Data Science: Alles, was Sie wissen müssen

Data Science ist der Bereich, der Informationen über Dinge sammelt, speichert und analysiert, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Unternehmen beschäftigen sich seit langem mit datenwissenschaftlichen Aktivitäten, aber die jüngste Explosion der Internetnutzerdaten und die billigere Cloud-Infrastruktur haben einen Boom in der Branche ausgelöst.

Im Vergleich zu ähnlichen Disziplinen ist Data Science relativ neu und entwickelt sich noch weiter. Es bietet also auch als Karriereweg für die Zukunft viel Hoffnung.

Dieser Beitrag listet alles auf, was Sie über Data Science wissen müssen und wie Sie oder Ihr Unternehmen davon profitieren können.

Warum Data Science?

Die Nachfrage nach Data Scientists wächst stetig, also ist das ein guter Grund, in das Feld einzusteigen. Ein weiterer guter Grund ist, dass sich Data Science relativ gut bezahlt macht, sodass man sich um sein Einkommen kaum kümmern muss.

Zudem kannst du als Data Scientist branchenübergreifend arbeiten, bist also nicht auf eine Branche beschränkt. Wenden Sie einfach Ihre analytischen Fähigkeiten an, um Muster zu finden und die Leistung von Finanzdienstleistungen über Logistik, Fertigung, Telekommunikation, Gesundheitswesen usw. zu untersuchen.

Anwendungen der Datenwissenschaft

Die Datenwissenschaft ist ein weites Feld, das für viele Branchen gilt, sodass ihre potenziellen Anwendungen vielfältig sind.

Die folgenden sind die beliebtesten dieser Data-Science-Anwendungen:

• Betrugs- und Risikoerkennung – Dies war eine der frühesten Anwendungen der Datenwissenschaft. Die Sammlung und Analyse unterschiedlicher Datensätze machte es möglich Finanzen Unternehmen können Forderungsausfälle und Verluste besser vermeiden und verwalten. Es wurde auch möglich, Transaktionen, bei denen ein hohes Betrugsrisiko bestand, leicht zu erkennen.
  
• Gesundheitswesen – Data Science wird auch in der medizinischen Forschung eingesetzt, um die Zusammenhänge zwischen der Genetik, bestimmten Krankheiten und deren Arzneimittelreaktionen abzuleiten. Es wird auch bei der Entwicklung von Arzneimitteln verwendet, indem Modellsimulationen verwendet werden, um zukünftige Arzneimittelergebnisse vorherzusagen.
  
• Bilderkennung – Dies ist eine weitere sehr beliebte Anwendung von Data Science. Bilderkennung bezieht sich auf die Erkennung von Mustern in Bilddatensätzen wie Bildern und Videos und bietet viele vielversprechende zukünftige Anwendungen.
  
• Suchmaschine – Data Science spielt auch eine große Rolle bei der Darstellung der Ergebnisse, die Sie von Suchmaschinen wie Google und Bing sehen. Die hier verwendeten Algorithmen vergleichen Milliarden von Seiten, um die besten Ergebnisse für jeden Suchbegriff zu finden. Sie können auch Benutzerklicks verfolgen, um die Ergebnisse im Laufe der Zeit besser zu personalisieren.
  
• Logistik – Routenoptimierung mit Hilfe von Data Science kann Unternehmen dabei helfen, viel Geld zu sparen und die Betriebskosten zu senken.
  
• Empfehlungssysteme – Dies baut auf Daten aus all Ihren vergangenen Aktivitäten auf, um zu versuchen, die nächstbesten Dinge vorherzusagen, die für Sie relevant sein könnten. Empfehlungssysteme gibt es überall, von Netflix bis Spotify, Amazon, Twitter und so weiter.
  
• Spracherkennung – Ähnlich wie Bilderkennungssysteme nutzt die Spracherkennung Data Science, um Maschinen in die Lage zu versetzen, menschliche Sprache zu verstehen.
  
• Marketing – Gezielte Werbung wird erst durch Data Science ermöglicht, da sie auf großen Mengen demografischer und psychografischer Daten der Nutzer basiert.

Data Science vs. Statistik

Data Science und Statistik haben viele Gemeinsamkeiten, dennoch gibt es einige Unterschiede zwischen den beiden Disziplinen.

Zunächst einmal ist die Statistik eine meist mathematische Disziplin, die darauf abzielt, quantitative Daten zu sammeln und zu interpretieren. Data Science hingegen stützt sich auf ein breites Spektrum an Disziplinen von Mathematik über Informatik bis hin zu Data Banking und so weiter.

Data Science befasst sich auch mit viel größeren Datensätzen als Statistiken. Die meisten statistischen Modelle werden mit relativ kleinen Datenmengen erstellt, während Data Scientists oft mit großen Datenmengen umgehen müssen, die auf mehrere Computer passen.

Während sich die Statistik hauptsächlich darauf konzentriert, aus den vorliegenden Daten Schlussfolgerungen über die Welt zu ziehen, konzentriert sich die Datenwissenschaft schließlich hauptsächlich auf die Ableitung von Vorhersagen und Optimierungen aus verfügbaren Daten.

Data Science vs. künstliche Intelligenz

Datenwissenschaft u künstliche Intelligenz sind zwei Begriffe, die sich oft überschneiden. Aber obwohl sie verwandt sind, sind sie nicht gleich.

Data Science ist ein umfassender Ansatz zur Datenerfassung, -aufbereitung und -analyse, um daraus Erkenntnisse zu gewinnen künstliche Intelligenz ist die Implementierung prädiktiver Algorithmen zur Ableitung von Erkenntnissen.

Künstliche Intelligenz ist Teil von Data Science, dem Überbegriff für alle verwandten Methoden und Modelle der Arbeit mit Big Data.

Wie ein Data Scientist arbeitet

Die Arbeit eines Datenwissenschaftlers kann in vier Hauptbereiche unterteilt werden:

• Die Erhebung und Speicherung von Daten
• Die Analyse und Interpretation von Daten
• Der Aufbau von Tools und Modellen, um Vorhersagen aus Daten zu treffen
• Datenvisualisierung und Reporting

Erforderliche Fähigkeiten für Data Science

• Mathematik – Selbsterklärende Disziplin.
  
• Maschinelles lernen – Die Anwendung von Algorithmen im Lernmodus auf große Datensätze bei der Suche nach Mustern, oft in der Sprache Python durchgeführt.
  
• Datenmodellierung – Die Methode, große Datenmengen zu organisieren und zu verwalten, um daraus Erkenntnisse zu gewinnen.
  
• Software Engineering – Der Prozess der Erstellung von Algorithmen, die riesige Datenmengen verarbeiten, um Erkenntnisse zu gewinnen. Beliebte Tools sind Python und R.
  
• Statistiken – Ihre Fähigkeit, aus einem Datensatz aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.
  
• Data-Banking – Die Möglichkeit, Daten von einfachen Systemen wie Excel-Tabellen in komplexeren SQL-Datenbanken zu speichern und abzurufen.

So wird man Data Scientist

Der einfachste Weg, Data Scientist zu werden, besteht darin, zunächst einen Bachelor-Abschluss in einem relevanten Bereich wie Data Science, Informatik, Mathematik oder Statistik zu erwerben und dann der Schritt-für-Schritt-Anleitung für Nicht-Absolventen in der zu folgen nächsten Absatz.

So bekommen Sie einen Data-Science-Job ohne Abschluss

Es ist auch möglich, ohne Abschluss einen Data-Science-Job zu ergattern. Wichtig ist, dass Sie wissen, was Sie tun, und bei der Einstellung gute Arbeit leisten können.

Im Folgenden sind die Schritte aufgeführt, die Sie benötigen, um einen Data-Science-Job ohne Abschluss zu bekommen:

1. Meistere die Grundfertigkeiten – Dazu gehören Fächer wie Mathematik, Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Datenanalyse, IT und Programmiergrundlagen wie Git.
   
2. Master Data Science Grundlagen – Als nächstes müssen Sie datenwissenschaftsspezifische Fähigkeiten beherrschen, wie z. B. die Sprachen R und Python, Excel, SQL, Spark, Hadoop usw.
   
