Was ist Datenwissenschaft? - Lebenszyklus, Anwendungen, Voraussetzungen und Tools
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Wenn Sie auf der Suche nach einem Data Science / Datenwissenschaft Remote oder Hybrid Job sind, finden Sie hier diverse Angebote. Angesichts der riesigen Datenmengen, die heute produziert werden, ist Data Science ein wesentlicher Bestandteil vieler Branchen und eines der meistdiskutierten Themen in IT-Kreisen. Ihre Popularität hat im Laufe der Jahre zugenommen, und Unternehmen haben begonnen, Data-Science-Techniken zu implementieren, um ihr Geschäft auszubauen und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen. In diesem Artikel erfahren wir, was Data Science ist und wie Sie ein Data Scientist werden können.
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Was ist Datenwissenschaft?
Data Science ist das Fachgebiet, das sich mit riesigen Datenmengen befasst und moderne Tools und Techniken einsetzt, um ungesehene Muster zu finden, aussagekräftige Informationen abzuleiten und Geschäftsentscheidungen zu treffen. Data Science verwendet komplexe Algorithmen des maschinellen Lernens, um Vorhersagemodelle zu erstellen.
Die für die Analyse verwendeten Daten können aus vielen verschiedenen Quellen stammen und in unterschiedlichen Formaten vorliegen.
Nachdem Sie nun wissen, was Data Science ist, wollen wir uns ansehen, warum Data Science für die heutige IT-Landschaft so wichtig ist.
Der Lebenszyklus der Datenwissenschaft
Nachdem Sie nun wissen, was Datenwissenschaft ist, wollen wir uns als Nächstes mit dem Lebenszyklus der Datenwissenschaft befassen. Der Lebenszyklus der Datenwissenschaft besteht aus fünf verschiedenen Phasen, die jeweils ihre eigenen Aufgaben haben:
Erfassen: Datenerfassung, Dateneingabe, Signalempfang, Datenextraktion. In dieser Phase werden strukturierte und unstrukturierte Rohdaten gesammelt.
Pflegen: Data Warehousing, Datenbereinigung, Data Staging, Datenverarbeitung, Datenarchitektur. In dieser Phase geht es darum, die Rohdaten in eine nutzbare Form zu bringen.
Verarbeiten: Data Mining, Clustering/Klassifizierung, Datenmodellierung, Datenzusammenfassung. Datenwissenschaftler nehmen die aufbereiteten Daten und untersuchen ihre Muster, Bereiche und Verzerrungen, um festzustellen, wie nützlich sie für eine vorausschauende Analyse sind.
Analysieren: Explorative/bestätigende, prädiktive Analyse, Regression, Text Mining, qualitative Analyse. Dies ist der eigentliche Kern des Lebenszyklus. In dieser Phase werden die verschiedenen Analysen mit den Daten durchgeführt.
Kommunizieren: Datenberichterstattung, Datenvisualisierung, Business Intelligence, Entscheidungsfindung. In diesem letzten Schritt bereiten die Analysten die Analysen in leicht lesbaren Formen wie Diagrammen, Grafiken und Berichten auf.
Voraussetzungen für Data Science
Im Folgenden finden Sie einige der technischen Konzepte, die Sie kennen sollten, bevor Sie sich mit Data Science befassen.
1. Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen ist das Rückgrat der Datenwissenschaft. Data Scientists müssen zusätzlich zu grundlegenden Kenntnissen der Statistik ein solides Verständnis von ML haben.
2. Modellierung
Mathematische Modelle ermöglichen es, schnelle Berechnungen und Vorhersagen auf der Grundlage der bereits bekannten Daten zu machen. Die Modellierung ist auch ein Teil des maschinellen Lernens und beinhaltet die Identifizierung des am besten geeigneten Algorithmus zur Lösung eines bestimmten Problems und das Training dieser Modelle.
3. Statistik
Statistik ist das Herzstück der Datenwissenschaft. Ein solider Umgang mit Statistiken kann Ihnen dabei helfen, mehr Erkenntnisse zu gewinnen und aussagekräftigere Ergebnisse zu erzielen.
4. Programmierung
Ein gewisses Maß an Programmierkenntnissen ist erforderlich, um ein erfolgreiches datenwissenschaftliches Projekt durchzuführen. Die gängigsten Programmiersprachen sind Python und R. Python ist besonders beliebt, weil es leicht zu erlernen ist und mehrere Bibliotheken für Data Science und ML unterstützt.
5. Datenbanken
Ein fähiger Datenwissenschaftler muss verstehen, wie Datenbanken funktionieren, wie man sie verwaltet und wie man Daten aus ihnen extrahiert.
Was macht ein Datenwissenschaftler?
