So studieren Sie Data Science (plus 5 Jobs, die Sie in Betracht ziehen sollten) • BUOM

29. Dezember 2021

Unternehmen in vielen Branchen verlassen sich zunehmend auf die Datenerfassung und -analyse, um ihre Abläufe zu verwalten. Aus diesem Grund sind viele Unternehmen auf der Suche nach mehr Mitarbeitern mit Data-Science-Kenntnissen. Wenn Sie an einer Karriere in der Datenwissenschaft interessiert sind, kann es hilfreich sein zu verstehen, wie Sie sich das Wissen aneignen können, um eine Karriere in diesem Bereich anzustreben. In diesem Artikel erklären wir, was Data Science ist, besprechen, warum es wichtig ist, beschreiben, wie Sie Data Science studieren können, und stellen eine Liste verwandter Karrieren bereit, die Sie verfolgen können.

Was ist Datenwissenschaft?

Data Science ist ein Bereich, der mehrere Ansätze verwendet, um große Informationsmengen zu sammeln und zu interpretieren. Zu den wichtigsten Methoden, die Datenwissenschaftler zur Interpretation von Daten verwenden, gehören statistische Analyse, Mathematik, künstliche Intelligenz, Programmierung und Analytik. Unternehmen nutzen Data Science, um Einblicke in die von ihnen gesammelten Daten zu gewinnen, einschließlich Informationen über Marktdynamik und Kundenverhalten, um Risiko-Nutzen-Analysen durchzuführen und die Effizienz und den Erfolg ihrer Prozesse zu bestimmen.

Hier sind einige der größten Herausforderungen, denen sich Datenwissenschaftler gegenübersehen:

• Bereinigen von Datensätzen

• Datenaggregation

• Daten für die Verarbeitung vorbereiten

• Finden Sie Muster in Daten mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI), Algorithmen und erweiterten Analysen

• Überprüfung der Schlussfolgerungen auf Richtigkeit

• Erstellen von Modellen und Prognosen auf Basis von Datenanalysen

• Präsentation der Ergebnisse vor Führungskräften, Investoren und Aktionären

Warum ist Datenwissenschaft wichtig?

Hier sind einige Gründe, warum Data Science für Unternehmen wichtig ist:

• Erleichtert Prognosen: Data Science ermöglicht es Unternehmen, große Mengen empirischer Informationen über ihre eigenen Prozesse sowie Kundendynamiken und Marktkräfte zu sammeln. Dies kann Unternehmen dabei helfen, besser zu verstehen, vor welchen Herausforderungen und Erfolgen sie in der Zukunft stehen könnten.

• Verbessert das Marketing: Die Verwendung von Daten kann Unternehmen dabei helfen, wichtige Kennzahlen zu identifizieren, die sich auf ihre Marketingstrategien auswirken, wie z. B. Werbeausgaben, Customer Lifetime Value und Konversionsraten. Sie können außerdem wertvolle Erkenntnisse darüber gewinnen, wie ihre Kunden auf Werbung reagieren, was ihnen helfen kann, ihr Marketing zu verbessern und unnötige Kosten zu reduzieren.

• Steigert den Umsatz: Data-Science-Techniken können Unternehmen dabei helfen, den Erfolg ihrer Werbekampagnen, die Bedürfnisse ihrer Kunden und ihr Interesse an ihren Produkten besser zu verstehen. Diese Ideen können ihnen helfen, bessere Leads zu finden, die Verkaufskosten zu senken und ihren Umsatz zu steigern.

• Bietet Sicherheit. Einer der wichtigsten Aspekte der Arbeit eines Datenwissenschaftlers ist die Gewährleistung der Sicherheit von Kunden- und Unternehmensdaten. Sie können ihr Wissen nutzen, um Betrug aufzudecken, Schwachstellen in den Datensicherheitssystemen ihres Unternehmens zu finden und Informationen vor unbefugtem Zugriff zu schützen.

• Verbessert die Entscheidungsfindung: Der Einsatz wissenschaftlicher Methoden zur Interpretation von Daten kann Unternehmen zuverlässige Informationen über Schlüsselbereiche ihrer Geschäftstätigkeit liefern. Sie können diese Informationen nutzen, um bessere Entscheidungen hinsichtlich der zukünftigen Strategie und des Geschäftswachstums zu treffen.

Wie man Data Science studiert

Berücksichtigen Sie die folgenden Schritte, um mehr über Data Science zu erfahren und Ihre Fähigkeiten weiterzuentwickeln:

1. Analysieren Sie Ihre Fähigkeiten

Überlegen Sie vor Beginn eines Data-Science-Ausbildungskurses, wie viel Sie bereits wissen und welche Stärken und Schwächen Sie haben. Wenn Sie bereits an einigen Data-Science-Kursen teilgenommen haben, benötigen Sie möglicherweise nur wenige Kurse, während andere möglicherweise eine umfassende Ausbildung in allen Elementen der Data-Science erfordern. Es kann hilfreich sein, sich mit den von Datenwissenschaftlern verwendeten Tools vertraut zu machen und eine Liste der Kompetenzen zu erstellen, die Sie noch weiterentwickeln möchten. Hier sind einige der wichtigsten Fähigkeiten, die Datenwissenschaftler nutzen:

• Mathematische Kenntnisse, einschließlich Statistik, Analysis und lineare Algebra

• Programmierung einschließlich Python, R und C++

• Kenntnisse in künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen

• Präsentieren von Daten mit visuellen Hilfsmitteln

2. Setzen Sie sich ein Ziel

Sobald Sie Ihre Kompetenzen identifiziert und herausgefunden haben, was Sie lernen möchten, können Sie sich ein Ziel setzen, um Ihre Bemühungen zu fokussieren. Wenn Sie einen bestimmten Karriereweg einschlagen möchten, kann es hilfreich sein, sich über das Unternehmen oder die Position zu informieren und sich über die Anforderungen zu informieren. Wenn Sie sich noch nicht für einen Karriereweg entschieden haben, können Sie mit der Recherche nach Stellen im Bereich Data Science beginnen und ermitteln, welche Fähigkeiten Sie möglicherweise benötigen, um diese Stellen zu besetzen. Alternativ können Sie warten, bis Sie sich ein Ziel gesetzt haben, und darüber nachdenken, verallgemeinerbare datenwissenschaftliche Fähigkeiten aufzubauen, die Sie in einer Vielzahl von Berufen einsetzen können.

3. Entdecken Sie Studienmöglichkeiten

Wenn Sie noch nie Datenwissenschaft studiert haben, kann es hilfreich sein, einen Abschluss in Datenwissenschaft, Informatik oder einem verwandten Bereich anzustreben. Diese Kurse bieten Ihnen die Möglichkeit, ein breites Spektrum an Themen zu erkunden, die für Datenwissenschaftler von wesentlicher Bedeutung sind. Zu diesen Themen gehören Programmierung, Algorithmen, maschinelles Lernen, Statistik, Analysis und Wahrscheinlichkeit. Der Erwerb eines Abschlusses kann Ihnen auch dabei helfen, Ihr Wissen bei der Suche nach einem Job in der Datenwissenschaft unter Beweis zu stellen.

4. Entwickeln Sie Ihre mathematischen Fähigkeiten

Wenn Sie sich gegen ein Studium entscheiden, gibt es viele andere Möglichkeiten, etwas über Data Science zu lernen. Mathematik ist eine der wichtigsten Kompetenzen für Datenwissenschaftler und es kann hilfreich sein, zunächst Ihre mathematischen Fähigkeiten zu verbessern. Ein hilfreicher Einstieg ist die Suche nach kostenlosen Online-Kursen, Bildungswebsites und Arbeitsblättern. Stellen Sie bei der Suche nach einer Ressource sicher, dass sie die für Datenwissenschaftler wichtigsten Konzepte abdeckt, einschließlich Wahrscheinlichkeit, Regression, Clustering, Klassifizierung, Analysis und lineare Algebra.

5. Programmieren lernen

Programmieren ist eine wichtige Fähigkeit für Datenwissenschaftler, und es gibt viele Möglichkeiten, Programmiersprachen selbst zu erlernen. Python ist eine weit verbreitete Programmiersprache und kann ein guter Einstieg in das Programmierenlernen sein. Sie können auch darüber nachdenken, R zu lernen, eine weitere weit verbreitete Programmiersprache. Sie finden kostenlose Online-Kurse und Kurse für Fortgeschrittene, die von Universitäten und Technologieunternehmen angeboten werden. Hier sind einige Online-Ressourcen, die Ihnen beim Erlernen des Programmierens helfen und Ihnen eine Einführung in maschinelles Lernen, Datenvisualisierung und andere Aspekte der Datenwissenschaft geben können:

• kaggl

• Mauszeiger

• Kodacademy

• Kompetenzen teilen

• Treten Sie ein

• Ersticken

6. Lernen Sie von anderen

Der Aufbau eines Netzwerks mit anderen Fachleuten ist oft eine nützliche Möglichkeit, Ihr Wissen zu erweitern und Lernmöglichkeiten zu finden. Sie können Foren beitreten, sich mit Tech-Bloggern vernetzen und an Konferenzen und Seminaren teilnehmen. Es kann auch hilfreich sein, Open-Source-Projekte zu erkunden. Dies gibt Ihnen die Möglichkeit, einen Beitrag zu leisten, Feedback zu erhalten und vom Code anderer zu lernen. All diese Verbindungen können Ihnen dabei helfen, Lösungen für Ihre Probleme zu finden, und können Chancen für Jobs im Bereich Data Science bieten.

7. Üben Sie alleine

Sobald Sie die Grundlagen der Datenwissenschaft erlernt haben, ist es hilfreich, Ihre Fähigkeiten täglich zu üben. Sie können einen bekannten Algorithmus selbst neu erstellen und ihn dann für verschiedene Anwendungen skalieren. Sie können auch Möglichkeiten in Betracht ziehen, es schneller zu machen, oder versuchen, einen neuen Programmierer zu unterrichten, um Ihr Verständnis zu verbessern. Es kann auch hilfreich sein, nach Open-Source-Projekten zu suchen, zu denen Sie beitragen können, oder nach Wettbewerben zu suchen, an denen Sie auf Kaggle und anderen Websites teilnehmen können. Wenn Sie unabhängige Projekte abschließen, sollten Sie darüber nachdenken, diese zu teilen und Feedback zu Ihrer Arbeit einzuholen.

