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.

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Die Welt von Daten Die Wissenschaft ist so komplex geworden, insbesondere angesichts des Aufkommens von KIdass niemand in jedem Aspekt des Fachgebiets ein Experte sein kann. Daher müssen sowohl Einzelpersonen als auch Unternehmen ständig die Zusammenarbeit mit anderen suchen, um ihre Arbeit zu erledigen. Allerdings gibt es verschiedene Arten von Kooperationspartnern, und jeder Typ kann bei richtiger Nutzung eine Schlüsselrolle spielen. Wir werden uns mit zwei Haupttypen von Kooperationspartnern befassen und dann darlegen, für welchen Partnertyp Sie die Traits erfahren möchten KI Heute.

Aufgabenbasierte Zusammenarbeit

Die aufgabenbasierte Zusammenarbeit ist ein sehr taktischer und transaktionaler Ansatz. Bei diesem Modell geht es darum, jemanden zu suchen, der kurzfristig bestimmte Aufgaben übernimmt, ohne eine Garantie für eine zukünftige Zusammenarbeit. Im Alltag wäre das so, als würde man einen Teenager aus der Nachbarschaft engagieren, der im Urlaub ein- oder zweimal den Rasen mäht. Ihr Rasen muss gemäht werden, und der Teenager verdient gerne etwas Geld. Zum Zeitpunkt der Vereinbarung des Mähens erwartet jedoch keiner von Ihnen eine tiefere Beziehung und kümmert sich auch nicht darum. Wenn der Teenager gute Leistungen erbringt, ist es natürlich wahrscheinlicher, dass Sie ihn für Ihren nächsten Urlaub wieder engagieren.

In der Welt von Daten In der Wissenschaft kann aufgabenbasierte Zusammenarbeit viele Formen annehmen. Möglicherweise wird ein Auftragnehmer mit der Konfiguration eines neuen Projekts beauftragt Rechnen Erstellen Sie eine Umgebung für Sie oder beauftragen Sie jemanden, eine bereits definierte Komponente eines Analyseprozesses zu programmieren. Es geht darum, dass jemand einen unmittelbaren, klar definierten taktischen Bedarf erfüllt. Sie müssen darauf vertrauen können, dass der Associate über die erforderlichen Fähigkeiten verfügt, aber solange er über die erforderlichen Fähigkeiten verfügt, besteht für beide Seiten nur ein geringes Risiko.

Beziehungsbasierte Zusammenarbeit

Beziehungsbasierte Zusammenarbeit ist mehr strategisch Partnerschaft, bei der beide Parteien mehr Einfluss auf das Spiel haben. Bei diesem Modell geht es darum, einen Associate zu finden, der einen Teil Ihrer Arbeit besitzt und verwaltet, mit dem Auftrag, sich selbst für den Erfolg zu verwalten. Im Alltag entspräche dies einem erfahrenen Full-Service-Gartengärtner. Anstatt Ihren Rasen nur taktisch ein paar Mal zu mähen, sind sie für das kontinuierliche Mähen des Rasens nach Bedarf verantwortlich. Darüber hinaus übernehmen sie neben der Pflege der gesamten Landschaftsgestaltung auch andere Aspekte der Rasenpflege wie Jäten und Düngen. In diesem Fall kennen Sie möglicherweise nicht einmal alle Aufgaben, die zur Pflege Ihrer verschiedenen Sträucher und Blumen erforderlich sind. Stattdessen vertrauen Sie darauf, dass Ihr Landschaftsbaupartner die Arbeit erledigt.

In der Welt von Daten Auch in der Wissenschaft kann beziehungsbasierte Zusammenarbeit viele Formen annehmen. Es kann sein, dass Sie ein Beratungsunternehmen beauftragen, Ihre Systeme zu verwalten, die Erstellung und Wartung einer Reihe von Modellen zu übernehmen oder bei der Verwaltung verschiedener großer funktionsübergreifender Projekte zu helfen. Der Schlüssel liegt darin, dass der Associate einen viel größeren Einfluss auf die Ergebnisse hat, weil er einen höheren Wert und mehr leistet strategisch Aufgaben. Darüber hinaus wird dem Associate die selbstständige Verwaltung von Aspekten der erforderlichen Arbeit anvertraut, die Sie als Particular person oder Organisation, die ihn beauftragt, möglicherweise nicht verstehen. Mit anderen Worten: Sie haben keine perfekten Spezifikationen dafür, was der Associate tun muss, weil Sie nicht einmal sicher sind, was Sie spezifizieren sollen! Diese Artwork von Beziehung erfordert ein hohes Maß an Vertrauen.

Vergleich der Modelle

Sowohl das aufgabenbasierte als auch das beziehungsbasierte Modell haben bei der Suche nach Mitarbeitern für Ihr Unternehmen ihre Bedeutung. Manchmal braucht man einfach ein paar helfende Hände, um Dinge zu erledigen. Es ist nicht so, dass Sie und Ihr Group es nicht schaffen würden, aber Sie möchten sich lieber auf andere Dinge konzentrieren. In anderen Fällen benötigen Sie konkrete Hilfe von jemandem, der Verantwortung übernehmen kann und Fähigkeiten mitbringt, über die Sie nicht verfügen. Die meisten Organisationen nutzen eine Mischung aus beiden Arten von Kooperationspartnern. Wenn Sie ein Associate für andere sein möchten, worauf sollten Sie sich konzentrieren?

Ich persönlich habe immer darauf Wert gelegt, mich so weit wie möglich einbringen zu wollen. Daher konzentriere ich mich lieber auf das strategisch Dinge wie der komplette Landschaftsbauauftrag und nicht die taktischen Dinge wie ein paar Mal einen Rasen mähen. Das ist jedoch nur meine Vorliebe und viele Leute verdienen viel Geld mit taktischen, aufgabenbasierten Beziehungen.

Allerdings mit generativ KI Die taktischen Aktivitäten nehmen schnell zu, und die taktischen Aktivitäten sind viel stärker anfällig dafür, entweder vollständig ersetzt zu werden oder in ihrem Umfang zu schrumpfen KI kümmert sich um mehr taktische Gegenstände. Wenn Sie lediglich einfache Codierung anbieten, ist diese leicht zu ersetzen. Wenn Sie anbieten, den Umfang, das Design und die Dokumentation dessen zu übernehmen, was codiert werden muss, ist das schwieriger zu ersetzen.

Abschluss

Beide Arten der Zusammenarbeit haben ihre Vorzüge, und Sie und Ihre Organisation benötigen wahrscheinlich Menschen, die beides anbieten. Mit der Zeit wird jedoch immer mehr taktische, aufgabenbasierte Arbeit automatisiert KI. Als Eigentümer des Werkes ist das kein Downside. Wenn Sie jedoch einen Associate suchen, der die Arbeit erledigt, ist es ein großes Downside, wenn viele Ihrer Angebote automatisiert und ersetzt werden können KI.

Daher empfehle ich Ihnen, sich auf den Aufbau der Fähigkeiten zu konzentrieren, die Sie als beziehungsbasierter Associate benötigen, unabhängig davon, ob Sie planen, ein eigenes Unternehmen zu gründen oder innerhalb Ihrer Organisation zusammenzuarbeiten. Die Nachfrage nach strategischbeziehungsbasierte Fähigkeiten zur Zusammenarbeit werden stabiler bleiben als die Nachfrage nach aufgabenbasierten Fähigkeiten. Im Laufe der Zeit, KI kann sich auch in beziehungsbasierte Aufgaben hineinfressen, aber es bleibt viel mehr Zeit übrig, weil höhere Denk- und Problemlösungsfähigkeiten viel resistenter sind KI Ersatz.

Ursprünglich veröffentlicht in der Analytics Issues-Publication auf LinkedIn

Der Beitrag Datenwissenschaftliche Zusammenarbeit im Zeitalter der KI erschien zuerst auf Datenfloq.

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