Ein Data Scientist verwendet Daten, um die sie umgebenden Phänomene zu verstehen und zu erklären und Organisationen dabei zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffen.
Die Arbeit als Data Scientist kann eine intellektuelle Herausforderung und analytische Befriedigung sein und Sie an die Spitze neuer technologischer Fortschritte bringen. Data Scientist sind immer häufiger anzutreffen und gefragter, da Big Data für die Entscheidungsfindung in Unternehmen immer wichtiger wird. Hier erfahren Sie mehr darüber, was Data Scientist sind und was sie tun – und wie Sie einer werden.
Was macht ein Data Scientist?
Data Scientist ermitteln, welche Fragen ihr Team stellen sollte, und finden heraus, wie diese Fragen mithilfe von Daten beantwortet werden können. Sie entwickeln häufig prädiktive Modelle für Theorien und Prognosen.
Ein Data Scientist kann täglich die folgenden Aufgaben erledigen:
- Erkennen Sie Muster und Trends in Datensätzen, um Erkenntnisse zu gewinnen
- Erstellen Sie Algorithmen und Datenmodelle zur Ergebnisprognose
- Nutzen Sie Techniken des maschinellen Lernens, um die Qualität von Daten oder Produktangeboten zu verbessern
- Empfehlungen an andere Teams und leitende Mitarbeiter weiterleiten
- Setzen Sie Datentools wie Python , R , SAS oder SQL in der Datenanalyse ein
- Bleiben Sie über Innovationen im Bereich Data Science auf dem Laufenden
Datenanalyst vs. Data Scientist: Was ist der Unterschied?
Die Arbeit von Datenanalysten und Data Scientist kann ähnlich erscheinen – beide finden Trends oder Muster in Daten, um Organisationen neue Möglichkeiten aufzuzeigen, bessere Betriebsentscheidungen zu treffen. Data Scientist tragen jedoch tendenziell mehr Verantwortung und gelten im Allgemeinen als erfahrener als Datenanalysten.
Von Data Scientist wird oft erwartet, dass sie ihre eigenen Fragen zu den Daten formulieren, während Datenanalysten Teams unterstützen, die bereits Ziele festgelegt haben. Ein Data Scientist verbringt möglicherweise auch mehr Zeit mit der Entwicklung von Modellen, der Verwendung von maschinellem Lernen oder der Einbindung fortgeschrittener Programmierung, um Daten zu finden und zu analysieren.
Gehalt und Stellenwachstum von Data Scientist
Laut Lightcast™ [1] verdient ein Data Scientist in den Vereinigten Staaten ein durchschnittliches Gehalt von 108.659 Dollar.
Die Nachfrage nach Datenexperten ist groß – laut dem US Bureau of Labor Statistics (BLS) [ 2 ] wird die Zahl der Berufe, die Data Scientist beschäftigen, in den nächsten zehn Jahren voraussichtlich um 36 Prozent wachsen (deutlich schneller als der Durchschnitt).
Die hohe Nachfrage hängt mit dem Aufstieg von Big Data und seiner zunehmenden Bedeutung für Unternehmen und andere Organisationen zusammen.
So werden Sie Data Scientist
Um Data Scientist zu werden, ist im Allgemeinen eine formale Ausbildung erforderlich. Hier sind einige Schritte, die Sie berücksichtigen sollten.
1. Machen Sie einen Abschluss in Data Science.
Arbeitgeber möchten im Allgemeinen akademische Zeugnisse sehen, um sicherzustellen, dass Sie über das nötige Know-how für eine Data Science-Stelle verfügen, obwohl dies nicht immer erforderlich ist. Ein entsprechender Bachelor-Abschluss kann jedoch sicherlich hilfreich sein – versuchen Sie es mit einem Studium der Datenwissenschaft, Statistik oder Informatik, um in diesem Bereich einen Vorsprung zu erlangen.
