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Die Stellenangebote im Bereich Information Science im Jahr 2026 legen die Messlatte für mathematische Kenntnisse immer höher. Dennoch springen Tausende von Neulingen direkt zu Python-Bibliotheken und Jupyter-Notebooks, in der Hoffnung, dass der Code allein sie weiterleitet. Das ist selten der Fall.

Lineare Algebra, Evaluation, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik: Diese vier Disziplinen ziehen die Grenze zwischen jemandem, der vorgefertigte Modelle ausführt, und jemandem, der wirklich versteht, warum diese Modelle funktionieren. Ein solides Verständnis der grundlegenden Mathematik schärft die Instinct, beschleunigt das Debuggen und ermöglicht kreative Problemlösungen, die kein Bibliotheksimport ersetzen kann.

Durch die Einzelarbeit mit einem Tutor über Plattformen wie Superprof können Sie diese Grundlagen schneller erlernen. In diesem Artikel werden alle wichtigen Mathematikdisziplinen aufgeschlüsselt, ihre Rolle in der Datenwissenschaft erläutert und ein effizienter Lernpfad aufgezeigt, mit dem Sie noch heute beginnen können.

Warum Mathematik die wahre Grundlage der Datenwissenschaft ist – nicht Code

Jeder Algorithmus, den Sie jemals in der Datenwissenschaft verwenden werden, ist im Kern eine mathematische Operation, die in Syntax gekleidet ist. A Nachhilfelehrer für Mathematik kann Ihnen helfen, über den Code hinauszuschauen und die darunter liegende Engine zu verstehen, was im Jahr 2026 wichtiger denn je ist.

Stellen Sie sich das so vor: Code sagt dem Laptop, *wie* er auszuführen ist. Mathematik sagt *Ihnen*, was der Laptop tatsächlich tut und ob die Ausgabe sinnvoll ist. Wenn Sie die zugrunde liegenden Prinzipien verstehen, können Sie schneller den richtigen Algorithmus auswählen, Fehler sicher diagnostizieren und sich an neue Instruments anpassen, ohne bei Null anfangen zu müssen.

Die drei Disziplinen, die in den Lehrplänen für Datenwissenschaften immer wieder auftauchen, sind Statistik, lineare Algebra und Evaluation. Gute Nachrichten: Sie brauchen keinen Doktortitel. Der Großteil der erforderlichen Mathematikkenntnisse findet auf der späten Oberstufen- oder frühen Grundschulstufe statt.

Da generative KI und AutoML im Jahr 2026 Boilerplate-Code verarbeiten, ist das das eigentliche Unterscheidungsmerkmal mathematische Instinct. Arbeitgeber wollen Leute, die über Daten nachdenken können, und nicht nur „.match()“ und „.predict()“ ausführen. Ein engagierter Tutor schließt Wissenslücken viel schneller, als sich allein durch Lehrbuchübungen zu kämpfen.

Statistik und Wahrscheinlichkeit: Das Fundament jeder datengesteuerten Entscheidung

Wenn Sie nur Zeit in einen Zweig der Mathematik investieren, machen Sie Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung. Dieses Duo bestimmt nahezu jede Entscheidung, die ein Datenwissenschaftler trifft, von der Bewertung der Modellleistung bis hin zur Durchführung von A/B-Assessments, die Produkteinführungen im Wert von mehreren Millionen Greenback bestimmen.

Wichtige Themen zur Priorisierung:

• Beschreibende Statistik (Mittelwert, Median, Varianz, Standardabweichung)
• Wahrscheinlichkeitsverteilungen, insbesondere die Normalverteilung
• Hypothesentests und Konfidenzintervalle
• Satz von Bayes und bedingte Wahrscheinlichkeit
• Grundlagen der linearen Regression

Überall tauchen reale Anwendungen auf. Sie verwenden Hypothesentests, um zu bestätigen, ob eine neue Funktion tatsächlich die Konversionsraten verbessert. Darauf können Sie sich verlassen Konfidenzintervalle den Stakeholdern Unsicherheit zu vermitteln. Sie wenden das Bayes-Theorem in Spamfiltern, medizinischen Diagnosen und Empfehlungsmaschinen an. Superprof bringt Lernende mit erfahrenen Tutoren zusammen, die sich auf Statistik spezialisiert haben und den Unterricht direkt darauf zuschneiden Datenwissenschaftliche Kontexte.

Beschreibende Statistik und Verteilungen: Ihr erstes analytisches Toolkit

Beschreibende Statistiken liefern Ihnen eine Momentaufnahme eines beliebigen Datensatzes, bevor Sie ein einzelnes Modell erstellen. Mittelwert und Median zeigen eine zentrale Tendenz. Standardabweichung und Varianz quantifizieren die Streuung. Diese Zahlen geben Aufschluss darüber, ob Ihre Daten dicht gebündelt oder stark verstreut sind.

Das Verständnis von Verteilungen geht noch einen Schritt weiter. Mit einer Normalverteilung können Sie ein breites Spektrum anwenden statistische Techniken selbstbewusst. Verzerrte Daten hingegen können Modelle irreführen und Fehler verstärken. Das Erkennen der Type Ihrer Daten ist der erste analytische Reflex, den jeder Datenwissenschaftler braucht.

Bayesianisches Denken und Hypothesentests: Datengestützte Urteile fällen

Der Satz von Bayes dreht das Skript zur traditionellen Wahrscheinlichkeit um. Anstatt zu fragen: „Wie groß ist die Probability, diese Daten angesichts meiner Annahme zu sehen?“, fragen Sie: „Wie hoch ist die Probability, dass meine Annahme angesichts dieser Daten richtig ist?“ Diese Verschiebung beeinflusst Klassifizierungsalgorithmen, Interpretation medizinischer Assessmentsund Betrugserkennungssysteme.

Das Testen von Hypothesen formalisiert die Entscheidungsfindung. Sie definieren eine Nullhypothese, sammeln Beweise, berechnen einen p-Wert und entscheiden, ob Ihre Ergebnisse einen echten Effekt oder zufälliges Rauschen widerspiegeln. Z-Assessments verarbeiten große Stichproben. T-Assessments funktionieren für kleinere. Konfidenzintervalle umfassen Ihre Schätzungen und geben den Stakeholdern eine Möglichkeit Bereich plausibler Werte und nicht eine einzelne irreführende Zahl.

Lineare Algebra: Wie Datenwissenschaftler Daten darstellen und transformieren

Lineare Algebra ist die Sprache, die Ihre Daten sprechen. Jeder Datensatz, den Sie in einen DataFrame laden, ist eine Matrix. Jedes Bild, das ein neuronales Netzwerk verarbeitet, ist ein Tensor. Das Verständnis, wie diese Strukturen manipuliert werden können, erschließt den Kern des modernen maschinellen Lernens.

