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Was macht ein Datenwissenschaftler?

Datenwissenschaftler analysieren Rohdaten und synthetisieren sie zu leicht verständlichen Ergebnissen. Dieser relativ neue Karriereweg kombiniert Programmierung, Statistik und Geschäftslogik, wobei Datenwissenschaftler ihre Fähigkeiten in Programmierung, Statistik und maschinellem Lernen nutzen, um Daten zu analysieren und daraus Schlussfolgerungen zu ziehen. Sie können in sozialen Netzwerken arbeiten und Benutzerdaten nutzen, um Gewohnheiten zu verstehen und Inhalte anzubieten, die den Benutzern gefallen. Sie können auch in der Politik arbeiten und Vorhersagen über Wahlergebnisse treffen. Typischerweise verwenden Datenwissenschaftler die Daten aus ihrer Analyse, um reale Probleme in Wirtschaft und Politik zu lösen. Zu ihren Hauptaufgaben gehören:

  • Das Modell verstehen, das am besten zu den von ihnen analysierten Daten passt, und auf der Grundlage ihrer Forschung statistische Lernmodelle entwickeln.

  • Arbeiten Sie mit anderen Abteilungen zusammen, um die Anforderungen der Organisation zu verstehen und Rohdaten und maschinelles Lernen zu nutzen, um Lösungen zu finden.

  • Kommunikation der Ergebnisse der Analyse an die Geschäftsleitung und andere wichtige Entscheidungsträger.

  • Bleiben Sie über die neuesten Technologietrends auf dem Laufenden, die Lösungen für organisatorische Herausforderungen bieten können.

Durchschnittsgehalt für einen Datenwissenschaftler

Viele Datenwissenschaftler arbeiten Vollzeit, einige arbeiten jedoch möglicherweise Teilzeit und auf Vertragsbasis. Die Gehälter von Datenwissenschaftlern variieren je nach Bildungsniveau und einschlägiger Berufserfahrung sowie der Branche des Arbeitgebers, der Unternehmensgröße und dem geografischen Standort. Für die aktuellsten Gehaltsinformationen von Indeed klicken Sie auf den Gehaltslink.

  • Übliches Gehalt in den USA: 123.263 $ pro Jahr

  • Einige Gehälter liegen zwischen 89.236 und 191.700 US-Dollar pro Jahr.

Anforderungen an einen Data Scientist

Für die Ausbildung zum Datenwissenschaftler gelten bestimmte Anforderungen, die vom Arbeitsniveau abhängen, für das Sie sich bewerben, darunter:

Ausbildung

Datenwissenschaftler müssen im Allgemeinen mindestens einen Master-Abschluss haben, obwohl die meisten Arbeitgeber einen Doktortitel bevorzugen. Zu den bevorzugten Bachelor-Studiengängen für angehende Datenwissenschaftler gehören Informatik, Informatik, Informationstechnologie, angewandte Mathematik oder Statistik. Arbeitgeber bevorzugen Kandidaten mit einem Master-Abschluss oder sogar einem Doktortitel in Datenwissenschaft.

Wer keinen höheren Abschluss hat, kann auch die Zertifikatsprogramme einiger Universitäten und anderer Organisationen nutzen.

Zusätzlich zu den herkömmlichen Studien- und Zertifikatsprogrammen stehen Bootcamps sowie Online-Kurse zum Selbststudium zur Verfügung.

Die Weiterbildung

Datenwissenschaftler verbringen Zeit in der Branche ihrer Wahl und lernen, bevor sie Vollzeit ins Berufsleben eintreten. Diese Ausbildungsphasen helfen dem Datenwissenschaftler, sich an ein neues berufliches Umfeld anzupassen und seine akademischen Fähigkeiten in eine von verschiedenen Branchen einzubringen.

