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Die 5 gefragtesten Data-Science-Fächer zum Lernen im Jahr 2023

Hinweis: Der folgende Artikel hilft Ihnen weiter: Die 5 gefragtesten Data-Science-Fächer zum Lernen im Jahr 2023

A Business World-Bericht zeigt, dass die indische Datenwissenschafts- und Datenanalysebranche im Jahr 2021 einen Marktwertzuwachs von 26,5 % gegenüber dem Vorjahr verzeichnete. Darüber hinaus ist laut einem Bericht der Hindu Business Line auch die Zahl der Stellen im Bereich Analytik und Datenwissenschaft in Indien um 30 gestiegen %. Angesichts der unglaublichen Nachfrage ist es kein Wunder, dass die Zahl der Interessenten an datenwissenschaftlichen Themen stark ansteigt.

Um praxistaugliche datenwissenschaftliche Kenntnisse und Fähigkeiten zu entwickeln, müssen sich Bewerber für Kurse anmelden, die ihre Fähigkeit verbessern, Probleme zu betrachten und darüber nachzudenken, welche Datensätze und statistischen Methoden zur Lösungsfindung beitragen könnten.

Achten Sie bei der Auswahl eines Data-Science-Kurses sorgfältig auf Data-Science-Fächer, die dazu beitragen, sich als Experte zu etablieren und seinen Einfluss auf datenbezogene Entscheidungen zu erhöhen. Wenn sich ein Aspirant beispielsweise für das Gesundheitswesen interessiert, kann die Wahl eines Kurses mit Themen wie Gesundheitsanalytik und den Grundlagen des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen ihn zu einem gefragten Experten auf diesem Gebiet machen.

Doch woher soll man wissen, welche datenwissenschaftlichen Fächer einem dabei helfen würden, Experten zu werden? Hier finden Sie einen detaillierten Leitfaden zu den wesentlichen Data-Science-Fächern im Jahr 2023.

Was sind die wesentlichen Data-Science-Fächer, die man im Jahr 2023 lernen sollte?

Gärtner hat kürzlich die wichtigsten Data-Science-Trends für 2023 identifiziert. Zu den Punkten auf der Liste gehörten das Management von KI-Risiken, die gemeinsame Nutzung von Daten und die Nachhaltigkeit von Daten. Schauen wir uns die fünf wichtigsten Data-Science-Fächer an, um Aspiranten dabei zu helfen, sich im dynamischen Data-Science-Bereich zurechtzufinden und diese Trends zur Skalierung ihrer Karrieren und Organisationen zu nutzen.

1. Datenvisualisierung

Datenvisualisierung ist eine leistungsstarke und effektive Möglichkeit, datengesteuerte Erkenntnisse an verschiedene Geschäftseinheiten zu kommunizieren. Es verwendet Diagramme, Bilder und Grafiken, um seine Ergebnisse an interne und externe Stakeholder zu kommunizieren. Es vermittelt Bewerbern, wie sie Daten nutzen und auf eine Art und Weise präsentieren können, die den wichtigsten Interessengruppen wertvolle Erkenntnisse vermittelt.

2. Cloud-Computing

Cloud Computing nutzt cloudbasierte Technologien und Plattformen wie AWS oder Google Cloud zur Speicherung und Verarbeitung von Daten. Einfach ausgedrückt ist es so, als hätte man einen virtuellen Lagerraum, auf den man von überall und jederzeit zugreifen kann. Anstatt Daten und Rechenressourcen auf lokalen Maschinen oder Servern zu speichern, können Unternehmen Cloud Computing nutzen, um über das Internet auf diese Ressourcen zuzugreifen. Ein Datenwissenschaftler analysiert und speichert im Allgemeinen verschiedene Arten von Daten. Fundierte Kenntnisse im Bereich Cloud Computing helfen ihnen daher dabei, große Datenmengen sicher zu speichern.

3. Maschinelles Lernen

Unter maschinellem Lernen versteht man die Anwendung von Algorithmen und statistischen Modellen zur Erstellung von Datenvorhersagen. Dabei handelt es sich um eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz, die es Computern ermöglicht, ihre Leistung bei einer bestimmten Aufgabe zu verbessern, indem sie ohne menschliches Eingreifen aus verfügbaren Daten lernen.

Kenntnisse im maschinellen Lernen ermöglichen es Datenwissenschaftlern, wertvolle Erkenntnisse aus großen und komplexen Datensätzen zu gewinnen und Vorhersagemodelle zu entwickeln, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Die Empfehlungen, die Sie auf Netflix sehen, basieren auf maschinellem Lernen und anderen Algorithmen. Wussten Sie, dass die Empfehlungs-Engine Netflix mehr als spart? 1 Milliarde US-Dollar pro Jahr? Stellen Sie sich vor, wie wertvoll ein Datenwissenschaftler wäre, wenn Unternehmen Milliarden einsparen würden

4. Datenverwaltung

Damit Daten einen Mehrwert liefern und das Geschäft vorantreiben können, müssen sie leicht verfügbar, von hoher Qualität und relevant sein. Eine gute Datenverwaltung stellt sicher, dass Daten über diese Attribute verfügen, was einen höheren Wert für Unternehmen schafft. Das Letzte, was ein Unternehmen möchte, ist die Verwendung unvollständiger, veralteter oder irrelevanter Daten. Daher ist Data Governance ein beliebtes Thema der Datenwissenschaft, das Fachleuten dabei hilft, festzustellen, ob Daten korrekt und für die Analyse sicher sind.

5. Tiefes Lernen

Deep Learning ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens, die auf künstlichen neuronalen Netzen basiert. Der Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung hochwertiger Algorithmen, die kontinuierlich aus den eingegebenen Daten lernen können. Von Datenwissenschaftlern wird erwartet, dass sie Deep Learning für Bild- und Videoverarbeitungs- oder Computer-Vision-Anwendungen nutzen.

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So entwickeln Sie Fachwissen in wesentlichen Data Science-Themen

So können Anwärter zu Experten für wichtige datenwissenschaftliche Themen werden:

Forschung

Angehende Data-Science-Experten können wissenschaftliche Arbeiten, Branchenberichte und Fallstudien durchsehen, um tiefe Einblicke zu gewinnen.

Anmeldung zu einem Kurs

Nehmen Sie an einem Data-Science-Kurs teil, der grundlegende Data-Science-Themen behandelt, insbesondere solche, die für Sie relevant sind. Suchen Sie nach Kursen, die speziell die aufstrebenden Themen abdecken, die Sie beherrschen möchten. Wählen Sie seriöse Institutionen oder Plattformen, die umfassende und aktuelle Inhalte bereitstellen.

Praktische Praxis erhalten

Um Fachwissen in datenwissenschaftlichen Fächern zu entwickeln, sollten Sie Ihr Gelerntes durch Projekte und Fallstudien in der Praxis anwenden.

Was sind die gefragtesten Data-Science-Rollen und ihre Gehälter?

Laut a Bericht der Times of India, beträgt die Akzeptanzrate von Data Science und Analytics in Indien 74,5 %. Große Unternehmen nutzen Data Science, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Um das Beste aus Daten herauszuholen, benötigen Unternehmen Führungskräfte, die in der Lage sind, Erkenntnisse zu gewinnen und diese zur Skalierung der Geschäftsaktivitäten zu nutzen. Hier sind fünf gefragte Data-Science-Experten, die Unternehmen dabei helfen können, aus verschiedenen Quellen generierte Daten optimal zu nutzen.

1. Datenwissenschaftler

Durchschnittliches Gehalt: ₹9.00.000 bis ₹9.90.000 pro Jahr

Datenwissenschaftler sammeln, analysieren und interpretieren riesige Datenmengen. Sie nutzen fortschrittliche Technologien wie maschinelles Lernen und prädiktive Analysen. Datenwissenschaftler arbeiten in der Regel mit Technologieexperten zusammen, um große Datenmengen zu ermitteln, die Unternehmen nutzen können, um das Kundenverhalten vorherzusagen und neue Einnahmequellen zu identifizieren.

2. Dateningenieur

Durchschnittliches Gehalt: ₹7.00.000 bis ₹7.50.000 pro Jahr

Dateningenieure schaffen die Infrastruktur, damit Datenwissenschaftler ihre Arbeit erledigen können. Sie bauen und testen Big-Data-Ökosysteme, mit denen Datenwissenschaftler riesige Informationsmengen analysieren und optimieren.

3. Datenanalyst

Durchschnittliches Gehalt: ₹4.00.000 bis ₹4.10.000 pro Jahr

Datenanalysten arbeiten mit großen Mengen an Rohdaten und wandeln diese in eine leicht verständliche Form um. Dabei handelt es sich um Data Wrangling, bei dem der Analyst Rohdaten in Diagramme, Grafiken oder Bilder umwandelt, die für wichtige Geschäftseinheiten leicht verständlich sind. Die Fähigkeit, Daten in optisch ansprechenden Formen darzustellen, ist äußerst wichtig, da Führungskräfte in Führungspositionen möglicherweise nicht in der Lage sind, Muster anhand von Rohdaten zu erkennen. Alle großen Geschäftsentscheidungen müssen auf Daten basieren.

4. Big-Data-Ingenieur

Durchschnittliches Gehalt: ₹7,50.000 bis ₹7,90.000 pro Jahr

Ein Big-Data-Ingenieur ist ein Fachmann, der für die Entwicklung, Pflege, Analyse und Auswertung der Daten eines Unternehmens verantwortlich ist. Big-Data-Ingenieure helfen Unternehmen, ihre Effizienz, Rentabilität und Skalierbarkeit durch die Interpretation von Big Data zu verbessern.

5. Datenarchitekt

Durchschnittliches Gehalt: ₹20.00.000 bis ₹25.00.000 pro Jahr

Datenarchitekten sind IT-Experten, die ihre Informatik- und Designfähigkeiten nutzen, um die Dateninfrastruktur eines Unternehmens zu überprüfen und zu analysieren. Datenarchitekten finden Sie in jeder Branche, die Sie sich vorstellen können.

Note: Alle Gehaltszahlen stammen aus Ambition-Box.

So bleiben Sie in der sich schnell verändernden Data-Science-Branche relevant

Datenwissenschaft ist ein hart umkämpftes Feld, in dem Tausende von Menschen mit ähnlichen Fähigkeiten, Erfahrungen und Kenntnissen um eine erfolgreiche Karriere kämpfen. A LinkedIn-Bericht zeigt, dass 79 % der Datenwissenschaftler einen Hochschulabschluss erworben haben. Aspiranten können der Konkurrenz einen Schritt voraus sein, indem sie Folgendes tun:

  • Verfolgen Sie Branchentrends
  • Nehmen Sie an Branchenveranstaltungen und Konferenzen teil
  • Verbessern Sie Ihre Fähigkeiten durch die Anmeldung zu Kurzzeitkursen
  • Finden Sie Mentoren im Bereich Data Science

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Wie können Wix dazu beitragen, Ihre Karriere im Bereich Datenwissenschaft zu beschleunigen?

Wix’ Data-Science-Kurse Sie verfügen über einen umfassenden und praxisorientierten Lehrplan, der den Lernenden Kenntnisse über Werkzeuge und Techniken für den Umgang, die Verwaltung, die Analyse und die Interpretation von Daten vermittelt. Durch die Teilnahme an diesen Kursen werden auch die Fähigkeiten der Bewerber verbessert, effektive datengesteuerte Entscheidungen zur Skalierung ihres Unternehmens zu treffen.