Wie man eine Karriere in der Data Science macht – Karriereweg für angehende Data Scientists

Fast alles, was wir in unserem Alltag tun, basiert auf Daten, in irgendeiner Form. Bis 2003 gab es nur fünf Milliarden Gigabyte an Daten im Internet. Aber 2011 änderte sich etwas: Die Datenmenge, die je existiert hatte, wurde in nur zwei Tagen erstellt. Seit 2013 wird dieser Band alle 10 Minuten produziert. Daher sollte es nicht überraschen, dass 90 % aller Daten im vorangegangenen Jahrzehnt erstellt wurden.

Daten sind nützlich, das wissen wir, aber vor dem Aufkommen der Idee von 'Big Data' wurde sie größtenteils ignoriert. Laut einer Definition von Gartner sind "Big Data Informationsressourcen mit hohem Volumen, hoher Geschwindigkeit oder hoher Vielfalt, die neue Verarbeitungsformen erfordern, um verbesserte Entscheidungsfindung, Erkenntnisentdeckung und Prozessoptimierung zu ermöglichen."

Einfach ausgedrückt ist Big Data eine Sammlung sehr großer Datensätze, die mit normalen Computermethoden nicht verarbeitet werden können. Dieser Begriff bezieht sich nicht nur auf die Daten, sondern auch auf die verschiedenen Frameworks, Werkzeuge und Methoden, mit denen sie arbeiten. Branchenakteure müssen aufgrund des technologischen Fortschritts, des Aufkommens neuer Kommunikationswege wie sozialer Netzwerke und der Einführung neuer, leistungsfähigerer Geräte andere Wege finden, um mit den Daten umzugehen.

Anwendung der Data Science

McKinsey sagte, dass Big-Data-Initiativen im US-Gesundheitssystem "300 bis 450 Milliarden Dollar an Gesundheitskosten einsparen könnten, also 12 bis 17 Prozent der 2,6 Billionen Dollar Basiskosten in den US-Gesundheitskosten." Andererseits wird angenommen, dass schlechte Daten die USA etwa 3,1 Billionen Dollar pro Jahr kosten.

Big Data ist nutzlos ohne die Fähigkeiten von Fachleuten, die wissen, wie man modernste Technologien in Erkenntnisse verwandelt, die genutzt werden können. Heute lassen immer mehr Organisationen Big Data herein und nutzen dessen Kraft. Das macht einen Data Scientist, der weiß, wie man aus Gigabytes an Daten umsetzbare Erkenntnisse gewinnt, äußerst wertvoll. Wenn Data Science also der Weg ist, den du gewählt hast, bist du wahrscheinlich auf einem lukrativen Weg.

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Was macht also ein Data Scientist?

Data-Science-Teams sind meist klein und arbeiten an mehreren geschäftlichen Problemen. Data Scientists werden oft von Anfang an als unabhängig erwartet.

Laut Buch Data Science betreiben: Im weiteren Sinne ist ein Data Scientist jemand, der versteht, wie man aus großen Datenmengen Schlussfolgerungen zieht und Schlussfolgerungen zieht, indem er eine Kombination aus menschlicher Intuition und den Methoden und Werkzeugen von Statistik und maschinellem Lernen verwendet. Sie investieren viele Stunden in das Sammeln, Säubern und Verarbeiten von Daten, denn, nun ja, Daten sind nie sauber. Dieser Prozess erfordert Geduld, Statistik und Softwareentwicklungsfähigkeiten. Das sind dieselben Fähigkeiten, die benötigt werden, um Verzerrungen in den Daten zu verstehen und Code zu debuggen, der die Ausgabe protokolliert. Nachdem die Daten organisiert sind, spielt die explorative Datenanalyse (die Visualisierung und Datenverständnis kombiniert) eine entscheidende Rolle. Sie entdecken Muster, erstellen Modelle und entwickeln Algorithmen, von denen einige Einblicke in die Nutzung des Produkts und seinen allgemeinen Zustand erhalten, während andere als Prototypen verwendet werden, bevor sie in das Endprodukt integriert werden. Ein Data Scientist spielt eine Schlüsselrolle sowohl bei datengetriebenen Entscheidungen als auch bei der Experimentplanung. Auch wenn ihre Kollegen keine Datenexperten sind, sorgen sie dafür, die Auswirkungen der Daten durch visuelle Mittel und klare Sprache zu kommunizieren.

