Moore definierte 1991 die Statistik als Wissenschaft von den Daten. Es ist also eine Disziplin, die Funktionen aus verschiedenen Bereichen wie Mathematik, Informatik und Statistik nutzt.
Das Ziel der Data Science ist es, ein Unternehmen in die Lage zu versetzen, Rohdaten zu analysieren, um sie in nützliche Informationen zur Lösung von Problemen umzuwandeln, auf die das Unternehmen stoßen könnte. In diesem Sinne verwendet die Data Science oder Datenwissenschaft algorithmische oder wissenschaftliche Mittel, um diese Informationen aus geordneten oder ungeordneten Daten zu extrahieren. Sie wird oft mit Big Data in Verbindung gebracht.
Innerhalb der Datenwissenschaft gibt es u. a. maschinelles Lernen, statistisches Lernen, Programmierung, Modellierung von Unsicherheiten, Datenspeicherung und Hochleistungsrechnen.
Datenwissenschaft oder Data Science: Was ist das eigentlich?
Datenwissenschaft ist eine Mischung aus Daten, der Implementierung von Algorithmen und Technologie. Alle diese Elemente haben das Ziel, komplexe Probleme zu lösen. Zu dieser Mischung gehören auch große Mengen an nicht identifizierten Informationen, die in den Data Warehouses der Unternehmen gespeichert sind. Deutlicher ausgedrückt: Data Science hat das Ziel, Rohdaten zu untersuchen, um daraus einen Wert zu schaffen.
Erstens: Data Science ermöglicht es, Einsichten in den Kern der Daten zu finden. Wenn der Data Scientist in diese Informationen eintaucht, ist er in der Lage, komplexe Trends und Verhaltensmuster abzuleiten. Dies wird Informationen an die Oberfläche bringen, die Unternehmen dabei helfen, intelligentere Entscheidungen zu treffen.
Netflix z. B. nutzt die Datenwissenschaft, um herauszufinden, welche Trends beim Anschauen seiner Filme und Serien zu beobachten sind und was das Interesse der Nutzer/innen erzeugt, um dann entscheiden zu können, welche Serien gedreht werden sollen und welche nicht.
Datenwissenschaft: Wie funktioniert das?
Um diese Informationen zu erhalten, erforschen Datenexperten zunächst die Daten. Ein Data Scientist führt z. B. Untersuchungen durch, um zu verstehen, welche Gruppen innerhalb der Daten gebildet werden müssen. Der Data Scientist muss also analytisch denken können. Datenwissenschaft ist also wichtig, um Unternehmen bei ihrer Strategie zu unterstützen: Data Scientists fungieren als Berater.
Datenwissenschaft: Welche Fähigkeiten muss man haben, um in diesem Bereich arbeiten zu können?
Die Data Science umfasst drei große Bereiche: Mathematik, Technologie und Wirtschaft. Zunächst einmal erfordert das Studium von Daten und die Erstellung eines Data Products die Fähigkeit, Datensätze durch ein quantitatives Prisma zu verstehen. Die Beziehungen zwischen den Daten können mathematisch hervorgehoben werden. Daher müssen einige der Probleme, mit denen Unternehmen konfrontiert sind, durch analytische Modelle gelöst werden, die aus dem Studium der Mathematik hervorgegangen sind.
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IM BEREICH DATA SCIENCE
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Viele denken, dass die Datenwissenschaft das Gleiche wie Statistik ist. Das stimmt teilweise, aber nicht ganz. Viele Machine-Learning-Algorithmen verwenden z. B. auch lineare Algebra.
Daher muss ein guter Data Scientist im Allgemeinen über ein ziemlich ausgeprägtes mathematisches Wissen verfügen.
Der Data Scientist muss auch eine große technologische Kreativität an den Tag legen. Denn er nutzt die Technologie, um große Datenmengen mithilfe von anspruchsvollen Algorithmen zu untersuchen und schwierige Probleme zu lösen.
Daher muss der Datenwissenschaftler wissen, wie man codiert, Prototypen von Lösungen erstellt und diese in Systeme integriert. Zu den am häufigsten verwendeten Sprachen für die Datenwissenschaft gehören Python und SQL. Weniger häufig, aber immer noch gebräuchlich, sind Java, Scala und Julia.
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Es ist jedoch wichtig, daran zu erinnern, dass akademische Voraussetzungen für den Zugang zu den entsprechenden Kursen verlangt werden. Wir empfehlen Dir daher, einen Termin mit einem unserer Berater zu vereinbaren, um Antworten auf deine Fragen zu erhalten und gemeinsam über Deine Pläne für eine Ausbildung im Bereich Datenwissenschaft zu sprechen.