Zu den wesentlichen Konzepten gehören:

• Vektoren und Matrizen
• Matrixmultiplikation und -transposition
• Dot-Produkte
• Eigenwerte und Eigenvektoren
• Lineare Transformationen

Wo zeigt sich das in der Praxis? Die Hauptkomponentenanalyse (PCA) verwendet Eigenvektoren, um hochdimensionale Daten in überschaubare Merkmale zu reduzieren. Kette neuronaler Netze Matrixmultiplikationen Schicht für Schicht. Empfehlungssysteme (denken Sie an Netflix-Vorschläge) basieren auf der Matrixfaktorisierung. Die Bildverarbeitung behandelt jedes Pixel als Teil eines numerischen Rasters.

Im Jahr 2026 vermischen multimodale KI-Systeme Textual content, Bild und Audio, wodurch Tensormathematik und geometrische Algebra immer relevanter werden. Wenn sich abstrakte Konzepte der linearen Algebra schwierig anfühlen, ist ein Superprof-Tutor hilfreich visuelle und angewandte Beispiele kann diese Ideen in konkreten datenwissenschaftlichen Problemen verankern.

Kalkül für die Datenwissenschaft: Optimierung verstehen und wie Modelle lernen

Kalkül treibt die Optimierung voran, den Prozess, der maschinellen Lernmodellen beibringt, sich zu verbessern. Jedes Mal, wenn ein Modell seine Parameter anpasst, um Fehler zu reduzieren, übernimmt die Infinitesimalrechnung hinter den Kulissen die schwere Arbeit.

Konzept	Was es tut	Information Science-Anwendung
Derivate	Änderungsrate messen	Gradientenberechnung im Coaching
Partielle Ableitungen	Änderungsrate für jeweils eine Variable	Multivariable Modelloptimierung
Kettenregel	Verbindet verschachtelte Funktionsableitungen	Backpropagation in neuronalen Netzen
Gefälleabstieg	Minimiert iterativ eine Funktion	Trainieren Sie praktisch jedes ML-Modell
Integrale	Berechnen Sie die Fläche unter Kurven	ROC-AUC-Auswertung, Wahrscheinlichkeitsdichte

Sie werden Differentialgleichungen nicht von Hand lösen. Laptop übernehmen die Arithmetik. Aber Sie müssen unbedingt verstehen, *was* der Gradientenabstieg bewirkt, *warum* eine Verlustfunktion abnimmt und *wann* der Prozess in einem lokalen Minimal stecken bleibt.

Coaching neuronaler Netze, Anpassen der logistischen Regression, Optimieren von Kostenfunktionen: All dies hängt davon ab Kalkülgetriebene Optimierung. Ein Tutor kann diese abstrakten Formeln mit konkreten Arbeitsabläufen verbinden und so einschüchternde Notationen in etwas Intuitives verwandeln.

Diskrete Mathematik und Graphentheorie: Die oft übersehenen Säulen

Die meisten Information-Science-Roadmaps verzichten vollständig auf diskrete Mathematik. Das ist ein Fehler, insbesondere wenn Sie in der Nähe arbeiten Informatikanwendungen wie Netzwerkanalyse oder algorithmisches Design.

Diskrete Mathematik umfasst Mengenlehre, Kombinatorik, Logik und Graphentheorie. Diese Instruments unterstützen Netzwerke zur Betrugserkennung, in denen Ermittler verdächtige Transaktionsketten verfolgen. Die Analyse sozialer Netzwerke bildet Einfluss- und Group-Cluster ab. Die Routenoptimierung (Logistik, Mitfahrgelegenheiten) basiert auf Diagrammalgorithmen. Entscheidungsbäume, eines der am besten interpretierbaren ML-Modelle, basieren vollständig auf kombinatorischer Logik.

Laptop arbeiten mit endlicher Präzision. Das Verständnis diskreter Einschränkungen hilft Ihnen, häufige Fallstricke bei der Berechnung zu umgehen, wie z. B. Gleitkommafehler, die die Modellausgaben stillschweigend verfälschen. Dieser Zweig wird Ihren täglichen Arbeitsablauf nicht dominieren, aber er füllt kritische Lücken, wenn Probleme dies erfordern algorithmisches Denken.

So erstellen Sie im Jahr 2026 eine praktische Roadmap zum Mathematiklernen für Information Science

Eine strukturierte Abfolge übertrifft jedes Mal zufälliges Lernen. Hier ist eine Roadmap, die widerspiegelt, wie sich mathematische Fähigkeiten in der realen Datenwissenschaftsarbeit auswirken:

1. Statistik und Wahrscheinlichkeit Erstens, weil Sie sie vom ersten Tag an in der explorativen Analyse und Modellbewertung verwenden werden
2. Lineare Algebra Zweitens, da es der Datendarstellung und den meisten ML-Algorithmen zugrunde liegt
3. Infinitesimalrechnung Drittens, um die Optimierung zu verstehen und zu verstehen, wie Modelle tatsächlich lernen
4. Diskrete Mathematik nach Bedarf, abhängig von Ihrer Spezialisierung (Graphen, Algorithmen, Kombinatorik)

Gehen Sie tief, bevor Sie weit gehen. Es ist besser, sich drei Wochen lang intensiv mit Wahrscheinlichkeitsverteilungen zu befassen, als fünf Themen gleichzeitig zu überfliegen. Mathe lernen durch Anwendungsbeispiele: echte Datensätze, tatsächliche datenwissenschaftliche Probleme, praktische Übungen, die Formeln mit Ergebnissen verbinden.

Personalisierter Nachhilfeunterricht beschleunigt diesen Weg erheblich. Ein Superprof-Mathematiklehrer bewertet Ihre spezifischen Lücken, passt den Unterrichtsrhythmus an und verknüpft jedes Konzept mit einem datenwissenschaftlichen Szenario, das Ihnen am Herzen liegt. Ergänzende Ressourcen wie Coursera, Codecademy und Khan Academy ergänzen die Ränder.

Im Jahr 2026 erklären generative KI-Instruments Konzepte auf Abruf. Aber ein menschlicher Tutor bietet etwas, was KI nicht kann: strategische FührungVerantwortlichkeit und die Fähigkeit zu erkennen, wenn Sie eine Formel auswendig gelernt haben, ohne sie wirklich zu verstehen.

Warum die Zusammenarbeit mit einem Mathematiklehrer angehenden Datenwissenschaftlern einen Vorteil verschafft

Selbststudium funktioniert für motivierte Lernende, hat aber auch blinde Flecken. Man weiß nicht immer, was man nicht weiß. Ein Einzellehrer identifiziert Lücken, die Sie übersehen würden, korrigiert Missverständnisse in Echtzeit und sorgt für ein ehrliches Lerntempo.