Spezifische Aufgaben eines Data Scientists umfassen:

• Identifizierung von Datenanalyse-Problemen, die der Organisation die größten Chancen bieten können
• Erfassung großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten aus unterschiedlichen Quellen
• Bestimmung genauer und korrekter Datensätze und Variablen
• Säuberung und Validierung der Daten, um Vollständigkeit, Genauigkeit und Einheitlichkeit sicherzustellen
• Datenanalyse zur Erkennung von Mustern und Trends
• Entwicklung und Anwendung von Algorithmen im Data Mining
• Dateninterpretation zur Entdeckung von Lösungen und Chancen
• Erkenntnisse an die Stakeholder kommunizieren

Hier eine interessante Tatsache: Netflix setzt stark auf Data Science, um Serien zu entwickeln, die ihrem Publikum gefallen werden! Im Folgenden sind einige der Methoden aufgeführt, wie das Unternehmen Nutzerbindung und -bindung misst:

• Wann pausieren die Zuschauer die Aufnahme, spulen sie zurück oder beschleunigen sie?
• Wann sehen Zuschauer typischerweise Materialien, sowohl unter der Woche als auch am Wochenende, und zu welcher Tageszeit?
• Wann und warum hören sie auf, Material zu konsumieren?
• Die Art, wie Besucher die Seite durchsuchen und navigieren

Netflix ist derzeit auf mehr als 120 Millionen verschiedenen Geräten weltweit verfügbar. Netflix verwendet modernste Data-Science-Kennzahlen, um die Verarbeitung all dieser Informationen zu erleichtern. Dies ermöglicht es ihm, seinen Konsumenten bessere Vorschläge für Filme und Serien zu geben sowie bessere Inhalte speziell für diese Personen zu produzieren. Data Science und Big Data wurden bei der Produktion der von Kritikern gefeierten Serie House of Cards eingesetzt. Netflix sammelte Informationen über seine Nutzer aus der Fernsehserie The West Wing, einer weiteren Dramaserie. Sie berücksichtigten sowohl die Zeitpunkte, an denen die Zuschauer die Sendung aufhörten, als auch die Zeitpunkte, an denen sie das Vorspulen einstellten. Netflix konnte durch die Analyse dieser Daten eine Serie entwickeln, die sie für vollkommen fesselnd hielten.

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Was braucht es, um ein guter Data Scientist zu sein?

Um zu verstehen, ob Sie das Zeug dazu haben, ein guter Data Scientist zu sein, stellen Sie sich die folgenden Fragen:

• Habe ich einen Abschluss in Statistik, Informatik, Mathematik, Management-Informationssystemen oder Marketing? Wenn nicht, plane ich, mir einen zuzulegen?
• Habe ich Berufserfahrung in einem der oben genannten Disziplinen?
• Interessiere ich mich für Datenerhebung und -analyse?
• Schätze ich individuelle Arbeit und Problemlösung?
• Habe ich gute verbale und visuelle Kommunikationsfähigkeiten?
• Möchte ich meine Fähigkeiten erweitern und neue Herausforderungen angehen?

Wenn du auf eine dieser Fragen 'ja' gesagt hast, könntest du ein guter Anwärter für einen Data Scientist sein.

Um Data Scientist zu werden, musst du Mathematik oder Statistik kennen. Es ist auch wichtig, von Natur aus neugierig zu sein und kreativ sowie kritisch denken zu können. Um das Beste aus den Daten herauszuholen, musst du gut darin sein, Dinge zusammenzusetzen und Antworten auf Fragen finden wollen, die noch nicht gestellt wurden.