Vorteile von Data Science

Hier sind einige der Vorteile eines Studiums der Datenwissenschaft:

• Stellenangebote: Datenwissenschaft ist einer der am schnellsten wachsenden Bereiche der Wirtschaft und in vielen Branchen von entscheidender Bedeutung. Erfahrene Datenwissenschaftler haben oft zahlreiche Jobmöglichkeiten auf der ganzen Welt.

• Gute Bezahlung: Da Datenwissenschaftler häufig über gefragte Fähigkeiten verfügen, können sie hervorragende Gehälter verdienen. Laut Indeed berichten Datenwissenschaftler in den USA über durchschnittliche Gehälter 112.911 $ pro Jahr.

• Vielfalt: Datenwissenschaftler haben oft die Möglichkeit, an vielen Projekten in verschiedenen Branchen zu arbeiten. Zu den Branchen, in denen Datenwissenschaftler eingestellt werden, gehören das Gesundheitswesen, der Einzelhandel, das Finanzwesen, die Kommunikation und die Energiebranche.

• Berufsaussichten: Büro für Arbeitsstatistik Projekte erfordern, dass der Bedarf an Informatikern und Informationswissenschaftlern zwischen 2020 und 2030 um 22 % steigt. Dies ist eine viel höhere Wachstumsrate als der Durchschnitt, und es könnte in Zukunft viele offene Stellen für Datenwissenschaftler geben.

5 Jobs, die Data Science nutzen

Hier sind einige der Jobs, die Sie im Bereich Data Science ausüben können. Um die aktuellsten Gehaltsinformationen auf Indeed anzuzeigen, besuchen Sie bitte die folgenden Links:

1. Business Intelligence-Entwickler

Durchschnittsgehalt im Land: 94.098 $ pro Jahr

Hauptverantwortlichkeiten. Business-Intelligence-Entwickler sind Fachleute, die Unternehmen dabei helfen, Daten für ihre Entscheidungen zu nutzen. Sie erarbeiten gemeinsam mit Führungskräften und Abteilungsleitern Strategien, um die Art der Daten zu ermitteln, die ihr Unternehmen benötigt, und entwickeln Tools für deren Erfassung und Analyse. Business-Intelligence-Entwickler können auch zu Unternehmensentscheidungen beitragen, indem sie Datensätze interpretieren und Erkenntnisse gewinnen.

2. Dateningenieur

Durchschnittsgehalt im Land: 117.725 $ pro Jahr

Hauptaufgaben: Dateningenieure sind Spezialisten, die Rohdaten für den Einsatz im Geschäftsbetrieb aufbereiten. Zu ihren Aufgaben gehört häufig der Aufbau einer Datenerfassungsinfrastruktur, die Verarbeitung großer Rohdatenmengen und deren Bereitstellung für Datenwissenschaftler und andere in ihrer Organisation. Dateningenieure benötigen umfangreiche Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python, C++ und R.

3. Datenarchitekt

Durchschnittsgehalt im Land: 123.780 $ pro Jahr

Hauptaufgaben: Datenarchitekten sind Technologieexperten, die ihr Fachwissen nutzen, um die Datensysteme ihrer Unternehmen zu optimieren. Sie entwerfen und bauen Datenbanksysteme, entwickeln Analysen und sorgen für die Sicherheit von Unternehmensdatenbanken. Datenarchitekten können auch bestehende Systeme prüfen und Berichte für Manager und Unternehmensleiter erstellen.

4. Infrastrukturarchitekt

Durchschnittsgehalt im Land: 133.491 $ pro Jahr

Hauptaufgaben: Infrastrukturarchitekten sind Fachleute, die komplexe Computersysteme für den Einsatz in Geschäftsumgebungen entwerfen. Sie arbeiten häufig mit Führungskräften und IT-Experten zusammen, um eine Unternehmensstrategie zu entwickeln und anschließend eine Computerarchitektur zu entwerfen und zu implementieren, die ihrem Unternehmen hilft, seine Ziele zu erreichen. Infrastrukturarchitekten können außerdem Speicherpläne und Backup-Strategien entwickeln, Auswirkungsanalysen durchführen, aktuelle Architekturen modifizieren und Best Practices für IT-Abteilungen erstellen.

5. Ingenieur für maschinelles Lernen

Durchschnittsgehalt im Land: 135.857 $ pro Jahr

Hauptaufgaben: Ingenieure für maschinelles Lernen entwickeln Software für künstliche Intelligenz auf der Grundlage von Datenanalysen. Sie erstellen und testen eigenständige Software, um die Vorhersagemodellierung in einer Vielzahl von Anwendungen zu automatisieren. Ingenieure für maschinelles Lernen benötigen ein tiefes Verständnis von Codierung, Datensystemen, Algorithmen und Statistiken.

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