Was ist Data Science?
Data Science ist eine übergreifende wissenschaftliche Untersuchung von Daten zum Zweck der Extraktion wichtiger Daten und Informationen für handlungsrelevante Erkenntnisse.
Was ist eine wissenschaftliche Fachkraft für Daten?
Eine wissenschaftliche Fachkraft für Daten leitet Forschungsprojekte, um wertvolle Informationen aus Big Data zu gewinnen, und verfügt über Fertigkeiten in den Bereichen Technologie, Mathematik, Betriebswirtschaft und Kommunikation. Organisationen verwenden diese Informationen, um bessere Entscheidungen zu treffen, komplexe Probleme zu lösen und ihre Abläufe zu verbessern. Durch das Aufzeigen handlungsrelevanter Erkenntnisse, die in großen Datasets verborgen sind, kann eine wissenschaftliche Fachkraft für Daten die Fähigkeit seines Unternehmens zum Erreichen seiner Ziele erheblich verbessern. Deshalb sind wissenschaftliche Fachkräfte für Daten sehr gefragt und gelten in der Geschäftswelt sogar als „Rockstars“.
Data Science definiert
Data Science ist die wissenschaftliche Untersuchung von Daten, um Wissen zu gewinnen. Dieses Feld kombiniert mehrere Disziplinen, um Wissen aus umfangreichen Datasets zu gewinnen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und genaue Vorhersagen zu machen. Wissenschaftliche Fachkräfte für Daten, Data Analysts, Data Architects, Data Engineers, Statistiker, Datenbankadministratoren und Business Analysts arbeiten alle im Feld der Data Science.
Der Bedarf an Data Science wächst schnell, weil die Datenmenge exponentiell zunimmt, und Unternehmen stärker von Analysen abhängig sind, um ihren Umsatz zu steigern und Innovationen voranzutreiben. Wenn beispielsweise geschäftliche Interaktionen digitaler werden, entstehen mehr Daten. Sie bieten neue Möglichkeiten, Erkenntnisse darüber zu gewinnen, wie sich Erfahrungen besser personalisieren und Dienste und die Kundenzufriedenheit verbessern und sich neue und erweiterte Produkte entwickeln und die Umsätze steigern lassen. Darüber hinaus hat Data Science in der Geschäftswelt und darüber hinaus das Potenzial, bei der Lösung einiger der schwierigsten weltweiten Herausforderungen zu unterstützen.
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 erstellen. Big Data kann als Datasets definiert werden, die eine größere Auswahl, einen höheren Umfang und eine höhere Geschwindigkeit aufweisen, als sie frühere Methoden der Datenverwaltung verarbeiten konnten. Wissenschaftliche Fachkräfte für Daten arbeiten mit vielen Arten von Big Data, darunter:
- Strukturierte Daten, die normalerweise in Zeilen und Spalten organisiert sind, und Wörter und Zahlen wie Namen, Datumsangaben und Kreditkarteninformationen enthalten. Eine wissenschaftliche Fachkraft für Daten in der Versorgungswirtschaft könnte beispielsweise Tabellen zur Energieerzeugung und zum -verbrauch analysieren, um dazu beizutragen, Kosten zu senken und Muster zu erkennen, die zum Ausfall von Geräten führen können.
- Unstrukturierte Daten, die nicht organisiert sind. Dazu zählen Texte in Dokumentdateien, Daten aus sozialen Medien und mobilen Daten, Inhalte von Websites sowie Videos. Beispielsweise könnte eine wissenschaftliche Fachkraft für Daten im Einzelhandel eine Frage zur Verbesserung Kundenerfahrung beantworten, indem sie unstrukturierte Notizen eines Callcenters, E-Mails, Umfragen und Beiträge in sozialen Medien analysiert.
Darüber hinaus können Datasets mit den Merkmalen quantitative, strukturierte numerische Daten, qualitative Daten oder kategorische Daten beschrieben werden, die nicht durch numerische Werte dargestellt werden und basierend auf Kategorien gruppiert werden können. Für wissenschaftliche Fachkräfte für Daten ist es wichtig, den Datentyp zu kennen, mit dem sie arbeiten, weil sich dies direkt auf die von ihnen ausgeführten Analyse- und Diagrammtypen auswirkt, die sie zum Visualisieren der Daten verwenden können.
