Laut der Harvard Business School gilt der Beruf des Data Scientist als der“ heißeste Beruf des 21. Jahrhunderts“ und bietet großartige Karriereaussichten. Hast Du Dich schon immer gefragt, wie Du Data Scientist werden kannst? Wir zeigen Dir, welche Kompetenzen Du für Deine Weiterbildung brauchst!
Um Data Scientist zu werden, solltest Du eine Weiterbildung als Data Scientist absolvieren, die Dir dabei helfen wird, sofort einsatzbereit und effektiv zu werden. Diese Kurse erfordern jedoch Vorkenntnisse und Fähigkeiten wie Mathematik und Programmierung.
Beginnen wird zunächst mit der Mathematik
Du solltest Konzepte wie die Statistik, Algebra oder auch die Wahrscheinlichkeitsrechnung gut beherrschen.
Die Statistik hat eine entscheidende Rolle. Die durch diese Disziplin erlernten Tools werden in der Data Science sinnvoll angewendet. So können z. B. Hypothesen mithilfe der Statistik überprüft werden, um zu konkreten Schlussfolgerungen zu gelangen.
Wie auch das Beherrschen von Konzepten wie die Varianzeigenschaften, Fehlerberechnungen, lineare Regressionsmodelle und Schätztheorien.
Um Data Scientist zu werden, musst du die gesamte Algebra beherrschen. Sie hilft Dir, die gesammelten Daten effizient zu verwalten. Ob linear oder bilinear, die Algebra ermöglicht es, die Räume, in denen die Daten verarbeitet werden, konkret zu verstehen.
Wenn Du diese Anwendungen nicht beherrschst, wie z. B. Transponierte und Matrixzerlegungen oder Gleichungssysteme, kann das Verstehen der Konzepte, die in der Ausbildung behandelt werden, schwierig werden. Die Kenntnis von Vektorräumen und Skalarprodukten ermöglicht es beispielsweise, die Räume zu visualisieren, in denen Machine-Learning-Modelle ausgeführt werden.
Schlussendlich bleiben die Werkzeuge der Wahrscheinlichkeitsrechnung essenziell, um Data Scientist zu werden. Dazu gehören z. B. die verschiedenen Gesetze (Uniform-, Normal-, Binomial- und Fischgesetz) oder die Konzepte der bedingten Wahrscheinlichkeit…
All diese Elemente werden Dir helfen, den ersten Schritt auf dem Weg zum Data Scientist zu machen!
Lass uns jetzt über das zweite Thema, die Programmierung, sprechen
Um Data Scientist zu werden, solltest Du Programmierungstools wie Python, eine der wichtigsten Programmiersprachen, kennen.
Zusätzlich zu den Voraussetzungen in der Programmierung solltest Du auch Kenntnisse des Machine Learning für Deine Ausbildung haben. Natürlich geht es nicht darum, die Funktionsweise von Forests of Decision Trees oder K-Means technisch zu verstehen, sondern vielmehr darum, den Unterschied zwischen ihnen und ihren Anwendungen in verschiedenen Situationen zu erkennen. Diese Konzepte werden auch in professionellen Online-Schulungen behandelt.
Neben diesen „akademischen“ Voraussetzungen ist Deine Neugierde von Vorteil, denn sie wird Dich dazu anregen, Deine Modelle zu verbessern. Gute Kommunikationsfähigkeiten sind ebenfalls sehr hilfreich, denn Du solltest in der Lage sein, zu kommunizieren und Deinen Job und Deinen Mehrwert zu verkaufen.
Bitte beachte, dass manche Menschen nicht unbedingt die akademischen Voraussetzungen mitbringen, um an einem unserer Kurse teilzunehmen. Es ist jedoch möglich, dass sie sich für die Bildungsmaßnahme qualifizieren. Daher empfehle ich Dir, einen Termin mit einem unserer Berater zu vereinbaren, um Deine Fragen genau zu beantworten und Dich auf die beste Weise zu begleiten.
