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Datenwissenschaft

Data Science umfasst die Anwendung fortgeschrittener Data-Mining-Techniken, Statistiken, Methoden und Algorithmen aus der Wissenschaft und anderen Bereichen auf Big Data.

Ziel ist es, aus den Daten einen geschäftlichen Nutzen zu ziehen: gezielteres Marketing, bessere Entscheidungsfindung, besseres Verständnis von Geschäftstrends, schnellere Ermittlung neuer Geschäftsmöglichkeiten, rechtzeitige Reaktion auf Kundenbedürfnisse usw.

Welche Qualifikationen sind erforderlich?

Was sind die wichtigsten Fähigkeiten, die ein guter Datenwissenschaftler mitbringen muss?

Datenwissenschaftler haben in der Regel einen Doktortitel in den Naturwissenschaften, z. B. Physik, angewandte Mathematik, Bioinformatik und computergestützte Chemie/Biologie. Einige haben einen Master-Abschluss, der durch zusätzliche Erfahrungen mit fortgeschrittenen Algorithmen und Datenanalysemethoden ergänzt wird. Einige haben Informatik studiert und sich auf die Arbeit mit großen Datensätzen, maschinelles Lernen oder analytische Algorithmen spezialisiert.

Der Schlüsselaspekt ist die Anwendung von maschinellem Lernen und statistischen Methoden sowie die Erfahrung im Umgang mit sehr großen, heterogenen und „unordentlichen“ Datensätzen (Big Data). Datenwissenschaftler müssen also über diese Fähigkeiten verfügen, einschließlich statistischer Analysepakete und Sprachen wie SAS, R, MATLAB usw.

Außerdem müssen sie über Programmierkenntnisse verfügen: Dazu gehören häufig Java, Python und andere Skriptsprachen sowie Erfahrung mit verschiedenen Datenmanagement-Tools. Je nach Umgebung kann es sich dabei um traditionelle Data Warehouses (relationale Datenbanken wie Oracle, Sybase, SQL Server; SQL-Abfragen usw.) oder um die neueren verteilten Datenplattformen (Hadoop, Cassandra, Map Reduce usw.) handeln.

Ein guter Datenwissenschaftler hat ein Händchen dafür, aus Daten einen Wert abzuleiten – Trends und Signale zu erkennen und diese mit dem Unternehmen in Verbindung zu bringen. Sie brauchen auch starke Kommunikations- und Teamworkfähigkeiten: Es reicht nicht aus, nur technisch gut mit Daten arbeiten zu können. Sie müssen in der Lage sein, Erkenntnisse und Ideen aus den Daten mit nichttechnischen Teammitgliedern wie Marketingmitarbeitern, Produktmanagern und leitenden Angestellten zu kommunizieren. Auch Sprachkenntnisse sollten kein Hindernis darstellen.

Schließlich ist die Fähigkeit, kreativ mit Daten umzugehen, von entscheidender Bedeutung – sie ist erforderlich, um neue Wege zur Analyse der Daten zu finden und innovative Datenprodukte und datenbasierte Lösungen für geschäftliche Anforderungen zu entwickeln.

Arbeiten in der Datenwissenschaft

Datenwissenschaftler arbeiten oft in kleinen Teams mit anderen Datenwissenschaftlern, Dateningenieuren (Leute, die sich mit den „Klempner“-Aspekten von Daten auskennen – der benötigten Low-Level-Infrastruktur) sowie mit Produktmanagern, Marketingmanagern oder anderen Geschäftsleuten zusammen.

Data Mining ist, wie die Wissenschaft, gleichzeitig explorativ und ideenorientiert. Wie in der experimentellen und beobachtenden Wissenschaft untersuchen Datenwissenschaftler Daten, um Signale und Trends zu finden, aus denen geschäftliche Schlussfolgerungen gezogen werden können. Aber auch wie in der theoretischen Wissenschaft entwickeln sie Ideen (Theorien) und Hypothesen und testen diese anhand der Daten. Genau wie die Wissenschaft folgt auch die gute Datenwissenschaft der wissenschaftlichen Methode des schrittweisen Lernens, Testens und Beweisens, um letztendlich einen geschäftlichen Nutzen zu erzielen (neue Produktideen, Kundeneinblicke, datengestützte Entscheidungen usw.).

Diese Art der Datenanalyse ist keine Informatik, aber sie beinhaltet eine Menge an Datenverarbeitung. Datenwissenschaftler programmieren und verwenden statistische Software, um große, komplexe Datensätze zu analysieren und täglich mit ihnen zu arbeiten.