Um Wissen aus all diesen Datentypen zu gewinnen, nutzen wissenschaftliche Fachkräfte für Daten ihre Fertigkeiten in:
- Programmierung. Wissenschaftliche Fachkräfte für Daten schreiben Abfragen mithilfe von Sprachen wie Julia, R oder Python, um Daten aus der Datenbank ihres Unternehmens abzurufen. Python ist für viele wissenschaftliche Fachkräfte für Daten die Sprache der Wahl, weil sie auch für Personen ohne Programmiererfahrung leicht zu erlernen und zu verwenden ist, und vorgefertigte 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 erstellen – Dateien, die sie trainieren, um bestimmte Arten von Mustern zu erkennen. Wissenschaftliche Fachkräfte für Daten verwenden trainierte Machine Learning-Modelle, um Beziehungen in Daten zu erkennen, Vorhersagen über Daten zu machen und Lösungen für Probleme zu finden. Anstatt Modelle jedes Mal von Grund auf neu zu erstellen und zu trainieren, können wissenschaftliche Fachkräfte für Daten auch automatisiertes maschinelles Lernen nutzen, um auf produktionsbereite Machine Learning-Modelle zuzugreifen.
- Domänenwissen. Um Daten in relevante und aussagekräftige Erkenntnisse zu übersetzen, die Geschäftsergebnisse fördern, benötigen wissenschaftliche Fachkräfte für Daten auch Domänenwissen – ein Verständnis für die Branche und das Unternehmen, in dem sie arbeiten. Hier finden Sie einige Beispiele dafür, wie wissenschaftliche Fachkräfte für Daten ihr Domänenwissen anwenden würden, um branchenspezifische Probleme zu lösen.
Typen von Data Science-Projekten
| Branche | Typen von Data Science-Projekten |
|---|---|
| Geschäft |
Neuproduktentwicklung und Produktverbesserungen
Lieferkette und Lagerverwaltung Verbesserungen im Kundendienst Produktempfehlungen für E-Commerce-Kunden |
| Unterhaltung |
Verstehen von Nutzungsmustern von Medieninhalten
Inhaltsentwicklung basierend auf Daten des Zielmarktes Inhaltsleistungsmeasure Maßgeschneiderte Empfehlungen basierend auf Nutzerpräferenzen |
| Finanzen und Bankwesen |
Verhinderung von Betrug und anderen Sicherheitsverletzungen
Risikomanagement von Investmentportfolios Virtuelle Assistenten, die Kunden bei Fragen helfen |
| Regierung |
Richtlinienentscheidungen
Überwachung der Wählerzufriedenheit Erkennung von Betrug, z. B. Ansprüche wegen sozialer Behinderung |
| Gesundheitswesen |
Evidenzbasierte medikamentöse Therapie und kosteneffizienter Einsatz neuer Medikamente
Nachverfolgung von Seuchenausbrüchen in Echtzeit Wearables zur Verbesserung der Patientenversorgung |
| Telekommunikation |
Verbesserung des Service basierend auf Nutzerpräferenzen und Standorten
Minimierung der Anzahl abgebrochener Anrufe und anderer Serviceprobleme |
| Dienstprogramme |
Analyse von Smart Metern zur Verbesserung der Energienutzung und der Kundenzufriedenheit
Verbessertes Asset- und Mitarbeitermanagement |
Es gibt eine weitere Fertigkeit, die für die Frage „Was macht eine wissenschaftliche Fachkraft für Daten?“ bedeutsam ist. Die effektive Kommunikation der Ergebnisse ihrer Analysen an Vorgesetzte, Führungskräfte und anderen Beteiligte ist einer der wichtigsten Bestandteile ihrer Arbeit. Wissenschaftliche Fachkräfte für Daten müssen ihre Ergebnisse für eine nicht technische Zielgruppe leicht verständlich kommunizieren, damit sie die Erkenntnisse nutzen können, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Wissenschaftliche Fachkräfte für Daten müssen daher in folgenden Bereichen versiert sein:
- Kommunikation, Sprechen vor Publikum und Datenvisualisierung.Gute wissenschaftliche Fachkräfte für Daten verfügen über starke verbale Kommunikationsfähigkeiten, einschließlich des Erzählens von Geschichten und des Sprechens vor Publikum. Im Bereich Data Science sagt ein Bild wirklich mehr als tausend Worte. Die Präsentation von Data Science-Ergebnissen mithilfe von Diagrammen und Schaubildern ermöglicht es den Zuhörern, die Daten in wenigen Sekunden zu verstehen. Aus diesem Grund nehmen erfolgreiche wissenschaftliche Fachkräfte für Daten die Visualisierung ihrer Daten genauso ernst wie ihre Analysen.
