Data Science: Alles wat Dir Wësse musst

Datewëssenschaft ass d'Feld dat Informatioun iwwer Saachen sammelt, späichert an analyséiert fir wäertvoll Abléck ze kréien.

Firmen hunn eng laang Zäit an Datenwëssenschaftsaktivitéiten engagéiert, awer déi rezent Explosioun an Internet Benotzerdaten a méi bëlleg Cloudinfrastruktur hunn e Boom an der Industrie erstallt.

Am Verglach mat ähnlechen Disziplinnen ass d'Datenwëssenschaft relativ nei an ëmmer nach evoluéierend. Also, et bitt gläich vill Hoffnung als Karriärwee fir d'Zukunft.

Dëse Post listet alles wat Dir wësse musst iwwer Datewëssenschaft a wéi et Iech oder Är Firma profitéiere kann.

Firwat Data Science?

D'Nofro fir Datewëssenschaftler wiisst stänneg, sou datt dat ee gudde Grond ass fir an d'Feld ze kommen. En anere gudde Grond ass datt d'Datenwëssenschaft relativ gutt bezilt, also musst Dir Iech net vill iwwer Äert Akommes këmmeren.

Zousätzlech kënnt Dir als Datewëssenschaftler a ville Secteuren schaffen, sou datt Dir net op eng Industrie limitéiert sidd. Gitt einfach Är analytesch Fäegkeeten un fir Musteren ze fannen an d'Performance vu Finanzservicer bis Logistik, Fabrikatioun, Telekommunikatioun, Gesondheetsariichtung, asw.

Uwendungen vun Data Science

Datewëssenschaft ass e grousst Feld dat fir vill Industrien gëlt, sou datt seng potenziell Uwendungen enorm sinn.

Déi folgend sinn déi populärste vun dësen Datewëssenschaftsapplikatiounen:

• Bedruch & Risiko Detektioun - Dëst war eng vun den éischten Uwendungen vun der Datewëssenschaft. D'Sammlung an d'Analyse vu variéierende Datesätz huet et fir Finanzfirmen méiglech gemaach fir schlecht Scholden a Verloschter besser ze vermeiden an ze managen. Et gouf och méiglech Transaktiounen einfach ze gesinn, déi eng grouss Méiglechkeet haten fir betrügeresch ze sinn.
  
• Gesondheetswiesen - Datewëssenschaft gëtt och an der medizinescher Fuerschung beschäftegt fir d'Verbindungen tëscht Genetik, bestëmmte Krankheeten an hir Drogenreaktiounen ofzeleeën. Et gëtt och benotzt fir Medikamenter z'entwéckelen andeems Dir Modellsimulatioune benotzt fir zukünfteg Drogenresultater virauszesoen.
  
• Bilderkennung - Dëst ass eng aner ganz populär Uwendung vun der Datewëssenschaft. Bild Unerkennung bezitt sech op d'Identifikatioun vu Mustere a Bilddaten Sets wéi Biller a Videoen, an et bitt vill villverspriechend zukünfteg Uwendungen.
  
• Sichmaschinn - Datewëssenschaft spillt och eng grouss Roll fir d'Resultater ze presentéieren déi Dir vu Sichmotore wéi Google a Bing gesitt. D'Algorithmen, déi hei benotzt ginn, vergläichen Milliarde vu Säiten fir déi bescht Resultater fir all Sichbegrëff ze fannen. Si kënnen och Benotzerklicken verfollegen fir d'Resultater mat der Zäit besser ze personaliséieren.
  
• Logistik - Routeoptimiséierung mat Datenwëssenschaft kann Firmen hëllefen vill Suen ze spueren an d'Operatiounskäschten ze reduzéieren.
  
• Recommandatioun Systemer - Dëst baut op Daten aus all Ärer vergaangener Aktivitéit fir ze probéieren déi nächst bescht Saache virauszesoen, déi fir Iech relevant kënne sinn. Empfehlungssystemer sinn iwwerall vu Netflix bis Spotify, Amazon, Twitter, a sou weider.
  
• Speech Recognition - Ähnlech wéi Bilderkennungssystemer benotzt Riederkennung Datewëssenschaft fir Maschinnen z'erméiglechen mënschlech Ried ze verstoen.
  
• Publizitéit - Geziilte Reklamm gëtt nëmme vun der Datewëssenschaft méiglech gemaach, well se op grouss Quantitéite vun demographeschen a psychographeschen Donnéeën vum Benotzer baséiert.