Mit Superprof haben Sie Zugriff auf über 680.000 Mathematik-Nachhilfelehrer weltweit. Viele verfügen über einen Abschluss in angewandter Mathematik, Ingenieurwesen oder Informatik und haben einen direkten Bezug zu Konzepten Arbeitsabläufe für maschinelles Lernen. Die Terminplanung bleibt flexibel (on-line oder persönlich) und die ersten Unterrichtsstunden sind oft kostenlos, sodass Sie die Passform testen können, bevor Sie sich verpflichten.

Wenn Sie diese mathematischen Fähigkeiten beherrschen, bevor Sie eine Codezeile berühren, wird Ihr gesamter Weg in der Datenwissenschaft neu gestaltet. Sie werden Forschungsarbeiten mit Zuversicht lesen, Modelle schneller debuggen und sich ohne Panik an neue Algorithmen anpassen. In einem KI-gesteuerten Arbeitsmarkt, der Routineprogrammierung automatisiert, mathematische Gewandtheit wird zum Karrierevorteil, der sich Jahr für Jahr erhöht.

FAQ

Wie viel Mathematik braucht man wirklich, um Datenwissenschaftler zu werden?

Sie benötigen kein Mathematikstudium auf Ph.D.-Niveau. Umfangreiche Kenntnisse in Statistik, linearer Algebra und grundlegender Evaluation, die in etwa den Kursen am Ende der Excessive Faculty und am Anfang des Grundstudiums entsprechen, decken die meisten praktischen Bedürfnisse ab. Statistiken und Wahrscheinlichkeiten werden am häufigsten in angezeigt alltägliche Datenwissenschaft Aufgaben.

Kann ein Mathematiklehrer bei datenwissenschaftsspezifischer Mathematik helfen?

Absolut. Auf Plattformen wie Superprof können Sie Nachhilfelehrer nach Spezialisierung filtern. Viele haben einen Abschluss in angewandter Mathematik oder Informatik und passen den Unterricht auf Themen wie … an Optimierung des maschinellen Lernensstatistische Modellierung und Dimensionsreduktionstechniken.

Was ist die beste Reihenfolge, um Mathematikthemen für die Datenwissenschaft zu lernen?

Beginnen Sie mit Statistik und Wahrscheinlichkeit (die am unmittelbarsten nützlich sind), gehen Sie dann zur linearen Algebra (Datendarstellung) über, gefolgt von der Evaluation (Optimierung) und schließlich der diskreten Mathematik für algorithmenlastige oder graphbasierte Probleme.

Bild vom Autor

# Einführung

Ich arbeite seit über vier Jahren in der Datenbranche. Während dieser Zeit habe ich einen gewaltigen Wandel in der Rolle erlebt.

Bisher struggle es bei der Auswahl von Kandidaten für Datenanalystenpositionen einfacher zu erkennen, wer über die technischen Fähigkeiten für die jeweilige Aufgabe verfügte und wer nicht. Heutzutage übersteht quick jeder die ersten paar Runden des Datenanalysteninterviews.

Mit KI können Kandidaten, die nur sehr wenig Erfahrung haben, Dashboards erstellen und SQL-Abfragen präzise schreiben – Fähigkeiten, deren Erlernen früher Jahre gedauert hat. Infolgedessen haben sich die Erwartungen der Arbeitgeber geändert, und das Dienstalter und Fachwissen sind mittlerweile zu einer anspruchsvollen Anforderung geworden.

Darüber hinaus verschwimmen die Grenzen zwischen verschiedenen technischen Rollen und die Dienstaltersstufe wird zur Voraussetzung. Von den Mitarbeitern wird erwartet, dass sie mehr Projekte übernehmen, mehr Fähigkeiten erlernen und in kürzerer Zeit mehr Leistung erbringen. Es sind jedoch nicht nur schlechte Nachrichten.

Aufgrund meiner Erfahrung in diesem Bereich glaube ich, dass es einen bestimmten Typ von Datenanalysten gibt, der die KI-Revolution nicht nur überleben, sondern auch gedeihen und überstehen wird.

Und das ist ein…

Produktdatenanalyst

In diesem Artikel erfahren Sie:

• Was ein Produktdatenanalyst (PDA) ist
• Der Unterschied zwischen einem PDA und einem herkömmlichen Datenanalysten
• Die erforderlichen Fähigkeiten, um ein PDA zu werden
• Meine eigene Erfahrung als PDA bei einem großen Technologieunternehmen

Eine Videoversion dieses Artikels finden Sie hier:

# Was ist ein Produktdatenanalyst?

Um den Unterschied zwischen einem PDA und einem normalen Datenanalysten zu veranschaulichen, betrachten wir einen „Tag im Leben“ von Fachleuten in jeder Rolle.

// Tag im Leben eines traditionellen Datenanalysten

Brian ist ein traditioneller Datenanalyst. Er sicherte sich eine Einstiegsposition und ist nun seit einem Jahr in dieser Funktion tätig.

Brians Job besteht aus Folgendem:

• Die Verkaufszahlen des letzten Jahres in SQL abrufen und daraus ein Dashboard erstellen
• Identifizieren eines Kundensegments, das in den letzten drei Monaten keine Transaktionen mehr mit dem Unternehmen getätigt hat
• Finden Sie heraus, warum die Conversion-Raten letzte Woche um 15 % gesunken sind, indem Sie Daten aus den Buyer-Relationship-Administration-Systemen (CRM) und Marketingkanälen des Unternehmens kombinieren

Eine Rolle wie diese erfordert normalerweise Kenntnisse in SQL, Excel, zum Erstellen von Dashboards und einige Programmierkenntnisse. Bei meinem ersten Job als Datenanalyst musste ich genau diese Aufgaben erledigen. Es ist sicherlich nicht einfach. Aber KI senkt die Eintrittsbarriere für diese Aufgaben.

Jede oben genannte Aufgabe kann mit KI-Instruments wie z. B. viel schneller ausgeführt werden Cursor, ClaudeUnd ChatGPT.

Aufgrund der intensiven Nutzung von KI-Instruments hat Brian manchmal das Gefühl, dass er sich eher zu einem schnellen Ingenieur als zu einem Datenanalysten entwickelt. Brians Arbeitgeber erkennt, dass Brians Arbeit dank neuer KI-Instruments schneller erledigt werden kann. Aus diesem Grund stellen sie keine weiteren Datenanalysten mehr ein. Stattdessen beauftragen sie Brian, alle Datenanalyseprojekte abzuschließen. Obwohl Brian einen stabilen Arbeitsplatz hat und dank KI ein effizienterer Analyst ist, hat er manchmal das Gefühl, dass sich seine Verantwortlichkeiten seit letztem Jahr nicht so sehr verändert haben. Er erklimmt weder die Karriereleiter noch wird er befördert.

