Die Data Science hat die Technologie einfacher und leichter gemacht. Mit den Fortschritten der letzten Jahre ist auch das maschinelle Lernen oder Machine Learning ziemlich einfach geworden.
Wenn du auch eine Karriere im Bereich Data Science anstrebst und wissen willst, wie du Data Scientist werden kannst, dann lass dir von uns erklären, wie du das im Detail machen kannst.
Was ist Data Science?
Einfach ausgedrückt ist Data Science das Studium von Daten, bei dem Algorithmen, Prinzipien des maschinellen Lernens und andere Werkzeuge zum Einsatz kommen. Sie wird eingesetzt, um Daten aufzuzeichnen, zu sammeln und zu analysieren, um daraus wichtige und nützliche Informationen zu gewinnen. Data Scientists extrahieren und untersuchen Daten aus einer Vielzahl von Quellen wie Protokolldateien, sozialen Medien, Sensoren und Kundentransaktionen. Dann ordnen sie in diesem Durcheinander die Daten und erstellen daraus Ergebnisse, auf deren Grundlage Entscheidungen getroffen werden können, um eine effektive Marketingstrategie zu entwickeln.
Was sind wichtige Elemente der Data Science?
Das Gebiet der Data Science ist ein weites Feld und wird in drei Hauptkomponenten unterteilt. Lass uns diese drei Komponenten im Detail betrachten.
Business Intelligence
Computertechniken werden eingesetzt, um jedes Unternehmen am Laufen zu halten. Jede Organisation produziert jeden Tag eine riesige Menge an Daten. Nach einer sorgfältigen Analyse dieser Daten stellen Data Scientists sie in verschiedenen Diagrammen und Tabellen dar. Danach helfen sie dem Management der Unternehmen, für die sie arbeiten, die besten Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage der Darstellung der Daten zu treffen.
Machine Learning
Machine Learning besteht aus Algorithmen, mathematischen und statistischen Modellen und wird von fast allen Berufsverbänden eingesetzt, um die täglichen Umstände und den Fortschritt der Maschinen zu verstehen und darauf zu reagieren. Durch den Einsatz von Machine Learning im Bereich Data Science kann eine Maschine verschiedene Trends auf Märkten oder in Finanzsystemen auf der Grundlage historischer Datenmodelle vorhersagen.
Big Data
Da die Zahl der Internetnutzer jeden Tag exponentiell ansteigt, erzeugen Zuschauer oder Abonnenten zahlreiche Klicks in Form von Videos, Bildern, Artikeln, Kommentaren, Bestellungen etc. Als Ergebnis all dieser Aktivitäten werden normalerweise unstrukturierte Daten erzeugt. Data Scientists wandeln diese unstrukturierten Daten in strukturierte Daten um.
Was sind die technischen Fähigkeiten, um Data Scientist in Lyon zu werden?
Da Data Science ein multidisziplinäres Feld ist, erfordert es eine vielfältige Reihe von Fähigkeiten und technischen Kenntnissen im Bereich der Informatik. Hier sind die Fähigkeiten, die ein Data Scientist unabhängig von seiner Erfahrung besitzen sollte.
Python-Codierung
Python ist die am häufigsten verwendete Programmiersprache in der Data Science, da sie bei der Entwicklung von Modellen für Data Mining, maschinelles Lernen und Web Scraping hilft. Da Python verschiedene Datenformate unterstützt, kann sie einem Data Scientist dabei helfen, Datensätze zu erstellen und zu durchsuchen und SQL-Tabellen in seinen Code zu importieren.
R Programmierung
R ist ein Programm, das allgemein für die Datenanalyse entwickelt wurde und Formeln und Methoden für die Informationsverarbeitung und die statistische Analyse bereitstellt.
Machine Learning und IA
Die Kenntnis verschiedener Techniken des maschinellen Lernens (logistische Regression, Entscheidungsbäume, überwachtes maschinelles Lernen, Zeitreihen, Computer Vision, Erkennung von Ausreißern, Überlebensanalyse, Verarbeitung natürlicher Sprache usw.) ist für die Bewältigung vieler Herausforderungen von inhärenter Bedeutung.