3. Melden Sie sich für ein Bootcamp oder einen Kurs an – Eine professionelle Zertifizierung in der Data-Science-Branche beweist Ihr Engagement für jeden potenziellen Arbeitgeber. Erwägen Sie daher, die IBM-, DASCA-, Open CDS- oder Microsoft Azure-Zertifizierungen zu erwerben.
   
4. Bauen Sie Ihr Portfolio auf – Zertifikate sind zwar kein 100-prozentiger Beweis für Ihre Lieferfähigkeit, ein Portfolio früherer Leistungen ist jedoch nicht ausreichend Jobs & Karriere Ist. Sie müssen also zeigen, wozu Sie in der Lage sind, indem Sie ein Portfolio erstellen, vorzugsweise online und auf einer Plattform wie GitHub. Dies kann alles umfassen, von persönlichen Projekten bis hin zu ehrenamtlicher Arbeit, Praktika und verwandten Jobs.
   
5. Verbessern Sie Ihre Interviewfähigkeiten – Dies ist die letzte Fähigkeit, die Sie brauchen, wenn Ihr Lebenslauf beeindruckend wird und Ihnen Vorstellungsgespräche einbringt.
   
6. Jagd nach Jobs – Der letzte Teil des Puzzles. Sie müssen aktiv nach draußen gehen und Dinge bewegen.

Liste der Data Science-Jobs

Data Scientists arbeiten in einer Reihe von Branchen und mit unterschiedlichen Aufgaben, was bedeutet, dass sie oft leicht unterschiedliche Jobrollen haben. In der Stellenbeschreibung werden die vom Data Scientist erwarteten Aufgaben jedoch häufig detailliert aufgeführt.

Hier sind einige der beliebtesten:

• Data Analyst
• Datenarchitekt
• Dateningenieur
• Daten Scientist
• Datenbank-Administrator
• Business Analyst
• Quantitativer Analyst
• Daten- und Analysemanager
• Maschinenlernen Ingenieur
• Statistiker

Liste der Data-Science-Tools

Es gibt unzählige Data-Science-Tools, aber hier sind die beliebtesten.

• Tensorflow – Beliebte Plattform für maschinelles Lernen.
• Jupiter – Webbasiert integrierte Entwicklungsumgebung für über 40 Sprachen.
• R – Eine Statistik Computing und grafische Programmiersprache.
• Posit R Studio – Integrierte Entwicklungsumgebung für R.
• Python – Beliebte Programmiersprache für Datenanalyse und Automatisierung.
• RapidMiner – Data-Science-Plattform für Unternehmen.
• BigML – Einfache Plattform für maschinelles Lernen.
• Scikit-lernen – Tool für maschinelles Lernen und prädiktive Datenanalyse.
• Informatik – Datenintegrationstool.
• AWS Redshift – Skalierbares Data Warehousing für die Cloud
• Cognos – Analytics-Berichtstool von IBM.
• Matplotlib – Visualisierungsbibliothek für die Programmiersprache Python.
• Apache Funken – Groß angelegte Datenbank-Engine für Analysen und maschinelles Lernen.
• Apache Hadoop – Framework zur verteilten Verarbeitung großer Datenmengen.
• Mahaut – Plattform für maschinelles Lernen von Apache
• Azure ML-Studio – Webbasierte IDE für Data Scientists
• Tableau – Datenanalyse- und Visualisierungstool.
• Excel – Tabellenkalkulationssoftware von Microsoft.
• Plot – Kostenlos und Open-Source Grafikbibliothek für Python
• Google Charts – Kostenloses und leistungsstarkes Datenvisualisierungstool.
• Infografik – Intuitives Visualisierungs- und Reporting-Tool.

Häufig gestellte Fragen (FAQs)

Schlussfolgerung

Am Ende dieses Beitrags über Data Science und ihre Bedeutung für Sie und Ihr Unternehmen sollten Sie die ein oder andere hilfreiche Erkenntnis gewonnen haben.

Die Datenwissenschaft wird weiter wachsen, und dazu gehören ihre Anwendungen, Beschäftigungsmöglichkeiten und wirtschaftlichen Auswirkungen. Passen Sie sich also am besten jetzt an, wenn Sie es noch nicht getan haben.