Teil jedes datenwissenschaftlichen Verfahrens.
#5. Durchführen einer eingehenden Analyse
In diesem Abschnitt werden Ihnen Fragen gestellt, die Kenntnisse in Arithmetik, Statistik und Technologie erfordern. Um die Daten effektiv zu analysieren und alle darin enthaltenen Erkenntnisse zu gewinnen, müssen Sie alle Ihnen zur Verfügung stehenden Data-Science-Tools nutzen. Möglicherweise müssen Sie ein Vorhersagemodell entwickeln, das zwischen typischen und leistungsschwachen Kunden unterscheiden kann. Bei Ihrer Recherche stoßen Sie möglicherweise auf verschiedene Kriterien wie Alter oder Social-Media-Aktivität, die eine wichtige Rolle dabei spielen, wer eine bestimmte Dienstleistung oder ein bestimmtes Produkt kaufen würde.
#6. Mitteilung der Ergebnisse dieser Analyse
Nachdem Sie diese Maßnahmen ergriffen haben, müssen Sie Ihre Ergebnisse und Erkenntnisse effektiv an den zuständigen Vertriebsleiter kommunizieren. Die richtige Kommunikation hilft dabei, eine Lösung für die anstehende Aufgabe zu finden. Aus effektiver Kommunikation können Maßnahmen resultieren. Andererseits kann eine ineffektive Kommunikation zu Untätigkeit führen.
Bedeutung des Data Science-Prozesses
Im Folgenden sind die Bedeutung des Data-Science-Prozesses aufgeführt:
#1. Erzielt bessere Ergebnisse und steigert die Produktivität
Es besteht kein Zweifel daran, dass jedes Unternehmen, das über Daten oder Zugang zu Daten verfügt, einen Wettbewerbsvorteil hat. Die Organisation kann die benötigten Daten in verschiedenen Formaten abrufen und diese Daten nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch den Einsatz eines datenwissenschaftlichen Ansatzes, der auf Daten und Statistiken basiert, werden Schlussfolgerungen gezogen und die Führungskräfte des Unternehmens gewinnen Vertrauen in diese Schlussfolgerungen. Dies verbessert die Wettbewerbsposition und den Output des Unternehmens.
#2. Es optimiert die Berichterstellung
Daten werden normalerweise verwendet, um Werte zu sammeln und dann auf der Grundlage dieser Zahlen Berichte zu erstellen. Sobald die Daten bereinigt und in das Framework eingegeben wurden, können sie mit einem einzigen Klick abgerufen werden und die Erstellung von Berichten dauert nur wenige Minuten.
#3. Schneller, genauer und zuverlässiger
Es ist von entscheidender Bedeutung, einen schnellen und fehlerfreien Prozess der Informations- und Statistikerfassung zu gewährleisten. Bei der Anwendung auf Daten lässt ein datenwissenschaftlicher Ansatz nahezu keinen Spielraum für Fehler. Dies gewährleistet eine höhere Präzision im weiteren Verlauf. Das Verfahren liefert auch hervorragende Ergebnisse. Mehrere Konkurrenten teilen oft die gleichen Informationen. Das Unternehmen mit den genauesten und vertrauenswürdigsten Informationen wird als Sieger hervorgehen.
#4. Einfache Lagerung und Verteilung
Riesige Datenmengen erfordern ebenso große Speicherkapazitäten. Dies erhöht die Möglichkeit, dass einige Informationen oder Daten verloren gehen oder falsch interpretiert werden. Dank der Nutzung digitaler Infrastruktur in einem Data-Science-Prozess können Dokumente und komplizierte Dateien besser kategorisiert und abgelegt werden. Dies vereinfacht den Prozess der Informationsbeschaffung und -nutzung. Ein weiterer Vorteil von Data Science besteht darin, dass die Daten digital gespeichert werden.
#5. Kostenreduzierung
Durch die Verwendung eines datenwissenschaftlichen Prozesses zum Sammeln und Speichern von Daten entfällt die Notwendigkeit, dieselben Daten wiederholt zu sammeln und zu analysieren. Es ist sehr einfach, digitale Dateien zu Sicherungszwecken zu duplizieren. Die Übertragung und Speicherung von Forschungsdaten wird vereinfacht. Dadurch spart das Unternehmen Geld. Es fördert auch Kosteneinsparungen, indem es den Verlust von Informationen verhindert, die andernfalls aufgeschrieben würden. Die Einführung eines Data-Science-Verfahrens trägt auch dazu bei, Verluste durch unzureichende Informationen zu mindern. Wenn Daten genutzt werden, um gut durchdachte und sichere Entscheidungen zu treffen, lassen sich die Kosten weiter senken.
#6. Gesichert und geladen
Die Sicherheit von Daten erhöht sich erheblich, wenn diese über ein Data-Science-Verfahren digital gespeichert werden. Der im Laufe der Zeit steigende Wert von Daten hat zu einer Zunahme der Häufigkeit von Datendiebstählen geführt. Nach der Verarbeitung der Daten werden diese verschlüsselt und mit verschiedenen Tools vor illegalem Zugriff geschützt.
Karrieren für Data Scientist-Majors
Unternehmen wie Apple, Amazon, Facebook und Google sind nicht die einzigen, die Datenwissenschaftler benötigen. Datenwissenschaftler sind in vielen Branchen gefragt, darunter in der Automobilindustrie, im Gesundheitswesen, im Telekommunikationssektor und im Energiesektor. Beliebte Spezialisierungen im Bereich Data Science sind:
#1. Softwareentwickler
Ein Anwendungsarchitekt ist ein Softwareprofi, der bei der Planung, Entwicklung und Bewertung von Softwaresystemen hilft.