Zertifikate

Zertifizierungen sind keine Voraussetzung, um Datenwissenschaftler zu werden. Datenwissenschaftler können jedoch eine von mehreren zusätzlichen Zertifizierungen erwerben, um sich einen Wettbewerbsvorteil gegenüber anderen Kandidaten zu verschaffen und sie für potenzielle Arbeitgeber attraktiver zu machen. Einige Zertifizierungen umfassen:

  • Data Science und Advanced Analytics Associate-Zertifizierung (DECA-DS). Die von Dell EMC angebotene DECA-DS-Zertifizierung ist in den meisten Branchen weithin anerkannt und akzeptiert. Es konzentriert sich sowohl auf die konzeptionellen als auch auf die logischen Aspekte analytischer Arbeit und Big Data und eignet sich daher für die meisten Datenwissenschaftler, unabhängig von ihrer spezifischen Branche oder ihrem Arbeitgeber. Diese Zertifizierung ist auch ideal für Datenwissenschaftler auf Associate-Ebene und relativ früh in ihrer Karriere.

  • Microsoft MCSE-Zertifizierung für Datenmanagement und Analyse. Dies ist eine fortgeschrittene Zertifizierung, die sich am besten für Datenwissenschaftler mittlerer Ebene eignet. Die Microsoft-Zertifizierung eignet sich am besten für Wissenschaftler, die hauptsächlich in einem SQL Server- oder Azure-Shop arbeiten.

Fähigkeiten

Datenwissenschaftler benötigen mehrere Hard- und Soft Skills, um in ihrer Karriere erfolgreich zu sein. Zu den besten Fähigkeiten gehören:

  • Technische Fähigkeiten: Dazu gehören Mathematik- und Computerkenntnisse. Datenwissenschaftler nutzen Statistiken, Computerprogrammierung und maschinelles Lernen, um Daten zu analysieren. Sie müssen über fundierte Kenntnisse in Computerprogrammiersprachen und ein hohes Maß an mathematischen Fähigkeiten in Statistik, Algebra und Wahrscheinlichkeit verfügen.

  • Kommunikationsfähigkeiten: Dazu gehört sowohl die schriftliche als auch die mündliche Kommunikation. Nach der Analyse der Rohdaten müssen Datenwissenschaftler in der Lage sein, komplexe Informationen über ihre Ergebnisse oder etwaige Lösungsvorschläge an technisch nicht versierte Personen weiterzugeben. Sie müssen dazu in der Lage sein, dies sowohl mündlich als auch schriftlich zu tun. Sie sollten auch in der Lage sein, aktiv zuzuhören, um das Problem vollständig zu verstehen, bevor sie mit der Recherche beginnen.

  • Analytische Fähigkeiten: Unter analytischen Fähigkeiten versteht man die Fähigkeit, Informationen zu sammeln und zu analysieren, Fähigkeiten, die für den Erfolg in dieser Rolle erforderlich sind. Datenwissenschaftler müssen in der Lage sein, ihre Gedanken zu ordnen und die Ergebnisse ihrer Modelle zu analysieren, um Schlussfolgerungen zu formulieren.

  • Detailorientiert: Datenwissenschaftler müssen in der Lage sein, bei der Analyse von Rohdaten sehr auf Details zu achten und Schlussfolgerungen zu ziehen, um Lösungen für Probleme zu finden. Selbst kleine Auslassungen können die Schlussfolgerung eines Wissenschaftlers erheblich beeinflussen.

Arbeitsumgebung für Datenwissenschaftler

Das Arbeitsumfeld für Datenwissenschaftler variiert je nach Branche, in der sie tätig sind. Datenwissenschaftler arbeiten während der Geschäftszeiten Vollzeit, müssen jedoch manchmal abends zusätzlich arbeiten, um sicherzustellen, dass sie alle für ihre Arbeit erforderlichen Arbeiten erledigen. derzeitiges Projekt. Zu den gemeinsamen Merkmalen ihres Arbeitsumfelds gehören:

  • Längeres Sitzen am Tisch

  • Nutzung von Computern, Scannern, Druckern und anderen Bürogeräten

  • Präsentation von Ergebnissen oder Entscheidungen aus der Analyse gegenüber dem Management und anderen wichtigen Stakeholdern

Datenwissenschaftler arbeiten häufig in der Regierung, in der Entwicklung von Computersystemen oder damit verbundenen Dienstleistungen, in Forschung und Entwicklung, an Hochschulen und Universitäten sowie bei Softwareherausgebern.

