12 marktfähige Fähigkeiten für Datenwissenschaftler • BUOM

30. Dezember 2021

Die meisten, wenn nicht alle Unternehmen würden von einem Einblick in ihre Daten profitieren. Mit strukturierten Daten, die eine Geschichte erzählen, können Unternehmen wichtige Entscheidungen treffen, die zu ihrem Erfolg beitragen können. Datenwissenschaftler können auf der Grundlage von Daten und Trends wertvolle Erkenntnisse liefern und spielen eine wichtige Rolle bei der Gestaltung von Lösungen für die Probleme eines Unternehmens. In diesem Artikel werfen wir einen Blick darauf, was ein Datenwissenschaftler ist, und listen einige der Fähigkeiten auf, über die ein Datenwissenschaftler verfügen könnte.

Was ist ein Datenwissenschaftler?

Ein Datenwissenschaftler arbeitet eng mit Daten zusammen, sodass er diese analysieren, Trends erkennen und die Daten nutzen kann, um etwas anderes zu verstehen oder Prozesse zu entwickeln, um Abläufe auf irgendeine Weise zu verbessern. Datenwissenschaftler kombinieren in ihrer Arbeit Mathematik und Informatik, verfügen aber auch über gewisse Kenntnisse über die Branche, in der sie tätig sind. Datenwissenschaftler müssen sich in der Regel unstrukturierte Daten ansehen, um Berichte, Vorschläge und Lösungen zu erstellen, die einem Unternehmen zum Erfolg verhelfen.

Hier sind einige Fähigkeiten, die ein Datenwissenschaftler haben kann:

Cloud Computing

Für Datenwissenschaftler ist es wichtig, Cloud Computing zu nutzen, da die Cloud ihnen einen Ort zum Speichern, Abrufen und Teilen von Daten bietet. Da viele Unternehmen Cloud Computing für ihre Server, Speicher und Datenbanken nutzen, müssen Datenwissenschaftler in der Lage sein, sich in ihrem gemeinsamen Cyberspace zurechtzufinden. Unternehmen speichern möglicherweise sogar Daten in der Cloud, ohne es zu merken, aber Datenwissenschaftler arbeiten daran, die zugehörigen Daten zu extrahieren und zu analysieren.

Statistik und Wahrscheinlichkeit

Im Kern arbeitet Data Science mit Algorithmen, Systemen und Prozessen, um Daten besser zu verstehen, damit sie fundierte Entscheidungen treffen, Erkenntnisse gewinnen und wichtige Informationen aus der Datenbank trennen können. Datenwissenschaftler müssen häufig die Leistung unterschiedlicher Daten bewerten und vorhersagen. Wenn Datenwissenschaftler über Wahrscheinlichkeitskenntnisse verfügen, können sie statistische Methoden verwenden, um diese Vorhersagen zu treffen und die Daten weiter zu analysieren.

Mit Kenntnissen in Statistik und Wahrscheinlichkeit können Datenwissenschaftler Trends vorhersagen und Prognosen entwickeln, in einem Datensatz vorhandene Anomalien erkennen, Beziehungen zwischen zwei Datenpunkten herstellen und die Daten, mit denen sie arbeiten, besser verstehen.

Fortgeschrittene Mathematik

Datenwissenschaftler nutzen für ihre Arbeit sowohl multivariate Analysis als auch lineare Algebra. Sie verwenden Analysis, um ein Modell für maschinelles Lernen zu erstellen, können aber auch mit Ableitungen, Kostenfunktionen, Grafiken, Verläufen und Algebra arbeiten. Bei der Arbeit mit fortgeschrittener Mathematik verwenden Datenwissenschaftler möglicherweise Tools, die sie bei der Durchführung von Berechnungen unterstützen. Daher wird es immer wichtiger, dass sie die Prinzipien der Analysis und Algebra kennen und wissen, wie sie sich auf ihre Berichte auswirken können.

Maschinelles Lernen

Beim maschinellen Lernen werden Statistiken verwendet, um Muster in Daten zu finden. Maschinelles Lernen ist künstliche Intelligenz, die Datenwissenschaftler nutzen, um ihre Annahmen über eine Reihe von Datenpunkten zu validieren. Maschinelles Lernen trägt dazu bei, einige der Verantwortlichkeiten von Datenwissenschaftlern zu erleichtern und menschliche Fehler zu verhindern. Dies ist umso wertvoller, wenn Datenwissenschaftler mit sehr großen Datensätzen arbeiten müssen, da durch maschinelles Lernen praktikable Algorithmen und Modelle entwickelt werden können, sodass andere die Daten in Echtzeit verarbeiten können.