Noch wichtiger ist, dass Brian mehr Fähigkeiten erlernen und sein Wissen vertiefen möchte, anstatt nur KI zu verwenden, um die gleiche Arbeit schneller zu erledigen. Brian ist auf dem Weg eines traditionellen Datenanalysten. Das ist keine schlechte Sache, aber indem er sich einfach neu positioniert und einige zusätzliche Fähigkeiten erlernt, kann er die Karriereleiter schneller erklimmen und mehr Geld verdienen. Um dies zu erreichen, muss Brian KI als Hebel und nicht als Konkurrenz nutzen.

// Tag im Leben eines Produktdatenanalysten

Sarah ist PDA bei einem Social-Media-Unternehmen.

So sieht ihr Job aus:

• Sarah arbeitet mit dem Staff, das Reels erstellt, zusammen, um zu verstehen, warum YouTuber an bestimmten Standorten diese Funktion weniger gerne nutzen. Anschließend arbeitet sie mit dem Designteam zusammen, um neue Funktionen zu entwickeln, um diese Lücke zu schließen.
• Sie arbeitet an einer neuen „Creator Enhance“-Funktion, um zu verstehen, ob die Förderung neuer YouTuber auf der Plattform zu einer besseren Bindung der YouTuber führt, ohne das Nutzerengagement zu beeinträchtigen. Dazu führt sie einen A/B-Check durch. (Spoiler-Alarm: Diese Artwork der Analyse ist nicht einfach. Die Ergebnisse sind selten eindeutig und es ist noch schwieriger, sie den Stakeholdern zu erklären.)
• Sarah nimmt auch an Besprechungen zur Produktbewertung teil und hinterfragt Annahmen der Führung: Der Vizepräsident geht beispielsweise davon aus, dass Benutzer längere Movies wollen, und Sarah muss dies mit tatsächlichen Verhaltensdaten entlarven, die zeigen, dass die Aufmerksamkeit nach etwa 35 Sekunden nachlässt.

Bemerken Sie den Unterschied zwischen den Jobs von Brian und Sarah?

Sarahs Job ist technisch nicht unbedingt komplexer als der von Brian. Beide Fachleute verfügen über die gleichen technischen Fähigkeiten; Beide beherrschen SQL, können Excel-Formeln schreiben und Dashboards erstellen.

Der größte Unterschied zwischen ihren Jobs besteht darin Sarah hat viel mehr Einfluss auf Produktentscheidungen. Wenn die neue Funktion „Creator Enhance“ eingeführt wird und das Unternehmen damit 1 Million US-Greenback verdient, hat Sarah direkt zu einem Produktumsatz von über einer Million US-Greenback beigetragen.

Dadurch ist sie von großem Wert für das Unternehmen und kann leicht befördert werden, was zu höheren Gehaltserhöhungen führt.

# Wie kann man PDA werden?

Ich habe sowohl in traditionellen als auch in PDA-Rollen gearbeitet. In den ersten zwei Jahren meiner Karriere arbeitete ich als traditioneller Datenanalyst. Und ich arbeite jetzt als PDA.

Hier sind die Fähigkeiten, die Sie benötigen, um ein traditioneller Datenanalyst zu werden:

• Excel
• SQL
• Einige Programmierkenntnisse (idealerweise Python)
• Datenvisualisierung
• Statistiken

Um ein PDA zu werden, müssen Sie zusätzlich zu den Kernkompetenzen der Datenanalyse Folgendes lernen:

// Fähigkeit 1: A/B-Exams und Experimente

Sie haben wahrscheinlich schon einmal von A/B-Exams gehört. Wenn Sie eine Web site haben und wissen möchten, welche Ihnen mehr Klicks verschafft – ein blauer oder ein grüner Button –, müssen Sie lediglich einen A/B-Check durchführen.

Zuerst wählen Sie eine Stichprobe von Benutzern aus, die Ihre Web site besuchen, und teilen sie dann nach dem Zufallsprinzip in zwei Gruppen auf. Einer Gruppe wird die grüne Schaltfläche angezeigt, der anderen die blaue, und es wird die Gruppe gestartet, die die höhere Anzahl an Klicks professional Benutzer erhält.

Das obige Beispiel ist die einfachste Möglichkeit, einen A/B-Check durchzuführen.

Beim Experimentieren gibt es noch viel mehr, zum Beispiel sicherzustellen, dass Sie Gruppen mit gleichen Verteilungen auswählen und sicherstellen, dass Ihr A/B-Check über eine ausreichende statistische Aussagekraft verfügt.

Während meines PDA-Interviews wurden mir eine Menge Fragen gestellt, die ich dank dessen beantworten konnte Udacitys kostenloser Einführungskurs in A/B-Exams.

// Fähigkeit 2: Produktmetriken definieren

Ein weiterer Unterschied zu herkömmlichen Datenanalysten besteht darin, dass Produktanalysten Erfolgskennzahlen definieren.

Um zu verstehen, was das bedeutet, schauen wir uns die bereits erwähnte neue Funktion „Creator Enhance“ an. Wenn Sie neue YouTuber fördern, weckt das in der Regel bei ihnen den Wunsch, mehr auf der Plattform zu posten, was zu einer höheren Bindung führt. Diese verbesserte Bindungsrate ist genau das, was Plattformen wie TikTok und YouTube wollen, da sie die Nutzer länger auf ihrer Plattform hält.

Aber… Was gilt als neuer Schöpfer? Jemand, der sein erstes Video gepostet hat? 5 Movies auf der Plattform gepostet?

Was passiert außerdem, wenn der Ersteller seinen ersten Schub durch das Programm erhält, wenn spätere Beiträge deutlich weniger Engagement erzielen? Könnte dies in Zukunft zu einer noch höheren Abwanderung führen? Ist dies tatsächlich schlechter für die langfristige Aufbewahrung, als die Funktion überhaupt nicht zu veröffentlichen?

Als Social-Media-Plattform muss auch das Engagement der Zuschauer berücksichtigt werden. Was wäre, wenn Zuschauer die Plattform weniger nutzen, weil sie einfach kein Interesse daran haben, von neuen YouTubern empfohlen zu werden?

Ein PDA muss all diese Faktoren berücksichtigen, wenn er Erfolgskennzahlen erstellt. Um den Erfolg einer neuen Funktion wie dieser zu messen, kann der Produktanalyst entscheiden, mehrere Erfolgsmetriken zu erstellen, wie zum Beispiel:

• Kurzfristige Erstellerbindungsrate
• Langfristige Erstellerbindungsrate
• Zuschauer-Engagement-Fee

In PDA-Interviews wird Ihnen normalerweise ein Anwendungsfall wie das oben dargestellte Beispiel vorgelegt. Der Interviewer wird Sie dann fragen, welche Erfolgskennzahlen Sie für diesen Anwendungsfall definieren würden und warum.

