Was ist Data Science?
Data Science ist eine fachübergreifende wissenschaftliche Untersuchung von Daten, um wichtige Daten und Informationen zu extrahieren und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
Was ist eine wissenschaftliche Fachkraft für Daten?
Eine wissenschaftliche Fachkraft für Daten leitet Forschungsprojekte, um aussagekräftige Informationen aus Big Data zu extrahieren, und verfügt über Kenntnisse in den Bereichen Technologie, Mathematik, Betriebswirtschaft und Kommunikation. Unternehmen nutzen diese Informationen, um bessere Entscheidungen zu treffen, komplexe Probleme zu lösen und ihre Abläufe zu verbessern. Durch das Aufspüren verwertbarer Informationen, die in großen Datasets verborgen sind, kann eine wissenschaftliche Fachkraft für Daten die Zielerreichung in Unternehmen deutlich verbessern. Aus diesem Grund sind wissenschaftliche Fachkräfte für Daten sehr gefragt und gelten als die "Rockstars" der Geschäftswelt.
Einfach erklärt: Data Science
Data Science ist die wissenschaftliche Untersuchung von Daten, um Wissen zu gewinnen. Auf diesem Gebiet werden mehrere Disziplinen kombiniert, um Wissen aus umfangreichen Datasets zu extrahieren und dadurch fundierte Entscheidungen und genaue Vorhersagen zu treffen. Wissenschaftliche Fachkräfte für Daten, Data Analysts, Data Architects, Data Engineers, Statistiker, Fachkräfte für die Datenbankverwaltung und Business Analysts arbeiten alle im Fachbereich Data Science.
Der Bedarf an Data Science wächst schnell, weil das Datenvolumen exponentiell zunimmt und Unternehmen stärker von Analysen abhängig sind, um ihren Umsatz zu steigern und das Innovationsdenken zu fördern. Durch die zunehmende Digitalisierung geschäftlicher Interaktionen entstehen beispielsweise mehr Daten und damit neue Chancen, um Erkenntnisse daraus abzuleiten. Auf diese Weise können Sie Lösungen gezielt personalisieren, Dienstleistungen und die Kundenzufriedenheit verbessern, neue und erweiterte Produkte entwickeln sowie Umsätze steigern. Darüber hinaus hat Data Science in der Geschäftswelt und darüber hinaus das Potenzial, einige der weltweit schwierigsten Herausforderungen zu meistern.
Was macht eine wissenschaftliche Fachkraft für Daten?
Eine wissenschaftliche Fachkraft für Daten sammelt, analysiert und interpretiert Big Data, um Muster zu entdecken und Erkenntnisse zu gewinnen, Vorhersagen zu treffen und umsetzbare Pläne zu erarbeiten. Big-Data-AnalysenBig Data können als Datasets definiert werden, allerdings unterstützen sie eine größere Vielfalt, Dimension und Geschwindigkeit als frühere Methoden zur Datenverwaltung. Wissenschaftliche Fachkräfte für Daten arbeiten mit verschiedenen Arten von Big Data. Hier einige Beispiele:
- Strukturierte Daten sind normalerweise in Zeilen und Spalten organisiert und enthalten Wörter und Zahlen wie Namen, Datumsangaben und Kreditkarteninformationen. Eine wissenschaftliche Fachkraft für Daten in der Versorgungswirtschaft könnte beispielsweise Tabellen zur Energieerzeugung und Verbrauchsdaten analysieren, um Kosten zu senken und Muster zu erkennen, die zum Ausfall von Geräten führen könnten.
- Unstrukturierte Daten liegen in unorganisierter Form vor und enthalten Texte in Dokumentdateien, Daten aus Social Media und von Mobilgeräten, Websiteinhalte und Videos. Im Einzelhandel könnte eine wissenschaftliche Fachkraft für Daten beispielsweise der Frage nachgehen, wie sich das Kundenerlebnis verbessern lässt und dazu unstrukturierte Notizen eines Callcenters, E-Mails, Umfragen und Social-Media-Postings analysieren.