Tools zur Datenvisualisierung

Datenwissenschaftler nutzen Datenvisualisierungstools, um Informationen und Daten in visuelle Elemente wie Grafiken und Bilder umzuwandeln. Sie können dies tun, um ihren eigenen Datenbericht aus einer anderen Perspektive besser zu verstehen oder um einem Stakeholder im Unternehmen, der Informationen aus den Daten angefordert hat, Einzelheiten bereitzustellen. Datenvisualisierungstools erleichtern Datenwissenschaftlern das Erkennen von Trends, Mustern und Ausreißerdatenpunkten in einem Satz.

Abfragesprachen

Die Abfragesprache ist eine Computersprache, mit der Datenwissenschaftler Fragen zu Datenbanken und den darin enthaltenen Informationen stellen. Die gebräuchlichste Abfragesprache ist Structured Query Language (SQL), die es Datenwissenschaftlern ermöglicht, Daten schnell abzurufen und sie zur Lösung eines bestimmten Problems oder zur Beantwortung spezifischer Fragen zu verwenden.

Datenbankmanagement

Da Datenwissenschaftler mit Daten arbeiten, müssen sie auch in der Lage sein, diese Daten zu verwalten. Ein großer Teil davon hängt davon ab, dass Sie die benötigten Daten effizient abrufen können, ohne andere Teile der Datenbank zu beeinträchtigen. Es gibt verschiedene Datenbankverwaltungstools und -systeme, mit denen sich Datenwissenschaftler vertraut machen können, damit sie mit verschiedenen Unternehmen zusammenarbeiten können, um Daten in deren Systemen zu speichern, zu aktualisieren und zu lesen.

Visualisierungen

Datenwissenschaftler müssen nicht nur mit den Tools vertraut sein, die Daten in visuelle Darstellungen umwandeln, sondern auch in der Lage sein, diese Visualisierungen zu lesen, um die Daten besser zu verstehen. Zu den Visualisierungen gehören Beziehungskarten, 3D-Diagramme, Histogramme, Histogramme, Liniendiagramme und Kreisdiagramme. Die von Datenwissenschaftlern erstellte Visualisierung hängt von den in den Daten enthaltenen Variablen ab. Visualisierungen helfen Datenwissenschaftlern, schnell Antworten auf ihre Fragen zu erhalten oder Verbesserungspotenziale zu identifizieren.

Python-Codierung

Python ist eine Open-Source-Programmiersprache, die Datenwissenschaftler verwenden, um Daten zu verarbeiten und sie besser zu verstehen. Python lässt sich gut mit maschinellem Lernen und anderen Tools für künstliche Intelligenz synchronisieren und stellt Daten in einem leicht lesbaren Format bereit, das auch unerfahrene Datenwissenschaftler verwenden können.

Microsoft Excel

Obwohl es komplexere Möglichkeiten gibt, Datenlisten zu erstellen, ist Microsoft Excel ein Basisprogramm, das von Datenwissenschaftlern verwendet werden kann. Mit Excel können Datenwissenschaftler Datenbanken mit benutzerdefinierten Beschriftungen erstellen, Daten sortieren und filtern sowie Tabellen erstellen, in denen sie Berechnungsfunktionen erstellen können.

R-Programmierung

R ist eine Programmiersprache, die sich auf Statistik konzentriert, eine der wichtigsten Arten der Mathematik, die Datenwissenschaftler bei ihrer Arbeit verwenden. R ist auch Open-Source-Software, die sich in andere Systeme integrieren lässt, um eine umfassendere Ausgabe einiger Daten zu ermöglichen. Wenn Datenwissenschaftler R verwenden, können sie Daten besser analysieren, Trends erkennen, Visualisierungen mithilfe von Datenpunkten oder Gruppierungen erstellen und Vorhersagen über zukünftige Daten treffen. Neue und erfahrene Datenwissenschaftler können mit R erfolgreich sein.

Datenverarbeitung

Eine weitere Fähigkeit, über die viele Datenwissenschaftler verfügen, ist die Datenverarbeitung, bei der Rohdaten bereinigt, Ausreißer entfernt, Nullwerte geändert und Daten in ein besser verwendbares Format umgewandelt werden. Durch Data Science können Datenwissenschaftler schneller zu Schlussfolgerungen gelangen, insbesondere wenn sie mit großen Datenmengen arbeiten.