Da Unternehmen rasch eine datengesteuerte Kultur einführen, steigt die Nachfrage nach qualifizierten Datenwissenschaftlern. Information Science ist eine unglaubliche Technologie, die Unternehmen dabei hilft, aus ihren Daten umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, die sie zur Innovation von Produkten und Dienstleistungen, zur Steigerung der Produktivität, zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz oder zur Verbesserung des Kundenerlebnisses nutzen können.
Allerdings ist die Umsetzung einer effizientenDatenwissenschaftsprojekterfordert viele Aufgaben, von der Datenerfassung bis Datenvisualisierung und Schulung von Datenmodellen bis hin zu deren Bereitstellung und Wartung. Daher,DatenwissenschaftlerSie müssen mehrere Kernkompetenzen beherrschen datenwissenschaftliche Fähigkeitenum in ihrer Karriere erfolgreich zu sein.
Wenn Sie auch auf der Suche nach einem sind Karriere in der Datenwissenschaftdann besprechen wir hier einige der besten datenwissenschaftlichen Fähigkeiten, die im Jahr 2025 branchenübergreifend sehr gefragt sind.
Die besten datenwissenschaftlichen Fähigkeiten zum Erlernen
Hier sind einige der wichtigsten technischen und nichttechnischen Datenwissenschaftskompetenzen, die Ihnen dabei helfen werden, in Ihrer Datenwissenschaftskarriere voranzukommen.
Datenvisualisierung
Dies ist eine wesentliche Fähigkeit, um in Ihrem Unternehmen erfolgreich zu sein Karriere in der Datenwissenschaft. Durch Beherrschen Datenvisualisierungkönnen Sie komplexe Erkenntnisse in leicht verständliche visuelle Darstellungen übersetzen, um sie effektiv an technisch nicht versierte Entscheidungsträger und Stakeholder zu kommunizieren.
Maschinelles Lernen
Mit ihrer maschinelle LernfähigkeitenDatenwissenschaftler können effiziente Vorhersagemodelle und Algorithmen erstellen.Datenwissenschaftlermuss wichtige Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Scikit-Be taught erlernen.
Maschinelles Lernen ist heutzutage eine der gefragtesten Fähigkeiten, und Ingenieure für maschinelles Lernen können ein durchschnittliches Jahresgehalt von verdienen 161.389 $in den USA (in der Tat).
Programmiersprachen
Programmiersprachen sind ein unverzichtbares Werkzeug, das zur Ausführung aller Arten datenwissenschaftlicher Aufgaben verwendet wird, von der Datenerfassung bis hin zu Datenvisualisierung. Datenwissenschaftler nutzen es, um Daten zu manipulieren, Algorithmen zu implementieren, Aufgaben zu automatisieren und mehr. PythonR, SQL usw. gehören zu den beliebtesten Programmiersprachen.
Wahrscheinlichkeit und Statistik
DatenwissenschaftlerSie müssen über ein umfassendes Verständnis verschiedener Wahrscheinlichkeits- und statistischer Konzepte verfügen. Diese Fähigkeiten sind erforderlich, um Aufgaben wie Hypothesentests, Regressionsanalysen, Bayes’sche Schlussfolgerungen und die korrekte Interpretation von Daten durchzuführen.
Tiefes Lernen
Es ist eine Teilmenge von maschinelles Lernenund basiert auf dem gleichen Prinzip, nach dem neuronale Netzwerke des menschlichen Gehirns funktionieren. Durch die Beherrschung von Deep-Studying-Fähigkeiten können Sie komplexe Aufgaben erledigen, darunter Bilderkennung, Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und mehr. Hierzu verwenden Sie Deep-Studying-Frameworks wie TensorFlow undPyTorch. Deep Studying ist wichtigdatenwissenschaftliche Fähigkeitenerforderlich, um anspruchsvolle Modelle zu erstellen und zu trainieren, die selbst lernen können.
