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Was ist Data Science – Bedeutung und Karrieremöglichkeiten

Hinweis: Der folgende Artikel hilft Ihnen weiter: Was ist Data Science – Bedeutung und Karrieremöglichkeiten

Wir leben in einer technologiegetriebenen Welt, in der täglich riesige Datenmengen generiert werden. Um sicherzustellen, dass diese großen Datensätze richtig analysiert und sortiert werden, gibt es viele wissenschaftliche Werkzeuge und Techniken.
Der Prozess, bei dem wissenschaftliche und mathematische Werkzeuge und Techniken eingesetzt werden, um aus unstrukturierten Daten aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, wird als Datenwissenschaft bezeichnet. Es (Data Science) wird von verschiedenen Branchen eingesetzt, um die Leistung zu steigern, das Geschäftswachstum anzuregen und das Kundenerlebnis oder CX zu verbessern.

Wichtigste Erkenntnisse aus diesem Artikel:

  • Was ist Datenwissenschaft?
  • Welche Bedeutung hat Data Science in der heutigen Zeit?
  • Was ist ein Data-Science-Lebenszyklus?
  • Wie baut man eine Karriere in der Datenwissenschaft auf?
  • Was ist ein Datenwissenschaftler und wie wird man einer?

Was ist Data Science?

Unter Data Science versteht man den Prozess der Analyse riesiger Datenmengen mithilfe modernster Technologie und moderner Techniken, um Muster, wichtige Informationen und Erkenntnisse zu entdecken.
Die für die Analyse verwendeten Daten stammen von Websites, Apps, sozialen Medien, Websites Dritter, Marketingkampagnen sowie Kundensupportplattformen, die mithilfe von Vorhersagemodellen, KI und maschinellen Lernalgorithmen in tiefe Erkenntnisse umgewandelt werden können.

Bedeutung der Datenwissenschaft

Hier sind drei Punkte, die die wachsende Bedeutung der Datenwissenschaft im aktuellen Umfeld hervorheben.

  1. Es hilft dabei, Daten zu nutzen, um Geschäftsentscheidungen zu treffen, die das Wachstum vorantreiben.
  2. Es hilft beim Aufbau einer Infrastruktur zum Speichern wichtiger Kundendaten wie Geburtstage, Alter und andere demografische Daten sowie vertraulicher Informationen im Zusammenhang mit dem Netzwerk und den Prozessen des Unternehmens.
  3. Der Einsatz wissenschaftlicher und analytischer Tools trägt dazu bei, die Effizienz zu steigern und agile Geschäftspraktiken in Ihrem Unternehmen einzuführen.

Data Science-Lebenszyklus

Es gibt fünf verschiedene Phasen in einem Datenwissenschaftslebenszyklus, wobei in jeder Phase eine besondere Reihe von Aufgaben ausgeführt werden:

Datenerfassung

– In der ersten Phase des Data-Science-Lebenszyklus werden rohe, strukturierte und unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen zusammengestellt. In dieser Phase müssen Datenwissenschaftler Daten erfassen, eingeben, Signale empfangen und extrahieren.

Datenwartung

– In dieser Phase werden die Rohdaten in ein geschäftstaugliches Format umgewandelt. Diese Phase umfasst Prozesse wie Data Warehousing, Datenbereinigung, Datenbereitstellung, Datenverarbeitung und Datenarchitektur.

Datenverarbeitung

– Datenwissenschaftler analysieren verfeinerte Daten und bestimmen in dieser Phase Muster, Bereiche und Verzerrungen. Data Mining, Clustering/Klassifizierung, Datenmodellierung und Datenzusammenfassung sind einige der Standardprozesse dieser Phase.

Datenanalyse

– Dies ist der wichtigste Schritt im Data-Science-Lebenszyklus. Bei diesem Prozess werden verschiedene Analysetools verwendet, um Daten in ein verdauliches Format umzuwandeln. Diese Phase umfasst explorative/bestätigende und prädiktive Analysen, Regression, Text Mining und qualitative Analysen.

Kommunikation

– In der letzten Phase des Data-Science-Lebenszyklus werden Aufgaben wie Datenberichterstellung, Datenvisualisierung, Business Intelligence und Entscheidungsfindung übernommen, um die Erkenntnisse an Unternehmensleiter, Stakeholder, Kollegen und Entscheidungsträger weiterzugeben.

Voraussetzungen für eine Karriere in der Datenwissenschaft

Um eine erfolgreiche Karriere in diesem Bereich zu machen, müssen Data-Science-Anwärter mit verschiedenen Tools, Techniken und Prozessen vertraut sein. Nachfolgend finden Sie die Technologien und Konzepte, die jeder Datenwissenschaftler kennen muss.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der Daten und Algorithmen nutzt, um das Lernen von Menschen nachzuahmen. Es ist das Rückgrat der Datenwissenschaft. Daher muss ein Datenwissenschaftler über ein grundlegendes Verständnis des maschinellen Lernens verfügen.

