Entdecke alles, was Du über den Job eines/einer Data Scientist wissen musst: Rolle, Zuständigkeitsbereiche, Fähigkeiten, Gehalt, vorhandene Ausbildungen...
Mit dem Aufkommen von Big Data verfügen Unternehmen heute über ein riesiges Datenvolumen. Um sie zu analysieren, ihnen Bedeutung zu verleihen und verwertbare Informationen zu extrahieren, greifen sie auf Data Scientists zurück.
Data Scientists sind Experte und Expertinnen für Datenanalyse, die dank ihrer Neugier und ihrer technischen Fähigkeiten komplexe Probleme lösen können. Ihre Aufgabe besteht darin, den wahren Wert der Daten aufzudecken.
Aufgaben
Data Scientists haben mehrere Hauptaufgaben. Vor allem sind sie Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen, die Data Science zum Nutzen ihres Unternehmens einsetzen. Ihre Aufgabe? Probleme des Unternehmens durch Datenanalyse zu lösen. Sie verarbeiten, analysieren und modellieren die Daten und interpretieren die Ergebnisse von der Verarbeitung.
Sie sind dafür verantwortlich, den besten Weg zur Erfüllung der Geschäftsanforderungen zu finden und die zu ihrer Implementierung erforderlichen Daten zu ermitteln.
Sie definieren die relevantesten Analysealgorithmen, um unterschiedliche Anforderungen zu erfüllen, und entwickeln beschreibende und prädiktive Modelle. Sie müssen Datenanalysemodelle überwachen und können ihre Best Practices mit dem Rest des Teams teilen.
Schließlich können Data Scientists dafür verantwortlich sein, große Mengen unstrukturierter Daten zu sammeln, um sie in ein verwendbares Format umzuwandeln. Bei dieser Aufgabe werden sie jedoch häufig von Data Engineers unterstützt.
Merkzettel Data Scientist:
Die Kompetenzen von Data Scientists
Data Scientists sind sowohl Mathematiker/Mathematikerinnen als auch Computerexperte/Computerexpertinnen. Um Daten zu analysieren, verwenden sie verschiedene Programmiersprachen wie Python und R.
Data Scientists kennen sich auch in Statistik aus. Im Gegensatz zu Data Analysts nutzen Data Scientists für die Datenanalyse auch Techniken der künstlichen Intelligenz wie Machine Learning, Deep Learning und Textanalyse.
Data Scientists müssen auch wissen, wie sie mit Datenbanken und anderen Lösungen zur Speicherung von Informationen wie Data Warehouses oder Data Lakes interagieren müssen. Im Zeitalter der Data Cloud kennen sie sich auch mit den wichtigsten Plattformen wie AWS, Microsoft Azure oder Google Cloud aus.
Data Scientists sind auch in der Lage, Programme zu erstellen, mit denen sich die häufigsten wiederkehrenden Aufgaben automatisieren lassen. Darüber hinaus können sie Probleme und Trends erkennen.
Um die Ergebnisse ihrer Analysen mit anderen Mitarbeitenden des Unternehmens teilen zu können, müssen sie auch kommunikations– und teamfähig sein. Die Techniken der „Data Visualization“ ermöglichen es ihnen, ihre Erkenntnisse grafisch darzustellen.
Vergiss bitte nicht, dass jedes Unternehmen den Data Scientists unterschiedliche Aufgaben zuweist. In einigen Fällen werden Data Scientists von Data Analysts und Data Engineers unterstützt. In anderen Fällen müssen sie alles alleine machen und modernste Techniken wie Machine Learning beherrschen.
Tools
Data Scientists sind glücklich, denn sie brauchen nicht sehr viele Werkzeuge, um ihre Aufgaben zu erledigen. Das wichtigste Tool bleibt der Code. Data Scientists mögen Programmiersprachen wie Python oder R, die über Bibliotheken verfügen, mit denen man so gut wie alles machen kann.
Sie bearbeiten ihren Code auf Jupyter-Notebooks oder auf anderen Python-Entwicklungsumgebungen (IDE, engl. integrated development environment) wie Pycharm. Einige unverzichtbare Python-Bibliotheken solltest Du kennen: Matplotlib und Seaborn für die Data-Visualisierung, Pandas und Numpy für die Datenverwaltung und Vorverarbeitung und Scikit-learn für die Implementierung von Machine-Learning-Methoden. Die Erfahrensten werden mit Tensorflow und Pytorch arbeiten, um Deep-Learning-Modelle zu implementieren.
Data Scientists können generell mit diesen Werkzeugen arbeiten. Wenn sie jedoch mit großen Datenmengen oder zeitaufwendigen Berechnungen arbeiten müssen, gibt es einige Werkzeuge, die sie kennen sollten. Die Bekanntesten sind unter anderem AWS-Dienste wie Athena für SQL-Abfragen, S3 für die Datenspeicherung und EC2 für die Bereitstellung von mehr oder weniger leistungsfähigen virtuellen Maschinen.
