Verschiedene Spezialisierungen der Datenwissenschaft und welche sollten Sie wählen [2022]

Die Karrieremöglichkeiten in Data Science verstehen

Data Science und Künstliche Intelligenz (KI) haben sich zu einer beliebten Berufswahl entwickelt. Aspiranten finden dies ein boomendes Gebiet, da sich seine Implementierung in Forschung, Technik, Cybersicherheit, Analytik und Marketing ausbreitet. Fachleute aus mehreren Disziplinen tauchen tief in die spezialisierten Domänen der Datenwissenschaft ein, um verschiedene Analysen durchzuführen und die Systeme selbst lernend zu machen.

Fachleute können Algorithmen erstellen oder Tools verwenden, um diese riesigen Datenmengen zu organisieren und zu verwalten. Dieser Bereich hat neue Karrieremöglichkeiten gebracht. Die Jobrolle des Data Scientists ist eine der prominentesten von allen. In diesem Artikel erfahren Sie mehr über die verschiedenen datenwissenschaftlichen Spezialisierungen , die verfügbar sind, um sich für ein besseres Karrierewachstum zu entscheiden.

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Data Science-Spezialisierungsbereiche, auf die Sie sich konzentrieren können

KI-Algorithmen können verschiedene Systeme mit erweiterten Analysen, Vorhersagen und Empfehlungen versorgen. Daten sind der Wegbereiter, der es diesen Algorithmen ermöglicht, immer bessere Ergebnisse zu erzielen. Es gibt also verschiedene Rollen und datenwissenschaftliche Spezialisierungen , für die sich Aspiranten entscheiden können, um ein spezifischeres Verständnis dieses Teilbereichs zu entwickeln.

Unternehmen stellen solche Mitarbeiter mit Spezialkenntnissen in einer der Branchen der Datenwissenschaft ein. Beachten Sie, dass Sie bei der Auswahl Ihrer Spezialisierung sehr spezifisch sein müssen (je nach Interesse oder Hintergrunderfahrung).

1. Data Mining und statistische Analyse

Sowohl Data Mining als auch statistische Analysen repräsentieren den Ansatz des Lernens aus Daten. In dieser spezialisierten Rolle lernen Aspiranten, sinnvolle Strukturen aus Daten zu entdecken und zu identifizieren und sie alle zusammenzuordnen, um aussagekräftige Informationen zu erzeugen.

Es ermöglicht uns, explorative Datenanalysen mit Vorhersagemodellen zum Extrahieren von Mustern und Trends in Daten bereitzustellen. Der Fachmann untersucht dann die geschäftlichen Probleme und interpretiert sie in eine Datenfrage. Die statistischen Tools und Algorithmen, die mit der enormen Datenmenge gefüttert werden, helfen dabei, Vorhersagemodelle zu erstellen, um alle geschäftsbezogenen Anfragen zu beantworten.

Berufliche Rollen: Statistiker, Datenanalysten, Business Analyst

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2. Business Intelligence & Strategiefindung

Dies ist eine weitere boomende Spezialisierung der Datenwissenschaft, da die Mehrheit der Unternehmen es vorzieht, einige BI-Experten zu haben. Business Intelligence ist ein Bereich, in dem der Analyst Daten in Erkenntnisse umwandeln muss, die dazu beitragen können, ein Unternehmen mit maximalem Potenzial voranzutreiben. Diese spezialisierte Domäne ermöglicht die Pflege von Back-End-Datenquellen mit hoher Genauigkeit und Einfachheit.

Es bietet auch maßgeschneiderte Analyselösungen für geschäftskritische Probleme und kann Marktwettbewerbe identifizieren und vorhersagen. Dieser spezialisierte Bereich der Datenwissenschaft ist auch dafür verantwortlich, kritische Bereiche mit Umsatzeinbußen zu entdecken und zu erkennen, wo sich das Unternehmen verbessern muss. Möglich wird dies durch das Mining komplexer Datensätze mithilfe von BI-Software und die Analyse der Geschäftstrends von Wettbewerbern.

Jobrollen: BI-Ingenieur, Datenstratege, BI-Analyst, BI-Entwickler

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3. Data Engineering und Data Warehousing

Data Engineering ist der Ansatz, Daten in ein aussagekräftiges Format zu konvertieren, damit Fachleute diese Daten für intensive Analysen verwenden können. Data Engineers integrieren die Daten aus mehreren heterogenen Quellen und strukturieren sie mit Ad-hoc-Abfragen, um aussagekräftige Muster für die Entscheidungsfindung bereitzustellen.

Diese Data-Science-Spezialisierung umfasst die Verwaltung von Quelle, Anordnung, Ton, Speicherung und Abruf der Daten für andere Datenanalysten und Data-Science-Experten. Lesen Sie weiter, wie man Data Engineer wird.

Jobrollen: Datenanalyst, Datenbankexperten, Dateningenieure

4. Datenvisualisierung

Die Kultur der menschlichen Zivilisation ist größtenteils visuell, was alles von Kunst und Werbung bis hin zu Unterhaltung und Lernen umfasst. Es wird sehr wirkungsvoll und leicht zu verstehen, wenn wir etwas visualisieren. Datenvisualisierung ist die datenwissenschaftliche Spezialisierungsdomäne , die für die Darstellung von Daten und Informationen in einer grafischen Darstellung verantwortlich ist.