Darüber hinaus können Datasets mit den Merkmalen quantitative, strukturierte numerische Daten bzw. qualitative oder kategorische Daten statt durch numerische Werte beschrieben und basierend auf Kategorien gruppiert werden. Für wissenschaftliche Fachkräfte für Daten ist es wichtig, den verwendeten Datentyp zu kennen, weil sich dies direkt auf die Art der ausgeführten Analysen und die Diagrammtypen auswirkt, die sich zum Visualisieren der Daten anbieten.
Um Wissen aus all diesen Datentypen zu gewinnen, nutzen wissenschaftliche Fachkräfte für Daten Fachkenntnisse in folgenden Bereichen:
- Programmierung. Wissenschaftliche Fachkräfte für Daten schreiben Abfragen mithilfe von Programmiersprachen wie Julia, R oder Python, um Daten aus der Datenbank ihres Unternehmens abzurufen. Python ist für viele wissenschaftliche Fachkräfte für Daten die bevorzugte Programmiersprache, weil sie auch für Personen ohne Programmiererfahrung leicht zu erlernen und zu nutzen ist und drüber hinaus vordefinierte Data-Science-Module für die Datenanalyse bietet.
- Mathematik, Statistik und Stochastik. Wissenschaftliche Fachkräfte für Daten nutzen diese Fertigkeiten, um Daten zu analysieren, Hypothesen zu testen und Machine-Learning-Modelle zu entwickeln. Im letzteren Fall werden Dateien so trainiert, dass sie bestimmte Arten von Mustern erkennen. Wissenschaftliche Fachkräfte für Daten verwenden trainierte Machine-Learning-Modelle, um Beziehungen in Daten zu erkennen, Vorhersagen über Daten zu treffen und Problemlösungen zu finden. Anstatt Modelle von Grund auf neu zu entwickeln und zu trainieren, können wissenschaftliche Fachkräfte für Daten auch automatisiertes Machine Learning nutzen, um auf produktionsreife Machine-Learning-Modelle zuzugreifen.
- Fachwissen. Um Daten in relevante und aussagekräftige Erkenntnisse zu übersetzen, die positive Geschäftsergebnisse fördern, benötigen wissenschaftliche Fachkräfte für Daten auch Fachwissen. Dazu zählen Einblicke in die Branche und das Unternehmen, in dem sie arbeiten. Hier finden Sie einige Beispiele dafür, wie wissenschaftliche Fachkräfte für Daten ihr Fachwissen zur Lösung branchenspezifischer Probleme einbringen würden.
Data-Science-Projekttypen
| Branche | Data-Science-Projekttypen |
|---|---|
| Geschäftsbereich | Neuproduktentwicklung und Produktverbesserungen Lieferkette und Bestandsverwaltung Optimierung des Kundenservice Produktempfehlungen für E-Commerce-Kunden |
| Unterhaltung | Verstehen der Nutzungsmuster von Medieninhalten Inhaltsentwicklung basierend auf Zielmarktdaten Messen der Content-Performance Individuelle Empfehlungen basierend auf Benutzerpräferenzen |
| Finanzen und Bankwesen | Verhindern von Betrug und anderen Sicherheitsverletzungen Risikomanagement von Investmentportfolios Virtuelle Assistenten für Kundenfragen |
| Behörden | Richtlinienentscheidungen Überwachen der Wählerzufriedenheit Betrugserkennung, z. B. Ansprüche in Bezug auf soziale Behinderung |
| Gesundheitswesen | Evidenzbasierte Medikamententherapie und kosteneffizienter Einsatz neuer Medikamente Nachverfolgung von Seuchenausbrüchen in Echtzeit Wearables für eine optimierte Patientenversorgung |
| Telekommunikation | Verbessern des Service basierend auf Benutzerpräferenzen und Standorten Minimieren der Anzahl abgebrochener Anrufe und anderer Serviceprobleme |