Data Science-Prozesse
Wissenschaftliche Fachkräfte für Daten folgen einem ähnlichen Prozess, um ihre Projekte abzuschließen:
-
Die geschäftliche Herausforderung definieren
Die wissenschaftliche Fachkraft für Daten arbeitet mit Projektbeteiligten zusammen, um das zu lösende Problem oder die zu beantwortende Frage zusammen mit den Zielen des Projekts und seinen Lösungsanforderungen klar zu definieren.
-
Definition des analyitschen Ansatzes
Auf der Grundlage des Geschäftsproblems entscheidet die wissenschaftliche Fachkraft für Daten, welchen analytischen Ansatz er verfolgt:
- Beschreibend für weitere Informationen über den aktuellen Status.
- Diagnose, um zu verstehen, was geschieht und warum.
- Prädiktiv, um vorherzusagen, was passieren wird.
- Präskriptiv, um zu verstehen, wie das Problem zu lösen ist.
-
Daten abrufen
Die wissenschaftliche Fachkraft für Daten identifiziert und erfasst die Daten, die zum Erreichen des gewünschten Ergebnisses erforderlich sind. Dies kann das Abfragen von Datenbanken, das Extrahieren von Informationen von Websites (Web Scraping) oder das Abrufen von Daten aus Dateien umfassen. Die Daten sind möglicherweise intern verfügbar oder können vom Team gekauft werden. In einigen Fällen müssen Organisationen möglicherweise auch neue Daten sammeln, um ein Projekt erfolgreich umsetzen zu können.
-
Bereinigen der Daten (wird auch als „Scrubbing” bezeichnet)
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 sie, entfernt nicht benötigte Elemente und ersetzt möglicherweise fehlende Daten.
-
Erkunden der Daten
Sobald die Daten bereinigt sind, untersucht eine wissenschaftliche Fachkraft für Daten die Daten und wendet statistische Analysetechniken an, um die Beziehungen zwischen den Datenmerkmalen und die statistischen Beziehungen zwischen ihnen und den von ihnen vorhergesagten Werten (bekannt als Etikett) aufzudecken. Das vorhergesagte Label kann ein quantitativer Wert sein, wie z. B. der finanzielle Wert von etwas in der Zukunft oder die Dauer einer Flugverspätung in Minuten.
Die Erkundung und Aufbereitung umfasst in der Regel ein hohes Maß an interaktiver Datenanalyse und Visualisierung – in der Regel unter Verwendung von Sprachen wie Python und R in interaktiven Tools und Umgebungen, die speziell für diese Aufgabe entwickelt wurden. Die Skripte, die zur Untersuchung der Daten verwendet werden, werden in der Regel in speziellen Umgebungen wie Jupyter Notebooks gehostet. Mit diesen Tools können wissenschaftliche Fachkräfte für Daten die Daten programmgesteuert untersuchen und gleichzeitig die gewonnenen Erkenntnisse dokumentieren und weitergeben.
-
Daten modellieren
Die wissenschaftliche Fachkraft für Daten erstellt und trainiert präskriptive oder beschreibende Modelle und testet und wertet dann das Modell aus, um sicherzustellen, dass es die Frage beantwortet oder das Geschäftsproblem behebt. Am einfachsten ist ein Modell ein Codeabschnitt, der eine Eingabe akzeptiert und eine Ausgabe erzeugt. Das Erstellen eines Machine Learning-Modells umfasst das Auswählen eines Algorithmus, das Bereitstellen von Daten und das Optimieren von Hyperparametern. Hyperparameter sind anpassbare Parameter, mit denen wissenschaftliche Fachkräfte für Daten den Modelltrainingsprozess steuern können. Bei neuronalen Netzen entscheidet die wissenschaftliche Fachkraft für Daten beispielsweise über die Anzahl der verborgenen Ebenen und die Anzahl der Knoten in jeder Ebene. Hyperparameteroptimierung ist der Prozess der Suche nach der Konfiguration von Hyperparametern, die zu einer optimalen Leistung führen.
