11 Arten von Data Science-Jobs (mit Verantwortlichkeiten) • BUOM

14. April 2022

Unter Data Science versteht man den Prozess des Sammelns und Analysierens von Daten, um bessere Entscheidungen zu treffen und Situationen zu verstehen. Datenwissenschaftler können sich auf viele Bereiche der Datenwissenschaft spezialisieren, von Geschäftsanalysen bis hin zu statistischen Analysen. Wenn Sie Datenwissenschaftler sind oder einer werden möchten, kann es hilfreich sein, mehr über die verschiedenen Bereiche der Datenwissenschaft zu erfahren. In diesem Artikel erklären wir, was ein Datenwissenschaftler macht, schauen uns 11 Arten von Datenjobs an und geben hilfreiche Tipps, die Sie auf dem Weg zum Datenwissenschaftler verwenden können.

Was macht ein Datenwissenschaftler?

Datenwissenschaftler nutzen Informationen, um Probleme zu lösen und anderen dabei zu helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Hier sind einige der Aufgaben, die ein Datenwissenschaftler übernehmen kann:

• Erstellen und implementieren Sie Datenmodelle

• Koordinieren Sie Ihre Maßnahmen mit anderen Spezialisten

• Präsentieren von Informationen über visuelle Daten

• Entdecken Sie neue Datentechnologien

• Daten und Informationen synthetisieren

Gehalt und Jobaussichten für Datenwissenschaftler

Wie viel ein Datenwissenschaftler verdienen kann, kann von Faktoren wie Leistung, Erfahrung und Ausbildung abhängen. Das durchschnittliche Gehalt für einen Datenwissenschaftler im Land beträgt 103.043 $ pro Jahr. Entsprechend Büro für ArbeitsstatistikInformatiker und Informatiker können in ihrem Fachgebiet mit einer Wachstumsrate von 22 % rechnen, was deutlich über dem Durchschnitt liegt.

11 Arten von Data Science-Spezialisierungen

Hier sind 11 Arten von Data-Science-Spezialisierungen, die Sie verfolgen können:

1. Geschäftsanalysen

Business Analytics ist eine Form der Datenwissenschaft, bei der ein Wissenschaftler Informationen sammelt und auswertet, um Unternehmensführer zu informieren. Die Informationen, die sie anhand von Business-Intelligence-Daten analysieren, helfen Unternehmen dabei, Entscheidungen zu treffen, die sie zum Erfolg führen. Beispielsweise können Business-Intelligence-Spezialisten Informationen über die Leistung von Wettbewerbern sammeln, damit Unternehmensleiter eine Strategie entwickeln können.

2. Cloud-Computing

Cloud Computing ist der Prozess der Bereitstellung von Diensten, Speicher und Datenbanken über das Internet. Datenwissenschaftler konzentrieren sich auf das Sammeln und Analysieren von Daten, die in Datenbanken in der Cloud gespeichert sind. Sie helfen auch beim Speichern und Organisieren von Informationen in Cloud-Speicherorten.

3. Cybersicherheitsanalyse

Datenwissenschaftler für Cybersicherheit sammeln Informationen über die Sicherheit der Online- und internen Informationen einer Organisation. Sie werten Sicherheitsdaten aus, um festzustellen, wie leicht externe Quellen auf die Informationen zugreifen können. Cybersicherheitsexperten können anderen Cybersicherheitsexperten dabei helfen, die Vertraulichkeit und Sicherheit der Informationen einer Organisation sicherzustellen.

4. Datentechnik

Unter Data Engineering versteht man den Prozess des Entwerfens und Erstellens von Systemen zum Sammeln und Speichern von Informationen. Sie erstellen auch Programme, die Informationen aus Rohdaten in synthetisierte Materialien umwandeln können, aus denen Wissenschaftler Schlussfolgerungen ziehen können. Ingenieure erstellen auch Systeme, die den Zugriff auf Daten durch mehrere Personen in einer Organisation ermöglichen.

5. Data-Mining

Datenwissenschaftler, die sich mit Data Mining beschäftigen, nutzen Software, um Muster in großen Datensätzen zu finden. Sie können nach Korrelationen und Anomalien suchen, um mehr über die Genauigkeit zu erfahren. Das Auffinden von Mustern kann Bergleuten auch dabei helfen, Ergebnisse vorherzusagen und Trends zu verstehen.