Wie man Datenwissenschaftler wird

Sie können diesen allgemeinen Schritten folgen, um Logistikmanager zu werden:

  1. Setzen Sie Ihre Ausbildung fort: Arbeitgeber verlangen von Bewerbern in der Regel mindestens einen Master-Abschluss, manche bevorzugen sogar einen Doktortitel. Suchen Sie nach Jobs für Datenwissenschaftler an Ihrem geografischen Standort. Bestimmen Sie das für den Erwerb der Qualifikation erforderliche Bildungsniveau.

  2. Sammeln Sie Erfahrung: Ein Datenwissenschaftler muss in der Regel über mindestens sieben Jahre Erfahrung verfügen, um sich für eine Stelle zu qualifizieren. Wenn Sie noch zur Schule gehen, suchen Sie nach Praktikumsmöglichkeiten, bei denen Sie einen Datenwissenschaftler begleiten können. Wenn Sie gerade einen Hochschulabschluss haben, suchen Sie nach Möglichkeiten in der Informationstechnologie, wo Sie die für die Stelle erforderlichen Computer- und Programmierkenntnisse entwickeln können.

  3. Holen Sie sich Zertifizierungen: Obwohl Zertifizierungen nicht erforderlich sind, können sie Sie zu einem begehrenswerteren Kandidaten machen, da das Zertifikat Ihre Fähigkeiten bestätigt. Im Bereich der Informationstechnologie stehen zahlreiche Anbieter- und Nicht-Anbieter-Zertifizierungen zur Verfügung.

  4. Aktualisieren Sie Ihren Lebenslauf: Wenn Sie über die erforderliche Ausbildung, Erfahrung und möglicherweise einige Zertifizierungen verfügen, aktualisieren Sie Ihren Lebenslauf. Bitte geben Sie Ihren höchsten Bildungsabschluss und einschlägige Berufserfahrung an. Heben Sie bei jedem Stelleneintrag Fähigkeiten hervor, die für eine Karriere als Datenwissenschaftler genutzt werden können.

  5. Bewerben Sie sich auf Stellen: Suchen Sie nach Jobs als Open-Data-Spezialist in Ihrer geografischen Region und ermitteln Sie die Rollen, für die Sie aufgrund Ihrer Ausbildung, Erfahrung und Fähigkeiten am besten geeignet sind. Bewerben Sie sich mit Ihrem aktualisierten Lebenslauf und Anschreiben, die Sie an die Stellen angepasst haben, auf die Sie sich bewerben.

Beispiel für eine Stellenbeschreibung eines Datenwissenschaftlers

Cosmotronics Sound Systems in der Innenstadt von Detroit sucht einen neuen Datenwissenschaftler. Der Data Scientist wird eng mit einem kleinen Team aus Datenwissenschaftlern, Visualisierungsexperten und Analysten zusammenarbeiten, um dabei zu helfen, Daten in Wissen umzuwandeln, das zur Lösung komplexer Geschäftsprobleme genutzt werden kann. Der ideale Kandidat verfügt über eine Kombination aus analytischen Fähigkeiten zur Problemlösung, Programmier- und Statistikkenntnissen sowie Geschäftssinn. Er oder sie verfügt über große Erfahrung im Erlernen neuer Fähigkeiten und im Verständnis herausfordernder neuer Konzepte, widmet sich voll und ganz dem Handwerk der Datenwissenschaft und strebt danach, an der Spitze des maschinellen Lernens, der Big Data und der künstlichen Intelligenz zu stehen.

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