| Energieversorgung | Smart-Meter-Analysen zur Verbesserung der Energienutzung und Kundenzufriedenheit Verbesserte Ressourcen- und Personalverwaltung |
Es gibt eine weitere Qualifikation, die für die Frage "Was macht eine wissenschaftliche Fachkraft für Daten?" wichtig ist. Die effektive Kommunikation von Analyseergebnissen an Vorgesetzte, Führungskräfte und andere Beteiligte gehört zu ihren wichtigsten Aufgaben. Wissenschaftliche Fachkräfte für Daten müssen ihre Ergebnisse für eine nicht technische Zielgruppe leicht verständlich kommunizieren, um fundierte Entscheidungen auf Grundlage dieser Erkenntnisse zu treffen. Wissenschaftliche Fachkräfte für Daten müssen daher in folgenden Bereichen versiert sein:
- Kommunikation, Vorträge und Datenvisualisierung. Versierte wissenschaftliche Fachkräfte für Daten verfügen über starke verbale Kommunikationsfähigkeiten einschließlich Storytelling und öffentlichen Vorträgen. Im Bereich Data Science sagt ein Bild mehr als tausend Worte. Die Präsentation von Data-Science-Ergebnissen mithilfe von Diagrammen und Schaubildern ermöglicht es den Zuhörenden, Daten in wenigen Sekunden zu verstehen. Aus diesem Grund erstellen erfolgreiche wissenschaftliche Fachkräfte für Daten Datenvisualisierungen genauso gründlich wie ihre Analysen.
Data-Science-Prozesse
Wissenschaftliche Fachkräfte für Daten folgen einem ähnlichen Prozess, um Projekte abzuschließen:
1. Geschäftsproblem definieren
Die wissenschaftliche Fachkraft für Daten arbeitet mit Projektbeteiligten zusammen, um die Problemlösung oder Fragestellung zusammen mit den Projektzielen und Lösungsanforderungen klar zu definieren.
2. Analyseansatz definieren
Auf der Grundlage des Geschäftsproblems wählt die wissenschaftliche Fachkraft für Daten einen passenden Analyseansatz:
- Beschreibend – weitere Informationen über den aktuellen Status
- Diagnostisch – Nachvollziehen des Problems und der vorliegenden Gründe
- Prädiktiv – Vorhersage künftiger Ereignisse
- Präskriptiv – Verstehen der Problemlösung
3. Daten abrufen
Die wissenschaftliche Fachkraft für Daten identifiziert und erfasst Daten, die für die gewünschte Zielsetzung erforderlich sind. Dazu zählen u. a. Datenbankabfragen, das Extrahieren von Websiteinformationen (Web Scraping) oder das Abrufen von Daten aus Dateien. Die Daten sind möglicherweise intern verfügbar oder müssen ggf. vom Team gekauft werden. In einigen Fällen müssen Unternehmen möglicherweise auch neue Daten erfassen, um ein Projekt erfolgreich umsetzen zu können.
4. Daten bereinigen (auch „Scrubbing“ genannt)
Dieser Schritt dauert in der Regel am längsten. Um das Dataset für die Modellierung zu erstellen, konvertiert die wissenschaftliche Fachkraft für Daten alle Daten in dasselbe Format, organisiert die Daten, entfernt nicht benötigte Elemente und ersetzt ggf. fehlende Daten.
5. Daten erkunden
Nach der Bereinigung der Daten erkundet eine wissenschaftliche Fachkraft für Daten den Datenbestand und wendet statistische Analysemethoden an, um die Beziehungen zwischen Datenmerkmalen sowie die statistischen Beziehungen zwischen den Daten und vorhergesagten Werten (auch „Bezeichnung“ genannt) offenzulegen. Bei der vorhergesagten Bezeichnung kann es sich um einen quantitativen Wert handeln – beispielsweise um einen zukünftigen finanziellen Nutzen oder um die Dauer einer Flugverzögerung in Minuten.