Um die Fähigkeit zur Metrikdefinition zu erlernen, empfehle ich die folgenden Ressourcen:

// Fähigkeit 3: Ereignisverfolgung

Nehmen wir an, Sie haben eine Erfolgsmetrik definiert. Für diese neue Funktion „Creator Enhance“ ist Ihr Erfolgsmaßstab die Retentionsrate des Creators.

Jetzt benötigen Sie Daten, um diese Metrik mithilfe von App-Ereignissen wie Ersteller-Uploads und Klicks tatsächlich zu erstellen. Normalerweise erstellen Sie Metriken mit SQL. Manchmal möchten Sie jedoch möglicherweise eine Metrik verfolgen und stellen fest, dass ein von Ihnen benötigtes Ereignis derzeit nicht erfasst wird.

Wenn Ihre Plattform derzeit beispielsweise keine „Add“-Ereignisse verfolgt, haben Sie keine Möglichkeit zu wissen, wie oft Ersteller Inhalte hochladen. Da Sie dieses Ereignis nicht erfasst haben, können Sie Ihre Erfolgsmetrik (Ersteller-Retentionsrate) nicht ausbauen. Anschließend müssen Sie mit den Entwicklungsteams zusammenarbeiten und ihnen erklären, welche Ereignisse erfasst werden müssen, damit Sie den Erfolg des Produkts effektiv verfolgen können.

Um mehr über die Ereignisverfolgung zu erfahren, empfehle ich die Lektüre Das Artikel.

// Fähigkeit 4: Angewandte Statistik

Dies ist eine Fähigkeit, über die Datenanalysten bereits verfügen.

Als PDA muss Ihr Fokus auf der Anwendung statistischer Konzepte mithilfe von Programmiertools liegen.

Die folgenden Fähigkeiten sind für die Rolle eines PDA am relevantesten:

• Hypothesentest.
• Statistische Signifikanz: Der Unterschied zwischen statistischer und praktischer Signifikanz, Effektgrößen und p-Werten.
• Grundlagen der Kausalinferenz (Störfaktoren, Behandlungseffekte).
• Simpsons Paradoxon und Selektionsbias.

Khan-Akademie ist ein großartiger Ort, um diese Konzepte zu lernen; Geben Sie einfach den Namen des Themas ein und schauen Sie sich das Video-Tutorial an. Normalerweise lerne ich die Theorie hinter einem Thema auf einer Web site wie der Khan Academy. Dann ging ich zu ChatGPT und ließ mir von der KI-Plattform die praktische Anwendung des statistischen Konzepts auf einen realen Datensatz beibringen.

# Wo finden Sie PDA-Jobs?

Fb, Amazon, Apple, Netflix und Google (FAANG) sowie andere große Technologieunternehmen stellen viele PDAs ein, weil sie täglich neue Funktionen einführen und A/B-Exams durchführen.

Meta hat normalerweise Berufsbezeichnungen wie „Information Scientist, Product Analytics“ oder „Product Analyst“. Diese Jobs zahlen zwischen 249.000 $ und 382.000 $wohingegen sich traditionelle Datenanalystenpositionen auszahlen 180.000 bis 282.000 US-Greenback. Das ist ein ziemlich großer Gehaltsunterschied und zeigt, wie gefragt PDAs sind.

Außer FAANG sollten Sie auch auf Folgendes achten:

• Schnell wachsende Startups, die benutzerorientierte Produkte entwickeln.
• E-Commerce-Unternehmen.
• Fintech- und Healthcare-Tech-Unternehmen.

Darüber hinaus sind Unternehmen nicht besonders intestine darin, sich datenbezogene Berufsbezeichnungen auszudenken. Eine einzelne Berufsbezeichnung kann im Datenraum mehrere Bedeutungen haben.

Tatsächlich habe ich Unternehmen gesehen, die unter den folgenden Titeln PDAs einstellen:

• PDA.
• Produktanalytiker
• Produktdatenwissenschaftler
• Datenwissenschaftler, Produktanalytik
• Analytics Supervisor (produktorientiert)
• Wachstumsanalyst

Einige Unternehmen geben lediglich „Datenanalysten“ oder „Datenwissenschaftler“ an, obwohl es sich tatsächlich um eine PDA-Stelle handelt. Ich empfehle, die Stellenbeschreibung einer Datenrolle zu lesen, um zu verstehen, ob es sich um eine produktbezogene Stelle handelt.

Typischerweise werden in der Stellenbeschreibung einer PDA-Rolle Schlüsselwörter wie „Zusammenarbeit mit Produktmanagern“, „A/B-Exams“, „Arbeit mit funktionsübergreifenden Groups“ und „Analyse von Produktmetriken“ erwähnt.

# Wichtige Erkenntnisse

Wir haben in diesem Artikel viele Themen behandelt. Konkret haben wir gelernt:

• Was eine PDA-Rolle beinhaltet
• Warum Sie PDA werden sollten
• Wie man die Fähigkeiten erlernt, die man braucht, um ein PDA zu werden
• Wo man PDA-Jobs findet

Denken Sie daran, dass KI unsere Arbeitsweise schneller verändert, als Sie sich vorstellen können. In diesem Zeitalter müssen Sie sich mit Fähigkeiten, die die KI ergänzen, marktfähiger machen und nicht mit ihr konkurrieren. Genau hier kommen PDAs ins Spiel.

Da diese Fachkräfte einen so großen direkten Mehrwert für das Unternehmensergebnis darstellen, sind ihre Jobs tendenziell sicherer, mit höheren Gehältern und schnelleren Beförderungen als normale Datenanalystenpositionen.

Natassha Selvaraj ist ein autodidaktischer Datenwissenschaftler mit einer Leidenschaft für das Schreiben. Natassha schreibt über alles, was mit Datenwissenschaft zu tun hat, eine wahre Meisterin aller Datenthemen. Sie können sich mit ihr verbinden LinkedIn oder schau sie dir an YouTube-Kanal.

Sie möchten Datenwissenschaftler werden und nicht wissen, wo Sie anfangen sollen?

In diesem Artikel möchte ich Ihnen eine unkomplizierte, unsinnige Lernroadmap zur Verfügung stellen, die Sie befolgen können, um in die Branche einzudringen.

Am Ende haben Sie endlich ein klares Verständnis dafür, was erforderlich ist und die besten Ressourcen zu verwenden, die hoffentlich alle Überwältigung reduzieren sollten, die Sie möglicherweise haben, und Ihnen helfen, diesen Datenwissenschaftsjob schneller zu landen!

