Data Science Weiterbildung

„Data Scientist: Der gefragteste Beruf des 21. Jahrhunderts – Werde ein Experten in der Datenwissenschaft“

Laut der Harvard Business Review ist der Datenwissenschaftler der angesagteste Beruf des 21. Jahrhunderts. Trotz der weit verbreiteten Anerkennung dieser Aussage wissen viele Menschen immer noch nicht genau, was ein Datenwissenschaftler tut.

Ein Data Scientist nutzt datenorientierte Algorithmen und Machine Learning, um das Potenzial von Daten auszuschöpfen und diese für Unternehmen nutzbar zu machen. Mithilfe der Datenwissenschaft lassen sich zahlreiche Herausforderungen lösen, von der Optimierung von Lagerbeständen bis hin zu präzisen Wettervorhersagen – vorausgesetzt, es stehen genügend Daten zur Verfügung.

Laut einer Studie des Bitkom aus 2023 fehlen in Deutschland jährlich Tausende von Fachkräften im Bereich Datenwissenschaft und KI. Der Data Scientist gehört zu den am meisten nachgefragten Berufen im deutschen Arbeitsmarkt, wobei Unternehmen zunehmend Schwierigkeiten haben, qualifizierte Kandidaten zu finden. Eine Umfrage unter deutschen Unternehmen zeigt, dass für die meisten Data Scientists die folgenden vier Fähigkeiten als besonders wichtig gelten:

• Maschinelles Lernen und mathematische Statistik
• Programmierung und Informatik
• Schriftliche und mündliche Kommunikation
• Kenntnisse über das Unternehmen und die Branche

Es ist eine Herausforderung, einen Data Scientist zu finden, der alle vier Bereiche abdeckt. In unserem Data Science Fernstudium vermitteln wir Dir genau die Fähigkeiten, die Du benötigst, um Personalabteilungen zu beeindrucken und Deine beruflichen Ziele als Data Scientist zu erreichen.

Mehr Informationen erhältst Du in diesem Video.

Data Scientists entwickeln Algorithmen, die auf Rohdaten basieren, um eine Vielzahl von Problemen zu lösen, darunter:

• Klassifikation von Spam – Automatische Erkennung und Filterung unerwünschter Inhalte.
• Empfehlungssysteme – Personalisierte Empfehlungen, wie sie bei Netflix oder Amazon genutzt werden.
• Clustering – Identifizierung von Gruppen oder Mustern in Daten ohne vorherige Kategorisierung.
• Anomalieerkennung – Aufdeckung ungewöhnlicher Muster, z. B. in der Betrugsbekämpfung.
• Bild-, Text- und Spracherkennung – Erkennung und Klassifikation von Bildern, Texten und Ton.
• Automatisierte Prozesse – Validierung von Einkaufs- oder Kreditkartendaten zur Optimierung von Geschäftsprozessen.
• Segmentierung – Zielgerichtetes Marketing durch die Analyse von Marktsegmenten.
• Risikomanagement – Vorhersage und Minimierung potenzieller Risiken für Unternehmen.
• Prognose – Verkaufsprognosen oder Umsatzvorhersagen zur Geschäftsplanung.
• Optimierung – Verbesserung von Geschäftsprozessen und Risikomanagement durch datengetriebene Entscheidungen.

Der Arbeitsalltag eines Datenwissenschaftlers folgt einem klar strukturierten Zyklus, der die folgenden wesentlichen Schritte umfasst:“

• Daten sammeln und speichern – Relevante Daten aus verschiedenen Quellen erfassen und sicher speichern.
• Die richtigen Fragen stellen – Strategische Fragestellungen entwickeln, die das Geschäftsziel unterstützen.
• Daten vorbereiten und integrieren – Rohdaten bereinigen und in ein nutzbares Format überführen.
• Datenqualität prüfen – Die Gültigkeit und Relevanz der Daten überprüfen und unpassende Daten entfernen.
• Explorative Datenanalyse durchführen – Erste Analysen und statistische Untersuchungen zur Mustererkennung.
• Modell oder Algorithmus auswählen – Das passende Modell oder den Algorithmus für die Daten und die Aufgabenstellung wählen.
• Anwendung von Data Science-Techniken – Einsatz von Methoden wie maschinellem Lernen, statistischer Modellierung und Algorithmen.
• Ergebnisse messen und optimieren – Die Modellleistung kontinuierlich messen und die Ergebnisse durch Optimierung verbessern.