Datenmodellierung

Die Datenmodellierung ist ein integraler Bestandteil des Data-Science-Prozesses. Es trägt dazu bei, die Berechnung und datengesteuerte Vorhersage zu beschleunigen. Darüber hinaus werden Datenmodelle trainiert, um die besten Algorithmen zur Lösung komplexer Geschäftsprobleme zu identifizieren.

Statistiken

Statistiken sind die wichtigste Sprache für jeden, der Daten nutzt, um Erkenntnisse zu gewinnen und gewünschte Ergebnisse zu erzielen.

Programmierung

Ein angehender Datenwissenschaftler muss Programmiersprachen beherrschen. Sie müssen mit gängigen Programmiersprachen wie Python und R vertraut sein. Viele nehmen Programmiersprachen in ihren Lehrplan auf.

Datenbank

Eine Datenbank ist eine organisierte Sammlung von Informationen oder Daten, die elektronisch in einem Computersystem gespeichert werden. Datenwissenschaftler müssen die Funktionsweise von Datenbanken kennen, wissen, wie man aussagekräftige Daten erstellt, verwaltet und daraus extrahiert usw.

Wie lernt man die Grundlagen der Datenwissenschaft?

Angehende Fachkräfte können durch ein Fortbildungsprogramm die wesentlichen Fähigkeiten erwerben, die für eine erfolgreiche Karriere in der Datenwissenschaft erforderlich sind. Sie können Kurse belegen, in denen sie lernen, wie man große Datensätze analysiert und Aktivitäten wie Data Mining, Visualisierung, Bereinigung und andere durchführt.

Emeritierter Indien hat mit renommierten Instituten wie IIM, IIT und ISB zusammengearbeitet, um fortgeschrittene Zertifikatskurse in Datenwissenschaft für Studienanfänger und erfahrene Fachkräfte anzubieten. Diese Kurse werden Ihre Karriere in die Höhe schnellen lassen.

Rollen und Verantwortlichkeiten eines Datenwissenschaftlers

Die Rolle eines Datenwissenschaftlers besteht darin, Geschäftsdaten zu analysieren und umsetzbare Erkenntnisse zu generieren, die für datengesteuerte Geschäftsentscheidungen genutzt werden können.
Hier sind die Aufgaben eines Datenwissenschaftlers:

  • Verstehen Sie, was genau getan werden muss, bevor Sie mit dem Prozess beginnen.
  • Identifizieren der Daten, die für die Analyse benötigt werden.
  • Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen zur Analyse.
  • Konvertieren unstrukturierter Daten in einen einheitlichen, relevanten und genauen Datensatz.
  • Analysieren Sie Daten mithilfe von Analysen, Algorithmen für maschinelles Lernen oder einem statistischen Modell.
  • Verwandeln Sie Erkenntnisse (die durch die Analyse von Daten gesammelt wurden) in Berichte und teilen Sie sie mit den Stakeholdern zur weiteren Kommunikation und Umsetzung.

Warum Datenwissenschaftler werden?

Der Bereich Data Science wächst rasant. Es wird geschätzt, dass der Markt bis 2026 um fast 28 % wachsen wird. Daher gibt es zahlreiche hochbezahlte Möglichkeiten für qualifizierte Data-Science-Fachleute, und die Nachfrage wird mit der Zeit nur steigen. Wenn Sie also eine Karriere in der Datenwissenschaft anstreben, ist jetzt der richtige Zeitpunkt, Ihre Reise zu beginnen.

Welchen Platz würden Sie in der Data-Science-Branche einnehmen?

Für Data-Science-Anwärter stehen verschiedene Berufsprofile zur Verfügung; Schauen wir uns einige davon an:

Datenwissenschaftler

Das Berufsbild eines Datenwissenschaftlers umfasst Folgendes:

  • Identifiziere das Problem.
  • Ich probiere darüber aus.
  • Die richtigen Daten finden.
  • Analysiere es.
  • Präsentieren Sie datengesteuerten Erkenntnissen Ihren Kollegen.

Data führt unter anderem Data-Mining, -Bereinigung, -Visualisierung und -Interpretation durch.

Hier sind einige Fähigkeiten, die erforderlich sind, um ein erfolgreicher Datenwissenschaftler zu werden:

  • Gute Kenntnisse in Programmiersprachen
  • Ausgezeichnete Fähigkeiten im Geschichtenerzählen und Visualisieren
  • Gut in Statistik und Mathematik
  • Kenntnisse in Software wie Hadoop, SQL und maschinellem Lernen

Daten Analyst

Ein Datenanalyst ist ein Bindeglied zwischen Datenwissenschaftlern und Geschäftsanalysten. Ihre Aufgabe ist es, Daten zu organisieren und zu analysieren, um Antworten auf die Herausforderungen der Organisation zu finden.