Eine häufige Frage lautet: "Welcher Machine Learning-Algorithmus sollte ich verwenden?" Ein Machine Learning-Algorithmus wandelt ein Dataset in ein Modell um. Der Algorithmus, den die wissenschaftliche Fachkraft für Daten auswählt, hängt hauptsächlich von zwei verschiedenen Aspekten des Data Science-Szenarios ab:
- Welche geschäftliche Frage möchte die wissenschaftliche Fachkraft für Daten beantworten, indem er aus früheren Daten lernt?
- Was sind die Anforderungen des Data Science-Szenarios, einschließlich Genauigkeit, Trainingszeit, Linearität, Anzahl der Parameter und Anzahl der Features?
Um diese Fragen zu beantworten, bietet Azure Machine Learning ein umfassendes Portfolio von Algorithmen, z. B. multiclass decision forest Empfehlungssysteme neurale Netzwerkregression neuronales Multiklassen-Netzwerk und K-Means-Clustering. Jeder Algorithmus ist so konzipiert, dass er eine andere Art von Machine Learning-Problem behandelt. Darüber hinaus unterstützt das Azure Machine Learning Algorithm Cheat Sheet wissenschaftliche Fachkräfte für Daten bei der Auswahl des richtigen Algorithmus, um die Geschäftsfrage zu beantworten.
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Modell bereitstellen
Die wissenschaftliche Fachkraft für Daten stellt das endgültige Modell inklusive Dokumentation und das neue Dataset nach dem Testen für die Produktion bereit, damit es eine aktive Rolle in einem Unternehmen spielen kann. Vorhersagen aus einem bereitgestellten Modell können für geschäftliche Entscheidungen verwendet werden.
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Ergebnisse visualisieren und kommunizieren
Visualisierungstools wie Microsoft Power BI, Tableau, Apache Superset und Metabase erleichtern es der wissenschaftlichen Fachkraft für Daten, die Daten zu untersuchen und ansprechende Visualisierungen zu erstellen, die die Ergebnisse so präsentieren, dass sie auch für nicht technische Zielgruppen leicht verständlich sind.
Wissenschaftliche Fachkräfte für Daten verwenden während des gesamten Prozesses möglicherweise auch webbasierte Data Science-Notebooks, z. B. Zeppelin Notebooks, zur Datenerfassung, Ermittlung, Analyse, Visualisierung und für die 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, umfasst sie im Allgemeinen eine Dokumentation, die zeigt, woher die Daten stammen und wie sie modifiziert wurden. Dies hilft anderen Mitgliedern des Datenteams dabei, die Daten im weiteren Verlauf effektiv zu verwenden. Die Dokumentation hilft z. B. Business Analysts dabei, Visualisierungstools zum Interpretieren des Datasets zu verwenden.
Zu den Arten der Data Science-Dokumentation gehören:
- Projektpläne, um die Geschäftsziele, Bewertungskriterien, Ressourcen, die Zeitachse und das Budget des Projekts zu definieren.
- Data Science User Storys, um Ideen für Data Science-Projekte zu entwickeln. Die wissenschaftliche Fachkraft für Daten schreibt die Geschichte aus Sicht des Beteiligten und beschreibt sein Ziel und den Grund, warum er um das Projekt bittet.
- Dokumentation zum Data Science-Modell, um das Dataset, das experimentelle Design und die Algorithmen zu dokumentieren.
- Dokumentation zu unterstützenden Systemen einschließlich Benutzerhandbüchern, Infrastrukturdokumentation zur Systemwartung und Codedokumentation.
Wie werde ich eine wissenschaftliche Fachkraft für Daten
Es gibt mehrere Wege, um wissenschaftliche Fachkraft für Daten zu werden. Die Anforderungen umfassen in der Regel einen Abschluss in Informationstechnologie oder Computerwissenschaften. Einige IT-Experten erlernen Data Science aber auch, indem sie Bootcamps und Onlinekurse absolvieren. Andere erwerben einen Master-Abschluss in Data Science oder eine Zertifizierung.