Hadoop
Jedes Mal, wenn die Datenmenge sehr groß ist, kann sie den Systemspeicher übersteigen, und die Hadoop-Plattform hilft den Data Scientists dabei, die restlichen Daten an verschiedene Server zu senden oder zu übertragen. Die Plattform ist auch nützlich für Datenfilterung, Datenprobenahme und -synthese, Data Mining usw.
SQL
Structured Query Language (SQL) ist eine Programmiersprache, die dem Data Scientist dabei hilft, mit Datenbanken zu kommunizieren, auf sie zuzugreifen und sie zu verwalten, indem er Daten hinzufügt, subtrahiert oder löscht. In diesem Sinne muss ein Data Scientist in SQL bewandert sein, da es dank seiner kompakten Befehle speziell darauf ausgelegt ist, Zeit zu sparen und den Programmieraufwand für schwierige Abfragen zu reduzieren.
Andere Fähigkeiten die du in einem Data Science Course Berlin erwerben kannst
- Visualisierung von Daten
- Apache Spark
- Unstrukturierte Daten
- Geschäftssinn
- Kommunikations- und
- Überzeugungsfähigkeit
- Algebra und Rechnen
- Statistik
- Java
- PHP
Wie werde ich Data Scientist in Berlin?
Es gibt mehrere Schritte, um Data Scientist zu werden.
Einen Abschluss machen
Beginne mit einem Master-Abschluss in bestimmten Fachrichtungen. Hier ist eine Liste von Studienfächern, die dir helfen sollen, auf dem Weg zum Data Scientist auf dem richtigen Weg zu bleiben und schliesslich einen Data Science Course Berlin zu belegen:
- Statistik
- Mathematik
- Angewandte Mathematik
- Datenmanagement
- Informatik
- Unternehmen
- Physik
Wähle deinen Schwerpunktbereich
Da Data Science ein sehr wichtiger Teil des allgemeinen Studiums eines zukünftigen Data Scientists ist, gibt es viele Möglichkeiten, diese Karriere zu verwirklichen. Die meisten Data Scientists beginnen ihre Laufbahn mit einem Studium an einer Universität oder Hochschule, die einen Data Scientist-Studiengang anbietet. Alternativ dazu gibt es die Möglichkeit einer Weiterbildung oder eines Bootcamp-Trainings, wie es von DataScientest angeboten wird.
Wenn du eine dieser akademischen oder Online-Ausbildungen absolvierst, kannst du für Positionen wie Managementanalyst, Datenvisualisierungsspezialist oder Marktforschungsanalyst eingestellt werden. Für Rollen wie Machine Learning oder Data Engineering benötigst du jedoch einen Masterabschluss.
Ein Doktortitel kann dir den Zugang zu international tätigen Organisationen wie Google, Amazon oder Twitter ermöglichen.
Seine Pläne mit anderen teilen
Wenn du deinen Abschluss als Data Scientist gemacht hast, solltest du deine Projekte mit anderen teilen. Die Arbeit mit anderen Data Scientist-Kollegen ist ein guter Ausgangspunkt, egal ob sie sich in Deutschland oder im Ausland befinden.
Finde Leute, mit denen du lernen kannst, verbessere dein Profil und finde Möglichkeiten. Es stärkt auch dein Wissen, indem du von anderen lernst und ein Netzwerk aufbaust.
Suche nach einem Job
Hier endet deine Lernreise und beginnt dein praktischer Ansatz für alle erworbenen Fähigkeiten. Die Data Science ist ein sehr dynamischer Bereich. Daher wirst du mehrere spezialisierte Rollen finden, aus denen du wählen kannst. Du solltest einen Bereich finden, der dich interessiert, und ein Unternehmen in Berlin auswählen, in dem deine Fähigkeiten eingesetzt werden können.
Der Bereich der Informationstechnologie und der Data Science entwickelt sich ständig weiter. Jedes Jahr gibt es immer mehr neue Entwicklungen und ein Unternehmen mehr, das einen Data Scientist braucht.