Sie wissen, was Datenwissenschaft ist, und fragen sich bestimmt, was genau dieser Beruf beinhaltet - hier ist die Antwort. Ein Datenwissenschaftler analysiert Geschäftsdaten, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Mit anderen Worten, ein Datenwissenschaftler löst Geschäftsprobleme durch eine Reihe von Schritten, einschließlich:
- Bevor er die Datenerfassung und -analyse in Angriff nimmt, bestimmt der Data Scientist das Problem, indem er die richtigen Fragen stellt und ein Verständnis dafür entwickelt.
- Der Datenwissenschaftler bestimmt dann den richtigen Satz von Variablen und Datensätzen.
- Der Datenwissenschaftler sammelt strukturierte und unstrukturierte Daten aus vielen verschiedenen Quellen - Unternehmensdaten, öffentliche Daten usw.
- Sobald die Daten gesammelt sind, verarbeitet der Datenwissenschaftler die Rohdaten und konvertiert sie in ein für die Analyse geeignetes Format. Dazu gehört die Bereinigung und Validierung der Daten, um ihre Einheitlichkeit, Vollständigkeit und Genauigkeit zu gewährleisten.
- Nachdem die Daten in eine brauchbare Form gebracht wurden, werden sie in das Analysesystem eingespeist - einen ML-Algorithmus oder ein statistisches Modell. Hier analysieren die Datenwissenschaftler die Daten und erkennen Muster und Trends.
- Wenn die Daten vollständig aufbereitet sind, interpretiert der Datenwissenschaftler die Daten, um Möglichkeiten und Lösungen zu finden.
- Die Datenwissenschaftler beenden die Aufgabe, indem sie die Ergebnisse und Erkenntnisse aufbereiten, um sie mit den entsprechenden Interessengruppen zu teilen und die Ergebnisse zu kommunizieren.
Jetzt sollten wir uns einiger Algorithmen des maschinellen Lernens bewusst sein, die für ein klares Verständnis der Datenwissenschaft von Vorteil sind.
Warum ein Datenwissenschaftler werden?
Sie haben gelernt, was Data Science ist. Klingt das spannend? Hier ist ein weiterer guter Grund, warum Sie sich für Data Science als Berufsfeld entscheiden sollten. Laut Glassdoor und Forbes wird die Nachfrage nach Data Scientists bis 2026 um 28 Prozent steigen, was für die Beständigkeit und Langlebigkeit des Berufs spricht. Wenn Sie also eine sichere Karriere anstreben, bietet Ihnen Data Science diese Chance.
Darüber hinaus belegte der Beruf des Datenwissenschaftlers in der Umfrage "Best Jobs in America for 2021" mit einem durchschnittlichen Grundgehalt von 127.500 USD den zweiten Platz.
Wenn Sie also auf der Suche nach einer spannenden Karriere sind, die Stabilität und eine großzügige Vergütung bietet, dann suchen Sie nicht weiter!
Wo passen Sie in die Datenwissenschaft?
Data Science bietet Ihnen die Möglichkeit, sich auf einen bestimmten Aspekt des Fachgebiets zu konzentrieren und zu spezialisieren. Im Folgenden finden Sie eine Auswahl verschiedener Möglichkeiten, wie Sie in dieses spannende, schnell wachsende Feld passen können.
Datenwissenschaftler
- Aufgabenbereich: Sie bestimmen, was das Problem ist, welche Fragen beantwortet werden müssen und wo die Daten zu finden sind. Außerdem bereiten sie die relevanten Daten auf, bereinigen sie und präsentieren sie.
- Erforderliche Qualifikationen: Programmierkenntnisse (SAS, R, Python), Storytelling und Datenvisualisierung, statistische und mathematische Kenntnisse, Kenntnisse über Hadoop, SQL und maschinelles Lernen.
Datenanalyst
- Berufliche Rolle: Analysten schließen die Lücke zwischen den Datenwissenschaftlern und den Geschäftsanalysten, indem sie Daten organisieren und analysieren, um die vom Unternehmen gestellten Fragen zu beantworten. Sie übernehmen die technischen Analysen und setzen sie in qualitative Maßnahmen um.
- Erforderliche Qualifikationen: Statistische und mathematische Kenntnisse, Programmierkenntnisse (SAS, R, Python) sowie Erfahrung in der Datenverarbeitung und Datenvisualisierung.
Dateningenieur
- Aufgabenbereich: Dateningenieure konzentrieren sich auf die Entwicklung, Bereitstellung, Verwaltung und Optimierung der Dateninfrastruktur und Datenpipelines des Unternehmens. Sie unterstützen Data Scientists, indem sie bei der Übertragung und Umwandlung von Daten für Abfragen helfen.
- Erforderliche Fähigkeiten: NoSQL-Datenbanken (z. B. MongoDB, Cassandra DB), Programmiersprachen wie Java und Scala und Frameworks (Apache Hadoop).
Tools für Datenwissenschaftler
Der Beruf des Datenwissenschaftlers ist eine Herausforderung, aber glücklicherweise gibt es viele Tools, die den Datenwissenschaftler bei seiner Arbeit unterstützen.