Huge Information
Huge Information in derDatenwissenschaftsbranchebezieht sich auf riesige Datenmengen, meist in Zettabytes und Petabytes. Datenwissenschaftler muss über die erforderlichen Fähigkeiten verfügen, um eine so große Datenmenge mit fortgeschrittenen Methoden zu verarbeiten Datenwissenschaftstoolsund Technologien wie Apache, Hadoop, Spark usw. Diese Fähigkeiten helfen ihnen, große Datenmengen effizient zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren.
Daten-Wrangling
Die zum Aufbau und Coaching von Information-Science-Modellen verwendeten Daten stammen häufig aus verschiedenen Quellen, darunter Sensordaten, Internet-Scraping, Social-Media-Daten usw. Diese Daten sind oft unvollständig, unstrukturiert und können ungenaue oder fehlende Werte enthalten. Datenstreitereiist erforderlich, um diese Daten zu verarbeiten und für die Analyse geeignet zu machen. Werkzeuge wieNumPy und Pandas werden verwendet, um den Datenverarbeitungsprozess zu rationalisieren.
Datenbankverwaltung
Für die effektive Speicherung, den Abruf und die Verwaltung von Daten sind Kenntnisse im Datenbankmanagement erforderlich. Datenwissenschaftler sollten über ein klares Verständnis von Datenbanksystemen verfügen, einschließlich MySQLPostgreSQL, MongoDB und andere, um große Datenmengen zu verarbeiten und Abfragen zu optimieren.
Nichttechnische Fähigkeiten
Abgesehen von den oben genannten technischen Kernkompetenzen datenwissenschaftliche FähigkeitenFür eine erfolgreiche Karriere im Bereich Datenwissenschaft im Jahr 2025 müssen Sie außerdem über verschiedene zwischenmenschliche und soziale Fähigkeiten verfügen.
Konzentrieren Sie sich auf die Verbesserung Ihrer:
- Kommunikationsfähigkeit– da sie benötigt werden, um den Stakeholdern wichtige Datenergebnisse mitzuteilen.
- Fähigkeiten zur Zusammenarbeit– Es ist notwendig, eng mit Mitgliedern aus verschiedenen Groups und Abteilungen zusammenzuarbeiten.
- Problemlösung– komplexe Geschäftsprobleme zu bewältigen und effiziente Lösungen dafür zu entwickeln.
- Wirtschafts- und Branchenkenntnisse– Je besser Sie Ihre Branche und Ihr Geschäft verstehen, desto bessere Lösungen können Sie entwickeln.
Wenn Sie eine Karriere in der Datenwissenschaft beginnen möchten, empfehlen wir Ihnen die Einschreibung in die Prime-AnfängerstufeInformation-Science-Zertifizierungenwie die Zertifizierter Information Science Skilled (CDSP)angeboten von der USDSI. Durch solche Zertifizierungen können Sie die grundlegenden Konzepte der Datenwissenschaft beherrschen, trendige und gefragte Datenwissenschaftsfähigkeiten erlernen und Ihr Fachwissen in diesem Bereich bestätigen.
Um zusammenzufassen!
Datenwissenschaft ist ein interessantes und wachsendes Feld, und die Nachfrage nach qualifizierten Fachkräften ist so hoch wie nie zuvor. Das Erlernen neuer Fähigkeiten wird Ihnen helfen, auf dem Arbeitsmarkt im Bereich Information Science related zu bleiben und Ihre Information Science-Karriere schneller voranzutreiben. Darüber hinaus müssen Sie sich darüber im Klaren sein, dass die Datenwissenschaft ein äußerst dynamisches Feld ist und sich mit der sich weiterentwickelnden Technologie schnell weiterentwickelt.
Daher müssen Sie auch bereit sein, neue Fähigkeiten zu erlernen und sich regelmäßig entsprechend den Markttrends zu aktualisieren. Dies wird Ihnen helfen, Ihre Karriere im Bereich Datenwissenschaft schnell voranzutreiben. Registrieren Sie sich auch für die Beste Information-Science-Zertifizierungen und beweisen Sie Ihre Glaubwürdigkeit gegenüber potenziellen Arbeitgebern.
Der Beitrag Gefragte datenwissenschaftliche Fähigkeiten zum Erlernen im Jahr 2025 erschien zuerst auf Datenfloq.