Untersuchung und Vorbereitung sind üblicherweise mit einer umfangreichen interaktiven Datenanalyse und -visualisierung verbunden. Dabei werden in der Regel Programmiersprachen wie Python und R in interaktiven Tools und Umgebungen verwendet, die speziell für diese Aufgabe konzipiert sind. Die für die Datenuntersuchung verwendeten Skripts werden normalerweise in speziellen Umgebungen wie Jupyter Notebooks gehostet. Mit diesen Tools können wissenschaftliche Fachkräfte für Daten den Datenbestand programmgesteuert erkunden sowie Erkenntnisse dokumentieren und teilen.
6. Daten modellieren
Die wissenschaftliche Fachkraft für Daten erstellt und trainiert präskriptive oder beschreibende Modelle, die daraufhin getestet und ausgewertet werden. So wird sichergestellt, dass die Frage beantwortet oder das Geschäftsproblem behoben werden kann. Im einfachsten Fall ist ein Modell ein Codeabschnitt, der eine Eingabe akzeptiert und eine Ausgabe erzeugt. Die Erstellung eines Machine-Learning-Modells umfasst die Auswahl eines Algorithmus, die Bereitstellung der zugehörigen Daten und die Optimierung von Hyperparametern. Hyperparameter sind anpassbare Parameter, mit denen wissenschaftliche Fachkräfte für Daten den Modelltrainingsprozess steuern können. Bei neuronalen Netzen legen sie beispielsweise die Anzahl der verborgenen Ebenen sowie die Anzahl der Knoten auf den einzelnen Ebenen fest. Die Hyperparameteroptimierung ist der Prozess, durch den die leistungsfähigste Hyperparameterkonfiguration ermittelt wird.
Eine häufig Frage lautet: "Welchen Machine-Learning-Algorithmus sollte ich verwenden?" Ein Machine-Learning-Algorithmus wandelt ein Dataset in ein Modell um. Welcher Algorithmus gewählt wird, hängt in erster Linie von zwei verschiedenen Aspekten des Data-Science-Szenarios ab:
- Wie lautet die geschäftliche Frage, die wissenschaftliche Fachkräfte für Daten auf der Grundlage bisheriger Erkenntnisse beantworten möchten?
- Welche Anforderungen gelten für das Data-Science-Szenario, z. B. Genauigkeit, Trainingsdauer, Linearität sowie Anzahl der Parameter und Merkmale?
Um diese Fragen zu beantworten, bietet Azure Machine Learning ein umfassendes Portfolio an Algorithmen, z. B. Entscheidungswald mit mehreren Klassen, Empfehlungssysteme, Regression mit neuronalen Netzen, Neuronales Netz mit mehreren Klassen und k-Means-Algorithmus. Jeder Algorithmus ist auf ein spezielles Machine-Learning-Problem ausgelegt. Mit der Checkliste für den Azure Machine Learning-Algorithmus finden wissenschaftliche Fachkräfte für Daten außerdem den passenden Algorithmus für die vorliegende Geschäftsfrage.
7. Modell bereitstellen
Die wissenschaftliche Fachkraft für Daten stellt das endgültige Modell inklusive Dokumentation sowie das neue Dataset nach dem Testen in der Produktionsumgebung bereit, damit es aktiv im Unternehmen eingesetzt werden kann. Vorhersagen aus einem bereitgestellten Modell können für Geschäftsentscheidungen verwendet werden.
8. Ergebnisse visualisieren und kommunizieren
Visualisierungstools wie Microsoft Power BI, Tableau, Apache Superset und Metabase erleichtern es wissenschaftlichen Fachkräften für Daten, die Daten zu untersuchen und ansprechende Visualisierungen zu erstellen, mit denen Ergebnisse auch für nicht technische Zielgruppen leicht verständlich aufbereitet werden können.