2. Relevante Fähigkeiten schärfen.
Wenn Sie das Gefühl haben, dass Sie Ihre Hard-Data-Kenntnisse verbessern können, sollten Sie einen Online-Kurs belegen oder sich für ein entsprechendes Bootcamp anmelden. Hier sind einige der Kenntnisse, die Sie beherrschen sollten.
- Programmiersprachen: Data Scientist müssen damit rechnen, viel Zeit mit Programmiersprachen zu verbringen, um große Datenmengen zu sortieren, zu analysieren und anderweitig zu verwalten. Zu den beliebtesten Programmiersprachen für die Datenwissenschaft gehören:
- Python
- R
- SQL
- SAS
- Datenvisualisierung: Die Fähigkeit, Diagramme und Grafiken zu erstellen, ist ein wesentlicher Bestandteil der Arbeit eines Data Scientist. Die Vertrautheit mit den folgenden Tools sollte Sie auf die Arbeit vorbereiten:
- Tableau
- PowerBI
- Excel
- Maschinelles Lernen: Wenn Sie maschinelles Lernen und Deep Learning in Ihre Arbeit als Data Scientist integrieren, verbessern Sie kontinuierlich die Qualität der von Ihnen erfassten Daten und können möglicherweise die Ergebnisse zukünftiger Datensätze vorhersagen. Ein Kurs zum maschinellen Lernen kann Ihnen den Einstieg in die Grundlagen erleichtern.
- Big Data: Manche Arbeitgeber möchten vielleicht sehen, dass Sie sich mit Big Data auskennen. Zu den Software-Frameworks, die zur Verarbeitung von Big Data verwendet werden, gehören Hadoop und Apache Spark.
- Kommunikation: Die brillantesten Data Scientists können keine Veränderungen bewirken, wenn sie ihre Ergebnisse nicht gut kommunizieren können. Die Fähigkeit, Ideen und Ergebnisse mündlich und schriftlich mitzuteilen, ist eine bei Data Scientists häufig gefragte Fähigkeit.
3. Holen Sie sich einen Einstiegsjob im Bereich Datenanalyse.
Obwohl es viele Wege gibt, Data Scientists zu werden, kann ein Einstieg in einen entsprechenden Job ein hervorragender erster Schritt sein. Suchen Sie nach Stellen, bei denen viel mit Daten gearbeitet wird, wie etwa Datenanalyst , Business Intelligence-Analyst , Statistiker oder Dateningenieur . Von dort aus können Sie sich bis zum Wissenschaftler hocharbeiten, während Sie Ihr Wissen und Ihre Fähigkeiten erweitern.
4. Bereiten Sie sich auf Vorstellungsgespräche im Bereich Data Science vor.
Mit ein paar Jahren Erfahrung in der Datenanalyse fühlen Sie sich möglicherweise bereit, in die Datenwissenschaft einzusteigen. Wenn Sie ein Vorstellungsgespräch bekommen haben, bereiten Sie Antworten auf wahrscheinliche Fragen vor.
Stellen für Data Scientists können sehr technisch sein, sodass Sie möglicherweise auf technische und verhaltensbezogene Fragen stoßen. Erwarten Sie beides und üben Sie, indem Sie Ihre Antwort laut aussprechen. Wenn Sie Beispiele aus Ihrer früheren Arbeit oder akademischen Erfahrung vorbereiten, können Sie auf Interviewer selbstbewusst und sachkundig wirken.
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Hier sind einige Fragen, die Ihnen möglicherweise gestellt werden:
- Was sind die Vor- und Nachteile eines linearen Modells?
- Was ist ein Random Forest?
- Wie würden Sie SQL verwenden, um alle Duplikate in einem Datensatz zu finden?
- Beschreiben Sie Ihre Erfahrungen mit maschinellem Lernen.
- Nennen Sie ein Beispiel für eine Situation, in der Sie auf ein Problem gestoßen sind, bei dem Sie nicht wussten, wie Sie es lösen sollen. Was haben Sie getan?
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