6. Datenvisualisierung

Datenvisualisierungsspezialisten konzentrieren sich darauf, Rohinformationen zu erfassen und sie so darzustellen, dass sie von Kollegen verstanden werden können. Sie können Grafiken und Bilder erstellen, um zu veranschaulichen, wie Daten verglichen werden und was sie bedeuten. Beispielsweise könnte ein Datenvisualisierungsexperte eine Präsentation erstellen, um einem Unternehmensleiter zu zeigen, wie sich ein neues Produkt auf dem Markt entwickeln könnte.

7. Datenspeicherung

Ein Data Warehouse ist eine Form der Datenverwaltung. Einige Datenwissenschaftler konzentrieren sich auf den Entwurf und Aufbau von Data Warehouses, die große Informationsmengen speichern können. Viele Data Warehouses sind für Geschäftsanalysten nützlich.

8. Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen in der Datenwissenschaft ist der Prozess, Robotern und Programmen beizubringen, sich auf bestimmte Weise zu verhalten. Ein auf maschinelles Lernen spezialisierter Datenwissenschaftler nutzt Informationen und Algorithmen, um Maschinen zu helfen, zu verstehen, wie sie auf Probleme und Szenarien reagieren sollen. Sie entwickeln künstliche Intelligenz, die Fertigungs- und Designabläufe verbessern kann.

9. Marktdatenanalyse

Marktdatenanalysten sind Wissenschaftler, die sich auf die Leistung von Produkten und Dienstleistungen auf Märkten konzentrieren. Sie können Informationen darüber sammeln, wie sich Ereignisse auf den Gewinn auswirken. Sie können auch vorhersagen, wie neue Produkte oder Dienstleistungen funktionieren könnten, und Führungskräften dabei helfen, sich auf mögliche Ereignisse verschiedener Weltereignisse vorzubereiten.

10. Betriebsdatenanalyse

Dies ist eine Art Geschäftsanalyse, die sich auf die Integration von Daten in den Betrieb konzentriert. Anstatt einfach nur die Daten zu verstehen und Muster vorherzusagen, konzentriert sich ein Betriebsdatenanalyst auf die Entwicklung analysegesteuerter Tools. Beispielsweise könnte ein Betriebsdatenanalyst datengesteuerte Änderungen im Lieferkettenmanagement vorschlagen.

11. Industrie

Branchendatenwissenschaftler sind diejenigen, die in einem bestimmten Bereich arbeiten und sich entsprechend auf ihre Arbeit spezialisieren. Dazu können Gesundheitsdatenanalysten gehören, die mehr über die Gesundheit der Bevölkerung und Behandlungstrends erfahren. Ein weiteres Beispiel für einen Branchendatenwissenschaftler könnte ein Social-Media-Spezialist sein, der nach neuen Möglichkeiten sucht, Benutzer auf der Grundlage ihrer Nutzungsdauer und Zustimmungsraten für eine App zu gewinnen.

Tipps, um Datenwissenschaftler zu werden

Hier sind einige Tipps, wie Sie Datenwissenschaftler werden können:

• Erwerben Sie einen relevanten Bachelor-Abschluss: Viele Arbeitgeber verlangen, dass Sie mindestens einen Bachelor-Abschluss haben, um eine Stelle als Datenwissenschaftler zu erhalten. Erwägen Sie einen Abschluss in Informationstechnologie, Informatik, Mathematik, Statistik oder Physik.

• Sammeln Sie Erfahrungen in Ihrem Wunschbereich: Wenn Sie als Data Scientist im Bereich Social Media arbeiten möchten, denken Sie über ein Praktikum in diesem Bereich nach, auch wenn es keinen Bezug zur Data Science hat. Dies kann Ihnen helfen, ein professionelles Netzwerk aufzubauen und mehr Möglichkeiten zu gewinnen.

• Wählen Sie einen Mentor, der Sie in Ihrer Karriere weiterbringen kann. Ein Mentor ist jemand, der Ihnen konkrete Ratschläge geben kann, wie Sie Ihre Karriere voranbringen können. Bitten Sie jemanden mit Erfahrung und Wissen, Ihnen an Ihrer Stelle zu helfen.

• Legen Sie Ihre Prioritäten schon früh in Ihrer Karriere fest. Die Festlegung einer Priorität zu Beginn Ihrer Karriere kann Ihnen dabei helfen, spezifische Fähigkeiten zu entwickeln und Ihren Karriereweg einzugrenzen.