Ein Datenanalyst muss über statistische und mathematische Fähigkeiten sowie Programmierkenntnisse (SAS, R, Python) verfügen und sich mit verschiedenen Analyse- und Visualisierungstools auskennen.

Dateningenieur

Ein Dateningenieur konzentriert sich auf die Aufbereitung von Daten für Analysen. Sie sind ausgebildete Fachkräfte, die die Daten für die Analyse nutzbar machen. Daher spielen sie eine entscheidende Rolle im Data-Science-Prozess.
Ein Dateningenieur muss sich mit Datenbanken (z. B. MongoDB, Cassandra DB), Programmiersprachen wie Java und Scala sowie Frameworks (Apache Hadoop) auskennen.

Die besten Data-Science-Kurse für Data-Science-Anwärter

Angesichts der steigenden Nachfrage nach Data-Science-Experten werden Ihnen einige hochwertige Kurse von Wix India dabei helfen, in einer datengesteuerten Welt hervorragende Leistungen zu erbringen. Durch die Teilnahme an unseren Programmen erhalten Sie Einblicke in moderne Data-Science-Praktiken und verschaffen sich unter anderem einen Wettbewerbsvorteil.

Unsere Kurse werden in Zusammenarbeit mit Instituten wie IIM, ISB, IIT und XLRI angeboten. Diese Programme richten sich an frischgebackene Hochschulabsolventen und erfahrene Fachkräfte, die in Führungspositionen wechseln.

FAQ

Was ist Data Science in einfachen Worten?
Dabei handelt es sich um den Prozess, aus großen Datenmengen aussagekräftige Erkenntnisse abzuleiten.

Was ist ein Datenwissenschaftler??
Datenwissenschaftler sind ausgebildete Fachkräfte, die eng mit Geschäftsinteressenten zusammenarbeiten, um zu verstehen, wie Daten zur Erreichung von Geschäftszielen genutzt werden können. Sie übersehen den Datenmodellierungsprozess, erstellen Algorithmen und Vorhersagemodelle, um Daten zu extrahieren, helfen bei deren Analyse und teilen Erkenntnisse mit ihren Kollegen.

Welche Voraussetzungen gibt es für einen Data-Science-Kurs?
Für Data-Science-Kurse sind Absolventen oder Diplominhaber einer anerkannten Universität jeglicher Fachrichtung berechtigt. Alle notwendigen Details finden Sie in unseren Data-Science-Zertifikatsprogrammen.

Was ist der Unterschied zwischen Data Science und Analytics?

Datenwissenschaft Datenanalyse
Entwerfen und konstruieren Sie neue Prozesse zum Extrahieren und Sinnieren von Daten Untersuchen Sie große Datensätze, um Trends zu erkennen und Muster zu entwickeln, um komplexe Geschäftsentscheidungen zu treffen
Es handelt sich hauptsächlich um unstrukturierte Daten Es befasst sich hauptsächlich mit strukturierten Daten
Es verwendet Python hauptsächlich zur Ausführung seiner Aktivitäten. Verwendet manchmal auch C++, Java usw. Es verwendet Python und R nur zur Ausführung seiner Aktivitäten

Welche Anwendungen gibt es in der Datenwissenschaft?
Datenwissenschaft wird für Bilderkennung, Empfehlungssysteme, Logistik, Speicherung und Zugriff auf Patientendaten und Gesundheitsberichte, Betrugserkennung, Internetsuche, Spracherkennung, gezielte Werbung, Flugroutenplanung und Augmented Reality eingesetzt.

Welche Probleme lösen Datenwissenschaftler?

Hier sind die folgenden Probleme, die Datenwissenschaftler lösen:

  • Minderung des Kreditrisikos
  • Probleme im Zusammenhang mit der Wirksamkeit verschiedener Arten von Online-Werbung
  • Ressourcenzuteilung

Was sind die Fähigkeiten, die für eine Karriere in der Datenwissenschaft erforderlich sind?
Es gibt zwei wesentliche Fähigkeiten, die ein Data-Science-Experte haben muss. Es handelt sich um technische und nichttechnische Fähigkeiten.

Zu den technischen Fähigkeiten gehören:

  • Statistische Analyse und Berechnung
  • Maschinelles Lernen
  • Tiefes Lernen
  • Datenvisualisierung
  • Datenstreiterei
  • Und Mathematik

Zu den nichttechnischen Fähigkeiten gehören: