Was machen Datenwissenschaftler? Lassen Sie es uns herausfinden! Ein Datenwissenschaftler ist ein Fachmann, der Mathematik, Programmierkenntnisse und Fachwissen in Bereichen wie Finanzen oder Gesundheitswesen kombiniert, um wertvolle Erkenntnisse aus großen Datenmengen zu gewinnen. Sie bereinigen und analysieren Daten, um Muster und Traits zu finden, und verwenden Instruments wie maschinelles Lernen, um Modelle zu erstellen, die Ergebnisse vorhersagen oder Probleme lösen. Dieser Prozess ist auch eng mit künstlicher Intelligenz verbunden, da Datenwissenschaftler KI-Algorithmen verwenden, um Aufgaben zu automatisieren und komplexe Informationen zu verstehen. Ihre Arbeit hilft Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen, Abläufe zu verbessern und branchenübergreifend Innovationen zu entwickeln, von Finanzen und Gesundheitswesen bis hin zum Einzelhandel und darüber hinaus. Deshalb sind Sie nicht der Erste, der sich diese Frage stellt:
Was machen Datenwissenschaftler?
Datenwissenschaftler sind darauf spezialisiert, Erkenntnisse und wertvolle Informationen aus großen Datenmengen zu extrahieren. Zu ihren Hauptaufgaben gehören:
- Datenbereinigung und -aufbereitung: Sie bereinigen und organisieren Rohdaten, um sicherzustellen, dass diese korrekt und zur Analyse bereit sind.
- Explorative Datenanalyse (EDA): Sie untersuchen Daten mithilfe statistischer Methoden und Visualisierungstechniken, um Muster, Traits und Beziehungen innerhalb der Daten zu verstehen.
- Funktionsentwicklung: Was machen Datenwissenschaftler? Sie erstellen aus vorhandenen Daten neue Options oder Variablen, die die Leistung von Modellen des maschinellen Lernens verbessern können.
- Modellierung maschinellen Lernens: Sie wenden Algorithmen des maschinellen Lernens an, um Vorhersagemodelle oder Klassifizierungssysteme zu erstellen, die Prognosen erstellen oder Daten kategorisieren können.
- Auswertung und Optimierung: Sie bewerten die Leistung von Modellen, stimmen Parameter fein ab und optimieren Algorithmen, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
- Datenvisualisierung und -berichterstattung: Sie präsentieren ihre Ergebnisse durch Visualisierungen, Dashboards und Berichte und machen so komplexe Daten für die Stakeholder zugänglich und verständlich.
- Zusammenarbeit und Kommunikation: Sie arbeiten mit Groups aus verschiedenen Abteilungen zusammen und kommunizieren Erkenntnisse und Empfehlungen, um strategische Entscheidungen und Maßnahmen zu unterstützen.
Datenwissenschaftler spielen in vielen Branchen, auch in der KI, eine entscheidende Rolle. Sie nutzen ihr Fachwissen, um komplexe Probleme zu lösen, die Effizienz zu verbessern und durch datengesteuerte Entscheidungsprozesse Innovationen voranzutreiben.
Wie wird man Datenwissenschaftler?
Um Datenwissenschaftler zu werden, ist in der Regel eine Kombination aus Ausbildung, praktischer Erfahrung und der Entwicklung spezifischer Fähigkeiten erforderlich. Hier ist ein schrittweiser Plan für diesen Karriereweg:
- Bildungsstiftung:
- Bachelor-Abschluss: Beginnen Sie mit einem Bachelor-Abschluss in einem relevanten Bereich wie Informatik, Mathematik, Statistik, Datenwissenschaft oder einer verwandten Disziplin. Dies bietet eine solide Grundlage in Programmierung, Statistik und Datenanalyse.
- Höhere Abschlüsse (optionally available): Erwägen Sie die Anstrebung eines Grasp-Abschlusses oder sogar eines Ph.D. in Datenwissenschaft, Statistik, Informatik oder einem verwandten Gebiet. Höhere Abschlüsse können tieferes Wissen und Spezialisierung vermitteln, sind jedoch für Einstiegspositionen nicht immer erforderlich.
- Technische Fähigkeiten:
- Programmiersprachen: Lernen Sie in der Datenwissenschaft häufig verwendete Programmiersprachen wie Python und R. Diese Sprachen sind für die Datenmanipulation, statistische Analyse und den Aufbau von Modellen für maschinelles Lernen unverzichtbar.
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- Datenmanipulation und -analyse: Machen Sie sich mit Instruments und Bibliotheken zur Datenmanipulation (z. B. Pandas, NumPy) und statistischen Analyse (z. B. Scipy, StatsModels) vertraut.
- Maschinelles Lernen: Erlernen Sie Techniken des maschinellen Lernens wie überwachtes und unüberwachtes Lernen, Regression, Klassifizierung, Clustering und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Für diese Aufgaben werden häufig Bibliotheken wie scikit-learn, TensorFlow und PyTorch verwendet.
- Datenvisualisierung: Erfahren Sie, wie Sie mit Instruments wie Matplotlib, Seaborn oder Tableau visuelle Darstellungen von Daten erstellen. Die Datenvisualisierung ist für die effektive Kommunikation von Erkenntnissen von entscheidender Bedeutung.
- Praktische Erfahrung:
- Praktika und Projekte: Suchen Sie nach Praktika oder arbeiten Sie an Projekten mit, die mit realen Daten zu tun haben. Diese praktische Erfahrung hilft Ihnen, theoretisches Wissen anzuwenden, Problemlösungskompetenzen zu entwickeln und ein Projektportfolio aufzubauen, um Ihre Fähigkeiten zu demonstrieren.
- Kaggle-Wettbewerbe und Open-Supply-Beiträge: Nehmen Sie an Information-Science-Wettbewerben auf Plattformen wie Kaggle teil oder leisten Sie einen Beitrag zu Open-Supply-Projekten. Diese Aktivitäten bieten Einblick in unterschiedliche Datensätze und verschiedene Problemlösungsansätze.
- Tender Abilities:
- Entwickeln Sie ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten, um komplexe technische Erkenntnisse nichttechnischen Interessengruppen effektiv präsentieren und erklären zu können.
- Entwickeln Sie eine Denkweise zur Analyse datengesteuerter Probleme, zur Identifizierung von Mustern und zur Generierung umsetzbarer Erkenntnisse.
- Vernetzung und kontinuierliches Lernen:
- Vernetzen Sie sich mit Fachleuten aus dem Bereich Information Science über Meetups, Konferenzen, On-line-Foren und LinkedIn. Networking kann wertvolle Einblicke, Mentoring-Möglichkeiten und potenzielle Jobangebote bieten.
- Bleiben Sie durch On-line-Kurse, Workshops, Webinare und das Lesen von Forschungsarbeiten über die neuesten Traits, Techniken und Fortschritte in der Datenwissenschaft auf dem Laufenden.
- Jobsuche und Karrierewachstum:
- Bewerben Sie sich für Einstiegspositionen: Bewerben Sie sich auf Einstiegspositionen als Information Scientist oder verwandte Rollen (z. B. Datenanalyst, Junior Information Scientist), die Ihren Fähigkeiten und Interessen entsprechen.
- Laufbahnentwicklung: Was machen Datenwissenschaftler? Wenn Sie einmal angestellt sind, lernen Sie weiter und entwickeln Sie sich beruflich weiter. Suchen Sie nach Spezialisierungsmöglichkeiten in Bereichen wie KI, Große Daten Technologien oder bestimmte Industriebereiche.
Der Weg zum Datenwissenschaftler erfordert Hingabe, kontinuierliches Lernen und eine Leidenschaft für die Lösung komplexer Probleme mithilfe datenbasierter Ansätze. Indem Sie eine solide Grundlage an technischen Fähigkeiten aufbauen, praktische Erfahrung sammeln und wichtige Tender Abilities entwickeln, können Sie sich für eine lohnende Karriere in diesem dynamischen und sich schnell entwickelnden Bereich positionieren.
Gehalt eines Information Scientists für Berufseinsteiger
Das Gehalt für Berufseinsteiger im Bereich Information Science kann je nach Faktoren wie Standort, Bildungshintergrund, Fähigkeiten und der jeweiligen Branche oder dem Unternehmen variieren.
In den USA beispielsweise liegt das durchschnittliche Einstiegsgehalt für Information Scientists auf Einstiegsniveau zwischen 60.000 und 90.000 US-Greenback professional Jahr. Dies kann je nach Lebenshaltungskosten in der Area und der Nachfrage nach Information-Science-Experten in dieser Area erheblich variieren.
In anderen Ländern oder Regionen wie Europa oder Asien sind die Einstiegsgehälter für Datenwissenschaftler im Vergleich zu den USA möglicherweise im Durchschnitt niedriger, können aber aufgrund der lokalen Wirtschaftsbedingungen und der Nachfrage nach Datenwissenschaftskenntnissen immer noch wettbewerbsfähig sein.
Wie lange dauert es, Datenwissenschaftler zu werden?
Die Ausbildung zum Datenwissenschaftler hängt von Ihrem Hintergrund und Ihren Zielen ab. Mit einem Bachelor-Abschluss in Bereichen wie Informatik oder Statistik können Sie in etwa 2 Jahren Datenwissenschaftler werden, indem Sie einen Grasp in Datenwissenschaft absolvieren. Wenn Ihnen ein entsprechender Abschluss fehlt, können Sie über Bootcamps oder On-line-Kurse in das Feld einsteigen. Dazu benötigen Sie gute Mathematikkenntnisse und Eigenmotivation. Unabhängig davon ist es wichtig, Erfahrungen durch Projekte, Hackathons und Freiwilligenarbeit zu sammeln. Normalerweise umfasst der Weg: Bachelor-Abschluss (0–2 Jahre), Grasp-Abschluss (2–3 Jahre), Sammeln von Erfahrungen (3–5 Jahre) und Aufbau eines Portfolios für Bewerbungen (5+ Jahre).
Jetzt wissen Sie, was Datenwissenschaftler tun und wie die Zukunft aussieht!
Bildnachweis: John Schnobrich/Unsplash