Laut KDnuggets haben 88 % der Data Scientists mindestens einen Masterabschluss und 46 % einen Doktortitel.

Du musst auch programmieren können, damit du die Modelle und Algorithmen entwickeln kannst, die du brauchst, um Big-Data-Speicher zu minen. Python und R sind zwei der besten Programmierumgebungen für Data Science.

Darüber hinaus wäre es vorteilhaft, wenn Sie ein gutes Auge für Geschäftsstrategien haben. Wenn Sie nicht in der Lage sind, eigene Methoden zu entwickeln und eigene Infrastrukturen zu bauen, um die Daten zu analysieren, die Sie zu neuen Entdeckungen und neuen Visionen für die Zukunft führen, ist es möglich, dass Sie mit Ihren Vorhaben keinen Erfolg haben. Selbst wenn Sie mit anderen Datenspezialisten oder sogar mit einem interdisziplinären Team zusammenarbeiten, ist dies eine wichtige Fähigkeit. Sie müssen außerdem in der Lage sein, komplexe Ideen Ihren nicht-technischen Stakeholdern so zu vermitteln, dass sie sie leicht verstehen. Data-Science-Softwaretools können Ihnen helfen, Ihre Ergebnisse zu visualisieren, aber Sie benötigen auch verbale Kommunikationsfähigkeiten, um die Geschichte klar zu erzählen.

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Ein Schritt-für-Schritt-Leitfaden, um Data Scientist zu werden, für Anfänger

Hier ist ein einfacher Leitfaden, dem Sie Schritt für Schritt folgen können, um Ihre Reise als Data Scientist zu beginnen:

Schritt 1: Machen Sie sich mit Programmiersprachen vertraut

Es ist entscheidend, relevante Programmiersprachen wie Python, R, SQL und SAS aufzufrischen, selbst wenn du einen Bachelor-Abschluss in diesem Bereich hast, da dir dieser Abschluss möglicherweise ein theoretisches Verständnis des Themas vermittelt. Wenn es darum geht, mit riesigen Datensätzen umzugehen, sind dies die Sprachen, die absolut notwendig sind.

Schritt 2: Lassen Sie sich zertifizieren

Kompetenz- und werkzeugspezifische Zertifizierungen sind eine großartige Möglichkeit, Ihr Wissen und Ihre Expertise über Ihre Fähigkeiten zu zeigen. Zertifikate machen deinen Lebenslauf wertvoller, bringen dir wichtige Fähigkeiten in kurzer Zeit bei und geben dir auch das Selbstvertrauen, mehr zu übernehmen. Die Power BI-Zertifizierung ist von Anfang an eine großartige Zertifizierung. Erfahren Sie mehr über die verschiedenen Methoden und Best Practices, die mit den geschäftlichen und technischen Anforderungen für die Modellierung, Visualisierung und Analyse von Daten mit Power BI übereinstimmen. Bei Readynez glauben wir, dass Zertifizierung der Weg ist, die Wissenslücke zu schließen. Deshalb haben wir eine große Auswahl an Kursen, die Sie belegen können!

Schritt 3: Mach ein Praktikant

Die beste Methode, um bei Organisationen, die Data Scientists rekrutieren , Fuß in die Tür zu bekommen, ist, durch ein Praktikum Erfahrung in diesem Bereich zu sammeln. Suchen Sie nach Jobmöglichkeiten mit Titeln wie "Data Analyst", "Business Intelligence Analyst", "Statistiker" oder "Data Engineer". Praktika sind eine ausgezeichnete Gelegenheit, praktische Erfahrungen in einem Berufsfeld zu sammeln und ein besseres Verständnis der Aufgaben und Verantwortlichkeiten der bewirbten Position zu gewinnen.