#2. Business-Intelligence-Entwickler
BI-Entwickler erstellen BI-Ressourcen wie Berichte und Software. Sie erstellen auch Strategien für das Data Mining.
#3. Dateningenieur
Datenwissenschaftler werten die riesigen Datenmengen aus, die von Dateningenieuren gesammelt und aufbereitet werden.
#4. Unternehmensarchitekt
Diejenigen, die als Unternehmensarchitekten arbeiten, haben die Aufgabe sicherzustellen, dass ihre Unternehmen die effektivsten technologischen Strategien anwenden.
#5. Ingenieur für maschinelles Lernen
Auf maschinelles Lernen spezialisierte Ingenieure programmieren autonome Systeme, mit denen Prognosemodelle entwickelt werden. Je länger die Software verwendet wird, desto genauer werden ihre Vorhersagemodelle.
Durchschnittliches Gehalt für den Hauptfachbereich Data Science
PayScale berichtet, dass das Jahreseinkommen für Datenwissenschaftler in den unteren 10 % der Gehaltsverteilung bei etwa 66,000 US-Dollar liegt, bei einer durchschnittlichen Vergütung von etwa 96,000 US-Dollar. Die Jahresgehälter der oberen 10 % der Erwerbstätigen liegen bei über 134,000 US-Dollar.
Das Gehalt eines Mitarbeiters kann zwischen 30,000 und 60,000 US-Dollar oder mehr liegen, abhängig von seinem Erfahrungsgrad, seiner Ausbildung und seinen Zertifizierungen sowie der Branche, in der er arbeitet, und dem Standort seiner Position. Das Data Science Professional Certificate von IBM, der Certified Data Scientist von SAS und der MCSE: Data Management and Analytics von Microsoft sind nur einige weitere Beispiele für relevante Zertifikate.
Was ist Data Science und Cloud Computing?
Cloud Computing ermöglicht die Skalierung der Datenwissenschaft, indem es Zugriff auf mehr Ressourcen wie Rechenleistung, Speicherplatz und andere Tools bietet. Da in der Datenwissenschaft routinemäßig große Datensätze verwendet werden, ist es besonders bei zeitkritischen Projekten von entscheidender Bedeutung, über Tools zu verfügen, die mit den Daten skaliert werden können. Data Lakes und andere cloudbasierte Speicherlösungen bieten außerdem einfachen Zugriff auf eine Speicherinfrastruktur, die für die Verarbeitung großer Datenmengen ausgelegt ist. Endbenutzer profitieren von der Anpassungsfähigkeit dieser Speichersysteme, da sie bei Bedarf schnell große Cluster bereitstellen können.
Sie können im Austausch für ein besseres langfristiges Ergebnis einige vorübergehende Opfer bringen, indem sie zusätzliche Rechenknoten hinzufügen, um die Datenverarbeitungsaktivitäten zu beschleunigen. Die Preisstrukturen für Cloud-Plattformen können von Benutzer zu Benutzer variieren, von Großkonzernen bis hin zu jungen Unternehmen, und sind so konzipiert, dass sie allen dazwischen gerecht werden.
Toolsets für die Datenwissenschaft nutzen typischerweise in großem Umfang Open-Source-Technologien. Wenn Ressourcen in der Cloud gehostet werden, müssen sich Teams nicht darum kümmern, sie auf ihren lokalen Computern einzurichten oder auf dem neuesten Stand zu halten. Der Zugang zu technologischen Fortschritten und Datenerkenntnissen wird dadurch weiter demokratisiert, dass mehrere Cloud-Anbieter vorgefertigte Toolkits anbieten, mit denen Datenwissenschaftler Modelle ohne Programmierung entwickeln können.
Wie schwer ist Data Science?
Datenwissenschaft ist ein anspruchsvolles Studienfach. Dies ist auf eine Reihe von Faktoren zurückzuführen, von denen der wichtigste die erforderliche Breite des Fachwissens ist. Die Datenwissenschaft basiert auf Mathematik, Statistik und Computerprogrammierung. Auf der mathematischen Seite haben wir lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik.
Erfordert Data Science Codierung?
Ja, da Datenwissenschaftler Programmiersprachen wie Python und R verwenden, um Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen und riesige Datensätze zu verwalten.
Welche Fähigkeiten brauchen Datenwissenschaftler?
Die folgenden Fähigkeiten sind für einen Datenwissenschaftler erforderlich:
- Programmierung.
- Statistik und Wahrscheinlichkeit.
- Datenverarbeitung und Datenbankverwaltung.
- Maschinelles Lernen und tiefes Lernen.
- Datenvisualisierung.
- Cloud Computing
- Zwischenmenschliche Fähigkeiten
Abschließende Überlegungen
Datenwissenschaftler spielen in ihren Unternehmen eine entscheidende Rolle und sie gedeihen, wenn ihre Arbeit sie intellektuell herausfordert und ihnen die Möglichkeit gibt, ihr Fachwissen zur Problemlösung anzuwenden. Aufgrund des gravierenden Mangels an Datenwissenschaftlern im ganzen Land ist deren Fachwissen ebenfalls sehr gefragt. Diejenigen, die Datenwissenschaften studieren, können aufgrund der hohen Nachfrage in diesem Bereich und der Anpassungsfähigkeit der Fähigkeiten seiner Absolventen mehrere lohnende Möglichkeiten finden.
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Bibliographie