Wissenschaftliche Fachkräfte für Daten verwenden während des gesamten Prozesses möglicherweise auch webbasierte Data-Science-Notebooks wie Zeppelin Notebooks zur Datenerfassung, Ermittlung, Analyse, Visualisierung und Zusammenarbeit.
Data-Science-Methoden
Wissenschaftliche Fachkräfte für Daten verwenden statistische Methoden wie z. B. das Testen von Hypothesen, Faktoranalysen, Regressionsanalysen und Clustering, um statistisch fundierte Erkenntnisse zu gewinnen.
Data-Science-Dokumentation
Obwohl die Data-Science-Dokumentation je nach Projekt und Branche variiert, veranschaulicht sie im Allgemeinen, woher die Daten stammen und wie sie geändert wurden. Dies hilft anderen Mitgliedern des Datenteams, die Daten künftig effizient zu nutzen. Beispielsweise können Business Analysts das Dataset mithilfe von Visualisierungstools interpretieren.
Die Data-Science-Dokumentationstypen umfassen:
- Projektpläne, um Geschäftsziele, Bewertungskriterien, Ressourcen, die Zeitachse und das Projektbudget zu definieren.
- Data-Science-Benutzerstorys, um Ideen für Data-Science-Projekte zu generieren. Die wissenschaftliche Fachkraft für Daten schreibt die Story aus der Sicht von Beteiligten und beschreibt, was die Person erreichen möchte und warum sie das Projekt fördert.
- Dokumentation zum Data-Science-Modell, um das Dataset, das experimentelle Design und die Algorithmen zu dokumentieren.
- Dokumentation zu unterstützenden Systemen einschließlich Benutzerleitfäden, Infrastrukturdokumentation zur Systemwartung und Codedokumentation.
Karriere als wissenschaftliche Fachkraft für Daten
Es gibt mehrere Wege, um sich als wissenschaftliche Fachkraft für Daten zu qualifizieren. Meist wird ein Abschuss in Informationstechnologie oder Informatik vorausgesetzt. Einige IT-Fachleute erlernen Data Science aber auch, indem sie Bootcamps und Onlinekurse absolvieren, während andere einen Master-Abschluss oder eine Zertifizierung in Data Science erwerben.
Um zu erfahren, wie Sie sich als wissenschaftliche Fachkraft für Daten qualifizieren, können Sie die folgenden Schulungsressourcen von Microsoft nutzen:
- Schnell loslegen. Lesen Sie das kostenlose E-Book von Packt: Principles of Data Science, A beginner's guide to statistical techniques and theory. Sie erlernen darin die Grundlagen der statistischen Analyse und des maschinellen Lernens sowie Schlüsselbegriffe und Data-Science-Prozesse.
- Machine-Learning-Kenntnisse mit der Microsoft-Cloudplattform Azure erweitern. Erkunden Sie Azure Machine Learning: Ressourcen für wissenschaftliche Fachkräfte für Daten einschließlich kostenloser Schulungsvideos, exemplarischer Lösungsarchitekturen und Kundenreferenzen.
- Machine-Learning-Fachwissen rund um Azure kostenlos in nur vier Wochen erwerben. Nehmen Sie sich eine Stunde am Tag Zeit, um zu erfahren, wie Sie innovative Lösungen für komplexe Probleme entwickeln können. Sie erlernen die Grundlagen, die Sie für das Skalieren Ihrer Machine-Learning-Projekte mithilfe der neuesten Tools und Frameworks benötigen. Der selbstgesteuerte Zero-to-Hero-Lernpfad für Machine Learning bereitet Sie auch auf die Zertifizierung als wissenschaftliche Fachkraft für Daten (Associate) für Azure vor.
- Umfassende Schulungen absolvieren. Absolvieren Sie den Microsoft-Lernpfad für wissenschaftliche Fachkräfte für Daten, und wählen Sie aus einer Reihe von Selbstlern- und begleiteten Kursen. Erfahren Sie, wie Sie Machine-Learning-Modelle umsetzen, visuelle Tools anwenden, Data-Science-Workloads in der Cloud ausführen und Anwendungen für die linguistische Datenverarbeitung entwickeln.
