Mit der wachsenden Bedeutung des Internets, der sozialen Netzwerke und allem, was dazugehört, ist eine riesige Menge an Daten entstanden, die Big Data genannt wird. Darin ist alles enthalten, was Internetnutzer im Netz hinterlassen: Gewohnheiten, Vorlieben und sogar persönliche Informationen. Diese Daten werden von Unternehmen und Suchmaschinen genutzt, um ihnen das zu präsentieren, was sie vielleicht brauchen. Das erfordert jedoch eine sorgfältige Arbeit, die Aufgabe des Data Scientists ist.
Was ist ein Data Scientist und was macht er?
Hast du schon einmal von einem Data Scientist gehört? Das ist die neue Berufsgruppe, die vom Chefökonomen von Google als der „sexieste Beruf des 21. Jahrhunderts“ bezeichnet wird.
Seine Fähigkeiten stoßen bei Unternehmen aus verschiedenen Branchen auf großes Interesse: Wirtschaft und Finanzen, Gesundheit, Energie, Telekommunikation, soziale Medien, Unternehmensführung, Strategieberatung, Industrieroboter und viele andere.
Wir leben in einer Welt, in der Unternehmen mit riesigen Datenmengen überflutet werden, was es schwierig macht, den Überblick zu behalten. Aber noch schwieriger ist es, die richtigen Informationen zu finden, die diese Organisationen selbst nutzen können, um ihr Geschäft zu entwickeln.
Das Phänomen, das zu dem exponentiellen Wachstum dieser Daten beigetragen hat, ist die Digitalisierung. Der Anstieg der durch die Digitalisierung von Informationen erzeugten Daten ist nahezu unkontrollierbar, Stichwort Big Data. Im Internet haben sich die Daten vervielfacht. Und jede Realität, ob klein, mittel oder groß, ist an diesem Phänomen beteiligt.
Data Scientist Köln: Die Ursprünge
In diesem Klima der zunehmenden Datenflut ist der Beruf des Data Scientists entstanden, dessen Aufgabe es ist, diese Daten zu analysieren und zu identifizieren und sie in konkrete Informationen für die Festlegung einer Unternehmensstrategie umzuwandeln. Auf diese Weise wird sie in der Lage sein, einen erheblichen Wettbewerbsvorteil innerhalb des Marktes, auf dem sie tätig ist, zu generieren.
Zusätzlich zu den spezifischen beruflichen Fähigkeiten muss ein Data Scientist über klar definierte nicht-technische Fähigkeiten verfügen. Ein guter Data Scientist ist eine neugierige, kreative Person mit guten Kommunikationsfähigkeiten. Er muss außerdem in der Lage sein, flexibel zu sein, experimentierfreudig und lernwillig zu sein.
Kurz gesagt, der Data Scientist ist eine Berufsbezeichnung, die zunehmend von Unternehmen gesucht wird, die ständig auf der Suche nach Personen mit den richtigen Fähigkeiten sind, um im Big-Data-Sektor tätig zu werden.
Die aktuelle Herausforderung besteht jedoch darin, diese Nachfrage durch die Ausbildung von Fachkräften mit technischen Fähigkeiten und analytischen Fertigkeiten zu befriedigen, die den aktuellen Marktanforderungen entsprechen. Mit anderen Worten: Der Data Scientist spielt eine zentrale Rolle bei der Schaffung oder Steigerung des Wertes aller Geschäftsaktivitäten eines Unternehmens.
Voraussetzungen und Fähigkeiten, die bei einem Data Scientist am meisten gefragt sind
Du möchtest wissen, wie Du ein Experte für Datenwissenschaften werden kannst, nämlich ein Data Scientist ?
Zunächst einmal solltest Du über umfassende Kenntnisse über Datenbanken, Big Data und die Programmiersprache Python verfügen. Darüber hinaus kannst Du mit vielen anderen Sprachen arbeiten und solltest Dich mit den Bibliotheken Pandas oder Scikit-learn oder TensorFlow auskennen.
Neben dem Studium der Informatik und Mathematik sind auch Soft Skills erforderlich. Sie dienen vor allem dazu, Deine Kreativität bei den Aufgaben, die auf Dich zukommen, zu entwickeln. Um die Arbeitstätigkeiten eines Data Scientists zusammenzufassen, kann man sagen, dass 50 % die Datenanalyse betreffen, 20 % sich auf die Validierung der Ergebnisse beziehen und 30 % sich mit der Visualisierung der Daten befassen.
Was ein Data Scientist macht: Aufgaben und Arbeit
Ein Data Scientist zu werden bedeutet, ein Fachmann mit multidisziplinärem Wissen und Kompetenzen zu sein: Informatik, Programmierung, Mathematik, Datenvisualisierung etc. Dies ermöglicht es dem Unternehmen nicht nur, verfügbare Daten zu nutzen, um einen Wettbewerbsvorteil zu generieren, sondern auch, um neue Geschäftsmodelle zu kreieren.
Dazu analysiert der Data Scientist die Daten, um daraus Informationen zu gewinnen, die in betriebliches Wissen umgewandelt werden. All dies erreicht er durch eine wissenschaftliche und mathematische Herangehensweise an den Prozess. Die erforderlichen Fähigkeiten sind unterschiedlicher Art: Fähigkeiten im Bereich des wissenschaftlichen Denkens, Technik im Umgang mit den notwendigen Werkzeugen, fortgeschrittene Kenntnisse in Informatik und Mathematik.
Ein Wort taucht immer wieder auf, wenn beschrieben wird, was ein Data Scientist tut: „analysieren“. Dieser Profi sammelt und analysiert in der Tat Daten, und das ist auch richtig! Aber: Data Analysts sammeln und analysieren auch Daten.
Daher stellst du dir vielleicht auch diese Frage: „Was ist der Unterschied zu einem Data Analyst und was musst du über diesen anderen Beruf wissen, wenn du ein Data Scientist werden möchtest?“
Data Analysts untersuchen große Datensätze, um Trends zu erkennen. Sie entwickeln Grafiken und erstellen visuelle Präsentationen, die Unternehmen dabei helfen, bessere strategische Entscheidungen zu treffen.
Data Scientists hingegen entwerfen und bauen neue Prozesse zur Modellierung und Produktion von Daten. Sie verwenden Prototypen, Algorithmen, Vorhersagemodelle und benutzerdefinierte Analysen.
Wie wird man Data Scientist ?
Dazu hier eine Illustration dieses Karrierepfades :
- Wenn möglich, wähle einen speziellen Universitätsstudiengang in „Data Science“ bei renommierten Schulen und Universitäten. Als zweite Option kannst du eine Weiterbildung absolvieren, wie sie von DataSciencetest angeboten wird, mit einem klar definierten Lehrplan von der Programmierung bis zum Deep Learning.
- Schärfe deine Kommunikationsfähigkeiten, da dies eine der wichtigsten Fähigkeiten für einen Data Scientist ist. Innerhalb eines Unternehmens musst du in einem Team arbeiten.
- Lerne zu programmieren, insbesondere in Sprachen wie Python.
- Erwerbe Kenntnisse in einem bestimmten Bereich, in dem du gerne arbeiten möchtest (Gesundheit, Energie, Finanzen, Medien usw.).
- Wenn Du keine Universität besuchen kannst oder willst, ziehe einen immersiven Kurs wie das Bootcamp-Training von DataScientest in Betracht.
- Nutze die Online-Ressourcen, die Dir zur Verfügung stehen, und lese verschiedene Artikel und Interviews über Data Science und den Beruf des Data Scientist.
- Integriere Dich in die Communities und Diskussionsgruppen, die es online gibt.