Um zu erfahren, wie Sie wissenschaftliche Fachkraft für Daten werden, können Sie die folgenden Trainingsressourcen von Microsoft nutzen:
- Schnell loslegen. Lesen Sie das kostenlose Packt E-Book Principles of Data Science: A beginner's guide to statistical techniques and theory. Sie lernen darin die Grundlagen der statistischen Analyse und des maschinellen Lernens sowie Schlüsselbegriffe und Data Science-Prozesse kennen.
- Erweitern Sie Ihre Machine Learning-Fertigkeiten mit Azure, der Microsoft Cloud-Plattform. Erkunden Sie die Ressourcen für Azure Machine Learning für wissenschaftliche Fachkräfte für Daten, einschließlich kostenloser Trainingsvideos, beispielhaften Lösungsarchitekturen und Erfahrungsberichten unserer Kunden.
- Erhalten Sie in nur vier Wochen kostenlos Machine Learning-Kompetenz in Azure. Nehmen Sie sich eine Stunde am Tag Zeit, um zu erfahren, wie Sie innovative Lösungen für komplexe Probleme erstellen. Sie lernen die Grundlagen für das Skalieren Ihrer Machine Learning-Projekte mithilfe der neuesten Tools und Frameworks kennen. Der eigenverantwortliche „Zero-to-Hero“-Machine Learning-Lernpfad bereitet Sie auch auf das Zertifikat als wissenschaftliche Fachkraft für Daten (Associate) für Azur vor.
- Erhalten Sie umfassendes Training. Absolvieren Sie den Lernpfad von Microsoft für wissenschaftliche Fachkräfte für Daten, und wählen Sie aus einer Reihe von Selbstlern- und betreuten Kursen aus. Erfahren Sie, wie Sie Modelle für maschinelles Lernen erstellen, visuelle Tools verwenden, Data Science-Workloads in der Cloud ausführen und Anwendungen erstellen, die die Verarbeitung natürlicher Sprachen unterstützen.
Zertifizierungen für wissenschaftliche Fachkräfte für Daten
Zertifizierungen sind eine hervorragende Möglichkeit, um Ihre Data Science-Qualifikationen zu demonstrieren und Ihre Karriere zu starten. Von Microsoft zertifizierte Fachkräfte werden stark gesucht, und es gibt im Augenblick viele offene Stellen für wissenschaftliche Fachkräfte für Daten mit Kenntnissen über Azure. Erkunden Sie die Zertifizierungen für wissenschaftliche Fachkräfte für Daten, die von Arbeitgebern am meisten nachgefragt werden:
- Microsoft Certified: Wissenschaftliche Fachkraft für Daten (Associate) für Azure. Wenden Sie Ihr Wissen über Data Science und Machine Learning an, um Workloads für maschinelles Lernen in Azure mithilfe von 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 Kundenaktivitäten, um die Kundenerfahrung und -bindung zu verbessern.
Unterschiede zwischen Data Analysts und wissenschaftlichen Fachkräften für Daten
Wie wissenschaftliche Fachkräfte für Daten arbeiten Data Analysts mit großen Datasets, um Trends in Daten zu erkennen. Wissenschaftliche Fachkräfte für Daten sind typischerweise eher technische Teammitglieder mit mehr Kompetenzen und Verantwortung. Sie Initiieren und Leiten beispielsweise Data Science-Projekte, erstellen und trainieren Machine Learning-Modelle und präsentieren ihre Ergebnisse vor Führungskräften und auf Konferenzen. Einige wissenschaftliche Fachkräfte für Daten führen all diese Aufgaben aus, andere konzentrieren sich dagegen auf ausgewählte Tätigkeiten, z. B. Trainingsalgorithmen oder das Erstellen von Modellen. Viele wissenschaftliche Fachkräfte für Daten begannen ihre Karriere als Data Analysts. Als Data Analyst kann man es innerhalb weniger Jahre zur wissenschaftlichen Fachkraft für Daten bringen.
Wissenschaftliche Fachkraft für Daten im Vergleich zu Data Analyst
| 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
Erkunden
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 gewinnen. Unternehmen nutzen diese Informationen, um ihre Entscheidungsfindung zu verbessern, Probleme zu lösen und Abläufe zu optimieren.