Zertifizierungen für wissenschaftliche Fachkräfte für Daten
Zertifizierungen sind eine hervorragende Möglichkeit, um Ihre Data-Science-Qualifikationen zu demonstrieren und Ihre Karriere voranzubringen. Von Microsoft zertifizierte Fachkräfte sind sehr gefragt, und derzeit gibt es viele offene Stellen für wissenschaftliche Fachkräfte für Daten mit Kenntnissen in Azure. Informieren Sie sich über Zertifizierungen für wissenschaftliche Fachkräfte für Daten, die von Arbeitgebern am häufigsten gesucht werden:
- Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate. Wenden Sie Ihr Wissen über Data Science und Machine Learning an, um Machine-Learning-Workloads in Azure mithilfe des Azure Machine Learning Service zu implementieren und auszuführen.
- Microsoft Certified: Customer Data Platform Specialty. Implementieren Sie Lösungen, die Erkenntnisse über Kundenprofile liefern, und verfolgen Sie Kundeninteraktionen, um das Kundenerlebnis zu verbessern und Kunden stärker zu binden.
Unterschiede zwischen Data Analysts und wissenschaftlichen Fachkräften für Daten
Genauso wie wissenschaftliche Fachkräfte für Daten arbeiten Data Analysts mit großen Datasets, um Trends in Daten aufzuspüren. Wissenschaftliche Fachkräfte für Daten sind normalerweise technisch versierte Teammitglieder mit mehr Kompetenzen und Verantwortung. Diese Fachkräfte initiieren und leiten z. B. Data-Science-Projekte, entwickeln und trainieren Machine-Learning-Modelle und präsentieren ihre Ergebnisse vor Führungskräften und auf Konferenzen. Einige wissenschaftliche Fachkräfte für Daten bedienen das gesamte Aufgabenspektrum, während sich andere auf bestimmte Tätigkeiten wie Trainingsalgorithmen oder die Modellentwicklung konzentrieren. Viele wissenschaftliche Fachkräfte für Daten starteten ihre Karriere als Data Analysts. Von da aus kann man sich innerhalb weniger Jahre als wissenschaftliche Fachkraft für Daten qualifizieren.
Data Analyst oder wissenschaftliche Fachkraft für Daten?
| Data Analyst | Wissenschaftliche Fachkraft für Daten | |
|---|---|---|
| Rolle | Statistische Datenanalyse | Lösungen für komplexe geschäftliche Anforderungen mithilfe von Big Data entwickeln |
| Typische Tools | Microsoft Excel, SQL, Tableau, Power BI | SQL, Python, R, Julia, Hadoop, Apache Spark, SAS, Tableau, Machine Learning, Apache Superset, Power BI, Data Science Notebooks |
| Analyse von Datentypen | Strukturierte Daten | Strukturierte und unstrukturierte Daten |
| Aufgaben und Pflichten |
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Zusätzliche Ressourcen
Zusätzliche Ressourcen
Häufig gestellte Fragen zu Data Science
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Eine wissenschaftliche Fachkraft für Daten ist für die Auswertung von Big Data verantwortlich, um wertvolle Informationen zu extrahieren. Unternehmen nutzen diese Informationen, um ihre Entscheidungsfindung zu verbessern, Probleme zu lösen und Abläufe zu optimieren.
Mehr erfahren über die Rolle von wissenschaftlichen Fachkräften für Daten
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Data Science ist die Untersuchung von Daten, um Wissen zu gewinnen. Die Methode vereint verschiedene wissenschaftliche Disziplinen, um Wissen aus umfangreichen Datasets zu extrahieren und so Entscheidungen und Vorhersagen zu unterstützen.