Ein Hügel, auf dem ich bereit bin zu sterben, ist, dass Statistik meiner Meinung nach der wichtigste Bereich ist, den Sie als Datenwissenschaftler kennen sollten.

Neue Traits für maschinelles Lernen kommen und gehen, Technologien werden häufig ersetzt, aber Statistiken haben seit Jahrhunderten den Check der Zeit bestanden.

Entsprechend Wikipedia:

Statistik ist die Disziplin, die die Sammlung, Organisation, Analyse, Interpretation und Darstellung von Daten betrifft.

Angesichts des Titels „Daten“ -Schüreer ist es offensichtlich, wie wichtig Statistiken für unser Gebiet sind.

Glücklicherweise müssen Sie keinen Doktortitel in kausaler Schlussfolgerung oder stochastischer Berechnung haben, um über das erforderliche Statistikwissen zu verfügen. Die Grundlagen sind die wichtigsten und buchstäblich 90% des Jobs.

Was zu lernen?

Die Bereiche, die Sie stark erfassen müssen, sind:

• Zusammenfassungsstatistik – Mittelwert, Median, Modus, Varianz, Korrelationen, alles, was Sie ermöglicht, Daten zusammenzufassen, um interessante Schlussfolgerungen zu ziehen.
• Visualisierungen – Lernen Sie, Daten mit Grafiken wie Balkendiagramm, Zeilendiagramm, Kreisdiagramm usw. zu zeichnen. Schließlich spricht ein Bild 1000 Wörter.
• Wahrscheinlichkeitsverteilungen – Lernen Sie die häufigsten wie regular, Poisson, Binomial und Gamma. Dies sind diejenigen, die ich am häufigsten verwende.
• Wahrscheinlichkeitstheorie – Dieser Bereich ist ziemlich groß, aber die wichtigsten Dinge, die zu lernen sind, sind: Zufällige Variablen, Zentralgrenze, Stichproben und maximale Wahrscheinlichkeitsschätzung.
• Hypothesentest – Wenn Sie an Experimenten arbeiten, müssen Sie verstehen, wie sie statistisch ausgeführt werden. Dies beinhaltet das Erlernen von Konfidenzintervallen, Signifikanzniveaus, Z-Check, T-Check und Teststatistik. Sie müssen lediglich wissen, wie man Hypothesentests durchführt.
• Bayes’sche Statistik – Es lohnt sich, einige Bayes’sche Statistiken zu kennen, da Menschen die ganze Zeit über diesen Begriff lose auf dem Feld herumwerfen, ohne wirklich zu verstehen. Es ist ein massives Gebiet, aber wie immer lernen Sie die Grundlagen wie Bayes ‚Theorem, konjugierte Priors, glaubwürdige Intervalle und Bayes’sche Regression.

Wie man lernt

Wie ich zu Beginn erwähnt habe, möchte ich, dass diese Roadmap einfach ist und jede Analyse -Lähmung verhindern kann, die Sie möglicherweise erleben. Um quick alle oben genannten zu lernen, empfehle ich, das zu bekommen Praktische Statistiken für die Datenwissenschaft (Affiliate -Hyperlink) Lehrbuch.

Es deckt jedoch keine Bayesian -Statistiken ab, und dafür empfehle ich dies jedoch nicht Denken Sie an Bayes (Affiliate -Hyperlink) Lehrbuch.

Diese beiden Bücher sind alles, was Sie brauchen, und sie sind speziell für Datenwissenschaftler konzipiert und befinden sich in Python.

Statistiken sind von Natur aus ein ziemlich angewandtes Feld, und einige der Konzepte erfordern reine Mathematikwissen, um vollständig zu verstehen.

Wenn es um Bereiche wie maschinelles Lernen geht, benötigen Sie außerdem ein gutes Verständnis der linearen Algebra und des Kalküls, um zu erfassen, was unter der Motorhaube passiert.

Was zu lernen?

Infinitesimalrechnung

Infinitesimalrechnung ist, wie Algorithmen für maschinelles Lernen tatsächlich „lernen“. Ihr „Lernen“ erfolgt durch numerische kontinuierliche Optimierung, und die Bereiche, die Sie lernen sollten, sind:

• Was ist ein Derivat und was misst es?
• Erfahren Sie die Derivate von Standardfunktionen wie Sinus, Cosinus, Exponential, Tan usw.
• Was sind Wendepunkte, Maxima und Minima?
• Ketten- und Produktregeln sind der Grund, warum neuronale Netze so intestine funktionieren, da sie der Kernprozess für die Backpropagation sind.
• Verstehe Teilungsderivate und ihre Verwendung im multivariablen Kalkül.
• Was ist die Integration und was macht das?
• Integration durch Teile und Substitution.
• Das Integral von Standardfunktionen wie Sinus, natürliches Log und andere Polynome.

Lineare Algebra

Lineare Algebra ist ein mathematisches Feld, das sich mit Vektoren, Matrizen und ihren Transformationen befasst.

Sie sollten lernen:

• Vektoren, ihre Größe, Ausrichtung und Komponente. Darüber hinaus Operationen wie die DOT- und Kreuzproduktregeln.
• Matrizen und deren Operationen, einschließlich Spuren, Inverse, Transponieren, DOT -Produkt- und Kreuzproduktregeln.
• Erfahren Sie, wie Sie Systeme von linearen Gleichungen durch Techniken wie Eliminierung, Reihenreduzierung und Cramers Regel lösen können.
• Ein Verständnis für Eigenwerte und Eigenvektoren erlangen. Dies sind die Grundlage von Techniken wie der Hauptkomponentenanalyse, die dazu beiträgt, die Dimensionalität in Datensätzen zu verringern.

Wie man lernt

In früheren Movies habe ich einige Lehrbücher empfohlen, die zwar nützlich waren, aber für die meisten Menschen in nur wenigen Monaten nicht praktisch waren.

Deshalb schlage ich jetzt vor, das zu nehmen Mathematik für maschinelles Lernen und Datenwissenschaftspezialisierung auf Coursera.

Dieser Kurs ist speziell für Datenwissenschaft mit Übungen in Python zugeschnitten. Es überspringt die unnötige Theorie und konzentriert sich auf das, was Sie für reale Arbeiten benötigen.

Es gibt zwei und nur zwei Programmiersprachen, die Sie benötigen: Python Und Sql.

Was zu lernen?