Schritt 4: Such dir einen Einstiegsjob

Nachdem du dein Praktikum abgeschlossen hast, hast du die Möglichkeit, bei derselben Firma zu bleiben (falls sie offene Stellen besetzen möchten) oder mit der Suche nach Einstiegsjobs als Data Scientist, Data Analyst oder Data Engineer zu beginnen. Von dieser Perspektive aus können Sie Ihre Karriere voranbringen, indem Sie Erfahrung sammeln und aufsteigen, während Sie gleichzeitig Ihr Wissen und Ihre Fähigkeiten erweitern.

Schritt 5 ist, deine Fähigkeiten zu verbessern. Im Folgenden finden Sie eine Liste von Fähigkeiten, an denen Sie arbeiten sollten, um Ihre Karriere als Data Scientist voranzubringen.

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Welche Fähigkeiten solltest du entwickeln, um ein guter Data Scientist zu werden?

Um eine Karriere als Data Scientist zu verfolgen, wäre es von Vorteil, Fachkenntnisse in folgenden Bereichen zu erwerben:

1) Expertise in Datenbanken zu erwerben ist der erste Schritt bei der Speicherung und Analyse von Daten mit Programmen wie Oracle, Database, MySQL, Microsoft SQL Server und Teradata. Diese Expertise ist notwendig.

2) Das Beherrschen von Statistik, Wahrscheinlichkeit und quantitativer Analyse sollte dein zweites Ziel sein. Das als Statistik bekannte Forschungsgebiet konzentriert sich auf die Entwicklung und Untersuchung von Techniken zur Erhebung, Untersuchung, Interpretation und Darstellung empirischer Daten. Wahrscheinlichkeit kann als Maß dafür gesehen werden, wie wahrscheinlich es ist, dass ein bestimmtes Ereignis eintritt.

3) Analyse in der Mathematik bezieht sich auf das Studium von Grenzwerten und den damit verbundenen Ideen, einschließlich Differenzierung, Integration, Maß, unendlicher Reihe und analytischer Funktionen.

4) Die Beherrschung von mindestens einer Programmiersprache ist erforderlich. Bei Datenanalysen sind Programmierwerkzeuge wie R, Python und SAS von größter Bedeutung.

5) Daten-Wrangling: Zu lernen, wie man Daten bereinigt, bearbeitet und organisiert, ist Teil einer erforderlichen Fähigkeit, die "Data Wrangling" genannt wird. R, Python, Flume und Scoop sind allesamt bekannte und weit verbreitete Werkzeuge für Data Wrangling.

6) Verständnis von Big Data-Tools wie Apache Spark, Hadoop, Talend und Tableau, die zur Verarbeitung großer und komplexer Daten verwendet werden, die mit herkömmlicher Datenverarbeitungssoftware nicht verarbeitet werden können.

7) Datenvisualisierung in der Fähigkeit, Ergebnisse vorzustellen. Die Integration verschiedener Datensätze und die Erstellung einer grafischen Darstellung der Ergebnisse durch die Verwendung verschiedener Arten von Diagrammen, Diagrammen und Grafiken werden als "Datenvisualisierung" bezeichnet.

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Abschließend

Jedes Unternehmen, das in der Lage ist, die gesammelten Daten effektiv zu nutzen, könnte von der Nutzung von Data Scientists profitieren. Data Science ist für jede Organisation von Vorteil, unabhängig vom Sektor, in dem sie tätig ist, da sie Statistiken und Erkenntnisse über verschiedene Prozesse liefern, die Rekrutierung neuer Mitarbeiter unterstützen und leitenden Mitarbeitern helfen, besser fundierte Entscheidungen zu treffen.

Nachdem Sie die meisten der in diesem Artikel genannten Schritte abgeschlossen haben, stehen Ihnen eine Vielzahl von Karrieremöglichkeiten zur Verfügung. Lassen Sie sich mit Readynez in verschiedenen Data-Science-Bereichen zertifizieren , um Ihre Reise zu beginnen!