Data Science vs Statistiken

Datewëssenschaft a Statistik hu vill gemeinsam, awer et ginn zimmlech e puer Differenzen tëscht den zwou Disziplinnen.

Fir Ufänger ass Statistik eng meeschtens mathematesch Disziplin, déi zielt fir quantitativ Donnéeën ze sammelen an ze interpretéieren. Datewëssenschaft, op der anerer Säit, hänkt op eng breet Palette vun Disziplinnen vu Mathematik bis Informatik, Datebanking, asw.

Datewëssenschaft beschäftegt sech och mat vill méi groussen Datesets wéi Statistiken. Déi meescht statistesch Modelléierung geschitt mat relativ klengen Quantitéiten un Daten, während Datewëssenschaftler dacks mat grousse Quantitéiten un Daten këmmeren, déi op verschidde Computere passen.

Schlussendlech, wärend Statistike meeschtens fokusséiert op d'Conclusioun iwwer d'Welt aus den Donnéeën op der Hand, konzentréiert d'Datewëssenschaft meeschtens op d'predictive Bedeitung an Optimisatiounen aus verfügbaren Donnéeën ofgeleet.

Data Science vs Kënschtlech Intelligenz

Data Science an Kënschtlech Intelligenz sinn zwee Begrëffer déi dacks iwwerlappen. Awer wa se verbonne sinn, sinn se net déiselwecht.

Datewëssenschaft ass eng ëmfaassend Approche fir Datesammelen, Virbereedung an Analyse fir Abléck ze kréien, während kënschtlech Intelligenz d'Ëmsetzung vu prévisiven Algorithmen ass fir Abléck ze kréien.

Kënschtlech Intelligenz ass Deel vun der Datewëssenschaft, den Daachbegrëff fir all déi verwandte Methoden a Modeller fir mat Big Data ze schaffen.

Wéi en Datewëssenschaftler funktionnéiert

D'Aarbecht vun engem Datewëssenschaftler kann a véier grouss Sektiounen opgedeelt ginn, si sinn:

• D'Sammlung an d'Späichere vun Daten
• Analyse an Interpretatioun vun Daten
• D'Gebai vun Tools & Modeller fir Prognosen aus Daten ze maachen
• Datavisualiséierung a Berichterstattung

Fäegkeeten néideg fir Data Science

• Mathematik - Self-erklärend Disziplin.
  
• Machine Learning - D'Applikatioun vun Algorithmen am Léiermodus op grouss Datesätz op der Sich no Mustere, dacks an der Python Sprooch duerchgefouert.
  
• Datemodelléierung - D'Method fir grouss Quantitéiten un Daten z'organiséieren an ze managen fir Abléck dovunner ze sammelen.
  
• Software Engineering - De Prozess fir Algorithmen ze kreéieren déi duerch enorm Quantitéiten un Daten churnen fir Abléck ze generéieren. Populär Tools enthalen Python a R.
  
• Statistiken - Är Fäegkeet fir sënnvoll Abléck aus engem Dateset ze produzéieren.
  
• Datebanking - D'Kapazitéit fir Daten aus einfache Systemer wéi Excel Spreadsheets op méi komplex SQL Datenbanken ze späicheren an ze recuperéieren.

Wéi en Datewëssenschaftler ze ginn

Deen einfachste Wee fir en Datewëssenschaftler ze ginn ass fir d'éischt e Bachelorstudium an engem relevante Beräich ze kréien, sou wéi Datewëssenschaft, Informatik, Mathematik oder Statistik, an duerno de Schrëtt-fir-Schrëtt Guide fir Net-Gradhalter an der nächste Paragraph.

Wéi kritt een en Data Science Job ouni Diplom

Et ass gläich méiglech en Datewëssenschaftsjob ouni Diplom ze landen. Déi wichteg Saach ass datt Dir wësst wat Dir maacht a kënnt eng gutt Aarbecht liwweren wann Dir agestallt gëtt.

Folgend sinn d'Schrëtt déi Dir braucht fir en Datewëssenschaftsjob ouni Diplom ze landen:

1. Master D'Basis Fäegkeeten - Dëst beinhalt Fächer wéi Mathematik, Statistik, Probabilitéit, Datenanalyse, IT, a Programméierungsfundamenter wéi Git.
   