Python

Halten Sie es einfach und lernen Sie die Grundlagen:

• Variablen und Datentypen
• Boolesche und Vergleichsbetreiber
• Kontrollfluss und Bedingungen
• Für und während Schleifen
• Funktionen und Klassen

Sie möchten auch bestimmte wissenschaftliche Computerbibliotheken lernen:

Sql

Sie möchten alle grundlegenden Funktionen lernen, die für die Analyse in SQL erforderlich sind. Es ist eine ziemlich kleine Sprache, additionally gibt es nicht viele Dinge zu lernen.

• Wählen Sie * aus (Standardabfrage)
• Ändern, einfügen, erstellen (Tabellen ändern)
• Gruppe von, bestellen von
• Wo und, oder zwischen, in, haben(Filtertabellen)
• AVG, Graf, min, max, summe(Aggregatfunktionen)
• Full Be a part of, hyperlinks Be a part of, rechts bei, innere Beitritt, Union, Union
• FALL(wenn Aussagen)
• DATEADD, DEMEDIFF, DATERAPT(Datums- und Zeitfunktionen)

Wie man lernt

Es gibt viele einleitende Python- und SQL -Kurse, und alle lehren das gleiche Materials. Additionally, wählen Sie einen und machen Sie sich damit los. Sie können hier buchstäblich nichts falsch machen.

Wenn Sie eine Empfehlung wünschen, können Sie es auschecken W3schools oder Freecodecamp -Movies. Ich habe beide benutzt und sie sehr intestine gefunden.

Neben Python und SQL müssen Sie einige Zeit investieren, um andere Technologien zu lernen, die bei der Arbeit verwendet werden.

Was zu lernen?

Es gibt so viele Instruments, und jedes Unternehmen ist anders, aber diese sind diejenigen, die durchweg konsistent bleiben:

• Git und Github– Praktisch jedes Unternehmen verwendet dies für die Versionskontrolle, sodass Sie es lernen müssen. Ich fürchte, es gibt keine Möglichkeit, es zu tun.
• Verprügeln/ZSH –Sie werden viel im Terminal arbeiten, und die Mehrheit der Unternehmen ist auf Unix-ähnliche Systeme angewiesen, sodass Sie in der Befehlszeile bequem sein müssen.
• Poesie / Pyenv / UV–Das Verwalten von Paketen und Python-Versionen ist in jeder realen Anwendung von entscheidender Bedeutung. Daher lohnt es sich, sich mit diesen Instruments vertraut zu machen.

Wie man lernt

Für Git empfehle ich diesen Crashkurs von Freecodecamp:

Für das Lernterminal und das Bash -Shell -Skripte empfehle ich dieses Video auch vom Freecodecamp.

Und um Pyenv, Poesie und UV zu lernen, schauen Sie sich folgende Artikel an:

Richtig, Zeit für das lustige Zeug!

Maschinelles Lernen ist ein riesiges Gebiet, und wir können nicht alles lernen, auch wenn wir unser ganzes Leben lang versucht haben.

Um ein Datenwissenschaftler zu sein, wie ich immer sage, müssen wir nur die Grundlagen und ein wenig tiefes Lernen kennen.

Vergessen Sie das Lernen von LLMs, Transformatoren, Diffusionsmodellen usw., die für die meisten Einstiegspositionen nicht erforderlich sind, und um ehrlich zu sein, für viele Jobs im Allgemeinen.

Konzentrieren Sie sich auf das Nageln der Grundlagen, wenn sie in alles andere übergehen. Bis heute verwende ich immer noch grundlegende Regressionsmodelle, ebenso wie viele leitende Ingenieure für maschinelles Lernen, mit denen ich zusammenarbeite.

Es geht nur um die Anwendung und das Verständnis Ihres Issues, anstatt zu versuchen, durch die neueste hochmoderne Technologie auffällig zu sein, wenn sie nicht benötigt wird.

Was zu lernen?

Die wichtigsten Algorithmen und Konzepte, die Sie lernen sollten, sind:

• Lineare, logistische und polynomiale Regression.
• Entscheidungsbäume, zufällige Wälder und laufende Bäume.
• Vektormaschinen unterstützen.
• Regelmäßige neuronale Netze.
• Okay-Means und Okay-nearste Nachbarn.
• Regularisierung, Vorurteile gegen Varianz Kompromisse und Kreuzvalidierung.

Wie man lernt

Die folgenden zwei Ressourcen sind alles, was Sie brauchen. Arbeiten Sie additionally iterativ durch, und Ihr Wissen über maschinelles Lernen übertrifft das der meisten Praktiker in der Branche. Vertrau mir.

Der erste Kurs ML -Kurs, den ich absolvierte, struggle Spezialisierung des maschinellen Lernens von Andrew Ng Und ich denke, es ist wahrscheinlich das Beste da draußen. Sie könnten davon einfach davonkommen, dies selbst zu tun, da es so intestine ist.

Das zweite ist wahrscheinlich das beste maschinelles Lernenbuch, das jemals geschrieben wurde: Praktische ML mit Scikit-Be taught, Keras und Tensorflow (Affiliate -Hyperlink).Wenn ich nur ein Buch geben müsste, um maschinelles Lernen zu lernen, wäre es das!

Meiner Meinung nach ist dies optionally available, aber ich weiß, dass viele von Ihnen sich für tiefes Lernen interessieren, additionally habe ich es hier zur Vollständigkeit aufgenommen.

Ich persönlich würde hier nicht zu viel Zeit verschwenden, da es leicht sein kann, sich in den neuesten Entwicklungen zu verlieren.

Was zu lernen?

Diese tiefen Lernkonzepte haben den Check der Zeit bestanden, daher sind sie es wert, Ihr Lernen in zu investieren: in:

Wie man lernt

Dies sind die Ressourcen, die ich verwendet habe, um tiefes Lernen zu lernen, und sie sind alles, was Sie brauchen.

Deep Studying Spezialisierung von Andrew Ng. -Dies ist der Folgekurs aus der Spezialisierung des maschinellen Lernens und wird alles lehren, was Sie über Deep Studying, CNNs und RNNs wissen müssen.

Wieder das Praktische ML mit Scikit-Be taught, Keras und Tensorflow (Affiliate -Hyperlink)Lehrbuch als exzellenter Abschnitt Deep Studying ab Kapitel 14.

Schließlich haben einige von Ihnen vielleicht gehört Andrej KarpathyWenn Sie es nicht getan haben, ist er derzeit wahrscheinlich einer der besten KI -Forscher und hat bei Tesla und Openai gearbeitet.

Wie auch immer, seine Neuronale Netze: Null zu Helden YouTube Der Kurs ist phänomenal und lehrt Sie, wie Sie Ihre eigenen generativen vorgeschriebenen Transformatoren (GPT) von Grund auf neu erstellen.

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Wenn Sie in diesem Artikel alles durchlaufen, haben Sie hervorragendes Wissen, um in das Feld Information Science einzugeben.

Dieses Wissen reicht jedoch nicht aus; Sie müssen ein solides Portfolio bauen, um einen Job zu landen.

Aus diesem Grund empfehle ich, meinen vorherigen Artikel anzusehen, in dem ich genau die Projekte erkläre, die Sie erstellen müssen, um einen Job so schnell wie möglich zu sichern.

Wir sehen uns dort!

Hören Sie auf, nutzlose ML -Projekte aufzubauen – was eigentlich funktioniert | Auf Information Science
So finden Sie Projekte für maschinelles Lernen, mit denen Sie eingestellt werden.in RichtungDatascience.com

Ich biete 1: 1 -Teaching -Anrufe an, bei denen wir uns über alles unterhalten können, was Sie brauchen – sei es Projekte, Karriereberatung oder einfach nur Ihren nächsten Schritt herauszufinden. Ich bin hier, um Ihnen zu helfen, vorwärts zu kommen!

1: 1 Mentoring -Anruf mit Egor Howell
Karriereanleitung, beratende Beratung, Projekthilfe, Lebenslaufüberprüfungtopmate.io

Bild vom Autor

Immer mehr Menschen fragen, wie man Datenanalyst wird. Wenn Sie eine neue Karriere beginnen möchten, kann es sehr entmutigend sein, welchen Weg Sie einschlagen sollen – oder noch schlimmer: den richtigen Kurs zu wählen. Es kann zeitaufwändig sein, täglich stundenlang nach den besten Kursen zu suchen oder einstündige YouTube-Rezensionsvideos anzuschauen.

Dieser Artikel hilft Ihnen bei der Auswahl des richtigen Kurses, ohne dass Sie sich selbst umsehen müssen.

Datenanalysten-Zertifizierung

Verknüpfung: Datenanalysten-Zertifizierung

Lassen Sie uns zunächst erwähnen, dass dieser Kurs von Forbes als Datenanalyse-Zertifizierung Nr. 1 bewertet wurde!

Vielleicht haben Sie in Ihrem aktuellen Job mit Daten gearbeitet und fragen sich, wie Sie die nächste Stufe erreichen und dabei richtig Geld verdienen können. Oder Sie kennen sich mit Daten und Technik überhaupt nicht aus und möchten komplett umsteigen. So habe ich es gemacht!

Wenn einer dieser Punkte zutrifft und Sie ernsthaft daran interessiert sind, Datenanalyst zu werden, können Sie mit dieser von DataCamp angebotenen Zertifizierung in 30 Tagen die Zertifizierung erwerben.

Wie läuft der Ablauf ab?

Die DataCamps Knowledge Analyst-Zertifizierungen sind für Anfänger und Fortgeschrittene geeignet. Machen Sie sich additionally keine Sorgen, wenn Sie das Gefühl haben, noch nicht bereit zu sein. Es werden mehrere Stufen angeboten, um sicherzustellen, dass jeder erfolgreich sein und seine Karriereziele erreichen kann.

Für alle, die neu in der Datenwelt sind, empfehle ich, mit der Knowledge Analyst Affiliate-Zertifizierung zu beginnen. Sie ist Ihr Tor in die Welt der Daten und vermittelt Ihnen das grundlegende Wissen, das Sie für eine erfolgreiche Tätigkeit als Datenanalyst benötigen. Weitere Informationen finden Sie hier. Hier.

Wenn Sie bereits in der Welt der Daten angekommen sind und bereit sind, Datenanalyst zu werden, dann machen Sie mit der Datenanalysten-Zertifizierung. Sie haben 30 Tage Zeit, um sie abzuschließen – dies beinhaltet die zeitgesteuerten Prüfungen und die praktischen Prüfungen. Sie haben genau zwei zeitgesteuerte Prüfungen, aber keine Sorge, der Kurs führt Sie durch alles, was Sie wissen müssen, um sicherzustellen, dass Sie bereit sind.

Die Knowledge Analyst-Zertifizierung kann in R oder Python abgelegt werden und testet fortgeschrittenere Techniken, wodurch Sie die Fähigkeiten erwerben, die Sie für Einstiegspositionen als Knowledge Analyst benötigen. Sie zeigen Ihr Wissen und Ihre Fähigkeiten, wie Sie geschäftskritische Fragen angehen und Stakeholdern Informationen bereitstellen.

Um diese Zertifizierung zu erhalten, sollten Sie in der Lage sein:

• Führen Sie Standardaufgaben zur Datenextraktion, -verknüpfung und -aggregation durch.
• Bewerten Sie die Datenqualität und führen Sie Validierungsaufgaben durch.
• Führen Sie Standardbereinigungsaufgaben durch, um die Daten für die Analyse vorzubereiten.
• Berechnen Sie Metriken, um Datenmerkmale und Beziehungen zwischen Options effektiv zu melden.

Ihre zeitgesteuerte Prüfung umfasst Datenmanagement, explorative Analyse und statistisches Experimentieren. Die praktische Prüfung umfasst Datenmanagement, explorative Analyse und Kommunikation.

Ihre 30 Tage sind um und jetzt suchen Sie auf dem Arbeitsmarkt nach einem Job. Dieser Teil ist der entmutigendste von allen. Aber hier würde ich mir keinen Stress machen. DataCamp bietet vollen Zugriff auf seine exklusive Zertifizierungs-Group, wo Sie mit anderen zertifizierten Fachleuten in Kontakt treten und Inhalte erkunden können, die unser Group-Crew speziell für Sie zusammengestellt hat.

Von Gruppenforen über exklusive Inhalte bis hin zu Veranstaltungen mit Branchenexperten erhalten Sie die Unterstützung, die Sie brauchen, um Ihren Traumjob zu ergattern.

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Wir hoffen, dass dieser Artikel Ihnen stundenlanges Recherchieren oder Ansehen von Testvideos erspart hat, um herauszufinden, welchen Datenanalystenkurs Sie wählen sollten. Das Crew von KDnuggets möchte, dass alle gewinnen, und wir hoffen, dass wir Ihnen auf Ihrem Weg geholfen haben!

Nisha Arya ist Datenwissenschaftlerin, freiberufliche technische Redakteurin und Redakteurin und Group-Managerin für KDnuggets. Sie ist besonders daran interessiert, Karriereberatung oder Tutorials für die Datenwissenschaft sowie theoriebasiertes Wissen rund um die Datenwissenschaft bereitzustellen. Nisha deckt ein breites Themenspektrum ab und möchte die verschiedenen Möglichkeiten erkunden, wie künstliche Intelligenz die Langlebigkeit des menschlichen Lebens verbessern kann. Als eifrige Lernerin möchte Nisha ihr technisches Wissen und ihre Schreibfähigkeiten erweitern und gleichzeitig anderen helfen, Anleitung zu geben.