Erfahren Sie mehr über die Rolle der wissenschaftlichen Fachkraft für Daten
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Data Science ist das Studium von Daten zur Gewinnung von Wissen. Sie kombiniert eine Vielzahl wissenschaftlicher Disziplinen, um Wissen aus riesigen Datensätzen zu extrahieren und so Entscheidungen und Vorhersagen zu ermöglichen.
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Wissenschaftliche Fachkräfte für Daten leiten Forschungsprojekte, um wertvolle Informationen und handlungsrelevante Erkenntnisse aus Big Data zu gewinnen. Dies umfasst das Definieren des zu lösenden Problems, das Schreiben von Abfragen zum Abrufen der passenden Daten aus Datenbanken, das Bereinigen und Sortieren der Daten, das Erstellen und Trainieren von Machine Learning-Modellen sowie die Verwendung von Techniken zur Datenvisualisierung, um die Ergebnisse effektiv an Projektbeteiligte zu kommunizieren.
Erfahren Sie, wie wissenschaftliche Fachkräfte für Daten Wissen aus Daten gewinnen
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Obwohl die Data Science-Dokumentation je nach Projekt und Branche variiert, umfasst sie normalerweise Projektpläne, Benutzerstorys, eine Modelldokumentation und unterstützende Systemdokumentationen wie Benutzerhandbücher.
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Einige IT-Experten lernen Data Science, indem sie einen Data Science-Master oder eine Zertifizierung erwerben oder Bootcamps und Onlinekurse absolvieren. Zertifizierungen sind eine hervorragende Möglichkeit, Ihre Data Science-Qualifikationen zu demonstrieren und Ihre Karriere zu beschleunigen. Microsoft-zertifizierte Experten sind sehr gefragt, und für Azure wissenschaftliche Fachkräfte für Daten stehen zurzeit Aufträge zur Verfügung.
Erstellen von Data Science-Schulungsressourcen und -zertifizierungen
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Sowohl Datenanalysten als auch wissenschaftliche Fachkräfte für Daten arbeiten mit großen Datensätzen, 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 Datenanalyst kann zum Beispiel mit der statistischen Analyse von Daten beauftragt werden, während eine wissenschaftliche Fachkraft für Daten Lösungen für komplexe Geschäftsanforderungen entwickeln soll, indem er Big Data auswertet.
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Data Science-Projekte variieren je nach Branche und Unternehmensbedarf. In einem Unternehmen kann eine wissenschaftliche Fachkraft für Daten beispielsweise ein Forschungsprojekt zur Verbesserung des Kundenservices leiten. Die benötigten Daten umfassen nicht nur strukturierte Daten wie Website- und Transaktionsmetriken, sondern auch unstrukturierte Daten wie Benutzerbewertungen und Notizen von Kundendienstteams. Die detaillierte Analyse all dieser unterschiedlichen Datenquellen wird zu Erkenntnissen führen, die zu empfohlenen Änderungen der aktuellen Verfahren führen können.
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In der Wirtschaft besteht das häufigste Ziel der Data Science darin, die Funktionsweise von Organisationen zu verbessern. Die Erkenntnisse, die aus der gemeinsamen Analyse einer Fülle von Unternehmensdaten gewonnen werden, können dazu beitragen, bestehende Probleme zu lösen oder Ideen für neue Geschäftsabläufe zu entwickeln.
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Ja, obwohl wissenschaftliche Fachkräfte für Daten nicht dieselben Programmierkenntnisse benötigen wie Programmierer. Wissenschaftliche Fachkräfte für Daten können Programmiersprachen wie Julia, R oder Python verwenden, um Abfragen zu 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 in der Regel mindestens einen der folgenden Punkte:
- Ein Abschluss in Informationstechnologie oder Computerwissenschaften.
- Abschluss eines Data Science Bootcamp- oder Onlinekurses.
- Der Abschluss oder die Zertifizierung eines Data Science-Masters.
Microsoft bietet eine Vielzahl von Schulungsressourcen und Lernpfaden an, um Ihnen die ersten Schritte auf dem Weg zur wissenschaftlichen Fachkraft für Daten zu erleichtern.
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