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Wissenschaftliche Fachkräfte für Daten leiten Forschungsprojekte, um aussagekräftige und verwertbare Informationen aus Big Data zu gewinnen. Dabei können sie eine Problemlösung definieren, Datenbankabfragen zum Abrufen der passenden Daten schreiben, Daten bereinigen und sortieren, Machine-Learning-Modelle entwickeln und nutzen sowie Ergebnisse mithilfe von Techniken zur Datenvisualisierung effektiv an Projektbeteiligte kommunizieren.
So extrahieren wissenschaftliche Fachkräfte für Daten Erkenntnisse aus Daten
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Obwohl die Data-Science-Dokumentation je nach Projekt und Branche variiert, umfasst sie in der Regel Projektpläne, Benutzerstorys, eine Modelldokumentation und unterstützende Systemdokumentationen wie Benutzerhandbücher.
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Einige IT-Fachleute erlernen Data Science, indem sie einen Master-Abschluss oder eine Zertifizierung in Data Science erwerben, während andere Bootcamps und Onlinekurse absolvieren. Zertifizierungen sind eine hervorragende Möglichkeit, um Ihre Data-Science-Qualifikationen zu demonstrieren und Ihre Karriere voranzubringen. Von Microsoft zertifizierte Fachkräfte sind sehr gefragt, und derzeit gibt es viele offene Stellen für wissenschaftliche Fachkräfte für Daten mit Kenntnissen in Azure.
Schulungsressourcen und Zertifizierungen für Data Science erkunden
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Sowohl Data Analysts als auch wissenschaftliche Fachkräfte für Daten arbeiten mit großen Datasets, um Trends in Daten aufzudecken. Wissenschaftliche Fachkräfte für Daten haben jedoch in der Regel mehr technisches Fachwissen und Verantwortung, wenn es um die Initiierung ihrer Forschungsprojekte geht. Ein Data Analyst kann z. B. mit der statistischen Analyse von Daten beauftragt werden, während eine wissenschaftliche Fachkraft für Daten Lösungen für komplexe Geschäftsanforderungen entwickeln soll, indem sie Big Data auswertet.
Zuständigkeiten von wissenschaftlichen Fachkräften für Daten und Data Analysts vergleichen
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Data-Science-Projekte variieren je nach Branche und Unternehmen. In einem Unternehmen kann eine wissenschaftliche Fachkraft für Daten beispielsweise ein Forschungsprojekt zur Optimierung des Kundenservice leiten. Die benötigten Daten umfassen nicht nur strukturierte Daten wie Website- und Transaktionsmetriken, sondern auch unstrukturierte Daten wie Benutzerbewertungen und Notizen von Kundenserviceteams. Die detaillierte Analyse all dieser unterschiedlichen Datenquellen führt zu Erkenntnissen, die in die Änderungsempfehlungen für aktuelle Verfahren einfließen können.
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In der Geschäftswelt besteht das Hauptziel von Data Science darin, die betrieblichen Abläufe zu optimieren. Die Erkenntnisse, die aus der Analyse umfassender Unternehmensdaten gewonnen werden, können zur Lösung bestehender Probleme beitragen oder Ideen für neue Geschäftsabläufe hervorbringen.
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Ja, obwohl wissenschaftliche Fachkräfte für Daten möglicherweise nicht genauso erfahren in der Programmierung sein müssen. Wissenschaftliche Fachkräfte für Daten können Abfragen in Programmiersprachen wie Julia, R oder Python schreiben. Python ist auch deshalb so beliebt, weil es relativ leicht zu erlernen und anzuwenden ist.
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Die Anforderungen für Data-Science-Rollen können variieren, umfassen aber meist mindestens eines der folgenden Kriterien:
- Ein Abschluss in Informationstechnologie oder Informatik
- Absolvieren eines Bootcamps oder Onlinekurses zum Thema Data Science
- Ein Master-Abschluss oder eine Zertifizierung in Data Science
Microsoft bietet zahlreiche Schulungsressourcen und Lernpfade an, um Ihnen die ersten Schritte auf dem Weg zur wissenschaftlichen Fachkraft für Daten zu erleichtern.
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