2. Master Data Science Basics - Als nächst musst Dir Datenwëssenschaftsspezifesch Fäegkeeten beherrschen, sou wéi d'R a Python Sproochen, Excel, SQL, Spark, Hadoop, etc.
   
3. Aschreiwen an engem Bootcamp oder Course - Eng professionell Zertifizéierung an der Datewëssenschaftsindustrie ze hunn beweist Är Engagement fir all potenziell Patron. Also betruecht d'IBM, DASCA, Open CDS oder Microsoft Azure Zertifizéierungen ze kréien.
   
4. Baut Äre Portfolio - Iwwerdeems Certificaten sinn net 100% Beweis vun Ärer Fäegkeet ze liwweren, e Portfolio vu virdrun Aarbechtsplazen ass. Also, Dir musst weisen wat Dir fäeg sidd andeems Dir e Portfolio opbaut, am léifsten online an op enger Plattform wéi GitHub. Dëst kann alles vu perséinleche Projeten op Pro-Bono Aarbecht, Stagen a verbonnen Aarbechtsplazen enthalen.
   
5. Verbessert Är Interview Fäegkeeten - Dëst ass déi lescht Fäegkeet déi Dir braucht eemol Äre CV beandrockend gëtt an Iech Interviewen verdéngt.
   
6. Juegd fir Aarbechtsplazen - De leschten Deel vum Puzzel. Dir musst aktiv dobausse kommen an d'Saache maachen.

Lëscht vun Data Science Jobs

Datewëssenschaftler schaffen an enger Rei vun Industrien a mat verschiddenen Zwecker, dat heescht datt se dacks liicht variéierend Aarbechtsrollen hunn. D'Aarbechtsbeschreiwung wäert awer dacks d'Flichte vum Datewëssenschaftler am Detail erwaarden.

Hei sinn e puer vun de populäersten:

• Data Analyst
• Donnéeën Architekt
• Daten Ingenieur
• Wëssenschaftler
• Datebank Administrator
• Business Analyst
• Quantitativ Analyst
• Daten- an Analytics Manager
• Maschinn Léieringenieur
• Statistiker

Lëscht vun Data Science Tools

Et gi Tonne vun Datenwëssenschaftsinstrumenter dobaussen, awer hei sinn déi populärste.

• tensor Flux - Populär Maschinn Léieren Plattform.
• jupyter - Web-baséiert integréiert Entwécklungsëmfeld fir 40+ Sproochen.
• R - Eng statistesch Rechen- a Grafikprogramméierungssprooch.
• Plaz R Studio - Integréiert Entwécklungsëmfeld fir R.
• Python - Populär Datenanalyse an Automatiséierungsprogramméierungssprooch.
• RapidMiner - Data Science Plattform fir Entreprisen.
• BigML - Einfach Maschinn Léieren Plattform.
• Scikit-léieren - Maschinnléieren a prévisiv Datenanalyse-Tool.
• Computer - Datintegratiounsinstrument.
• AWS Redshift - Skalierbar Datelagerung fir d'Wollek
• Cognos - Analytics Berichtungsinstrument vun IBM.
• matplotlib - Visualiséierungsbibliothéik fir d'Python Programmiersprache.
• Apache Spark - Grouss Skala Datebankmotor fir Analyse a Maschinnléieren.
• Apache Hadoop - Kader fir verdeelt Veraarbechtung vu groussen Datesätz.
• Mahout - Maschinn Léierplattform vun Apache
• Azure ML Studio - Web-baséiert IDE fir Datewëssenschaftler
• Dësch - Datenanalyse a Visualiséierungsinstrument.
• iwwerschratt - Spreadsheet Software vu Microsoft.
• Komplott - Gratis an Open-Source Grafikbibliothéik fir Python
• Google Charts - Gratis a mächteg Datevisualiséierungsinstrument.
• info Gramm - Intuitiv Visualiséierung a Berichtungsinstrument.

Froen (FAQs)

Conclusioun

Wann Dir um Enn vun dësem Post iwwer Datewëssenschaft erreecht hutt a wat et fir Iech an Äert Geschäft bedeit, sollt Dir en hëllefräichen Abléck oder zwee kréien.

Datewëssenschaft wäert weider wuessen an dëst enthält seng Uwendungen, Aarbechtsméiglechkeeten a wirtschaftlechen Impakt. Also, et ass am beschten Iech elo unzepassen, wann Dir et nach net hutt.