Es verwendet Visualisierungstools wie Grafiken, Tabellen, Diagramme, Diagramme, Infografiken und Karten. Diese Tools bieten eine weitaus bessere Möglichkeit, Trends, Wettbewerbe, Ausreißer, Wachstumsraten, Datenmuster und Situationen mit Farbkombinationen und grafischen Designs zu verstehen. Die Daten in einer visuell ansprechenden Form darzustellen, ist eine spezialisierte Domäne von Business Analysten und Data Scientists. Bei der Datenvisualisierung können Fachleute die Daten leicht optimieren, um die Visualisierung zu modifizieren, was die Datenvisualisierung zu einem wesentlichen Bereich der Datenanalyse macht. Lesen Sie mehr über Datenvisualisierungsprojekte.

Jobrollen: Datenvisualisierungsingenieur, Softwareentwickler, Datenwissenschaftler

5. Datenbankverwaltung und Datenarchitektur

In dieser Ära von Data Science und Big Data benötigen Unternehmen und Organisationen eine zentralisierte Datenarchitektur, die an Industriestandards ausgerichtet ist. Nach erfolgreicher Bereinigung oder Bereinigung werden die Daten bereitgestellt und in Datenbanken für komplexe Datentransaktionen verwaltet, die Anwendungen, Dienste oder Dienstgruppen unterstützen.

Jobrollen: Datenbankexperten, Datenbankadministrator, Datenspezialist

6. Betriebsbezogene Datenanalyse

Dies ist eine weitere datenwissenschaftliche Spezialisierung , die keine hohen technischen Fähigkeiten erfordert. Wenn Sie also glauben, dass Sie leidenschaftlich gerne Probleme lösen, ist dies möglicherweise der richtige Job für Sie.

Die betriebsbezogene Datenanalyse verwendet direkt Tools und Daten, die von den anderen Mitarbeitern und Mitgliedern der Organisation bereitgestellt werden. Die mit Daten gefütterten Tools finden Verbesserungsmöglichkeiten in den verschiedenen Bereichen (wie Logistik, Technologie, Personalwesen, Finanzen) des Unternehmens.

Jobrollen: Planungsanalyst, Entscheidungsanalyst

7. Spezialist für maschinelles Lernen und kognitive Fähigkeiten

Maschinelles Lernen und die Entwicklung kognitiver Algorithmen gehören zu den am besten bewerteten Spezialisierungen der Datenwissenschaft. Auf diese Weise können Aspiranten und Fachleute auf Algorithmen und auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Lösungen entwickeln.

Wir können dies als einen größeren und komplexeren Bereich des Data Mining und der statistischen Analyse betrachten. Hier konzentrieren sich Fachleute darauf, die Dateneingabe durch die Algorithmen zu speisen, um das Modell zu trainieren, Datenpipelines aufzubauen, A/B-Tests, praktische Datenquellen und Benchmarking-Basissysteme durchzuführen. Die mit Datensätzen gespeisten Algorithmen helfen dabei, die Maschinen darauf vorzubereiten, kognitive Reaktionen und Entscheidungsfindung zu lernen.

Unternehmen und Unternehmen integrieren immer mehr KI-basierte trainierte Algorithmen für eine bessere Effizienz und Vorhersagbarkeit. Unternehmen stellen ML-Experten ein, um die eigentlichen Algorithmen und Modelle zu erstellen und branchenübliche Tools und statistische Techniken zu verwenden. Ein maschineller Lernalgorithmus kann den Umsatz vervielfachen, indem er die sich wiederholenden Aufgaben, die früher durch mühsame menschliche Arbeit erledigt wurden, intelligent reduziert.

Jobrollen: ML-Ingenieur, Datenwissenschaftler, Forscher, KI-Spezialist

8. Marktdatenanalyse

Diese Rolle bringt verschiedene Fachgebiete auf verschiedenen Ebenen für ein Unternehmen mit sich. Hier ist die Datenquelle extern, wie z. B. Verkaufs- und Marketingdaten, Daten von Kunden und ihren Erfahrungen, Leistungsverfolgung in E-Commerce und Logistik, Finden neuer Möglichkeiten und Kunden.

Die Marketingdatenanalysten sind für die Messung, Analyse und Verwaltung der Marketingleistung im Hinblick auf Effektivität und Optimierung der Kapitalrendite verantwortlich. Das Verständnis der Marktmerkmale und Kundenbedürfnisse wird verschwendete Web-Marketing-Dollars reduzieren und Erkenntnisse über Kundenpräferenzen und -trends hervorheben.

Die Marketingdatenanalyse verwendet Tools und Techniken wie bezahltes Suchmaschinenmarketing, Marketingsoftwareprodukte, Suchmaschinenoptimierung usw. und verwendet diese Daten, um die Analyse zu nutzen.

Jobrollen: Produktanalyst, Marktanalyst, Webanalyst

9. Analyse von Cybersicherheitsdaten

Cybersecurity Data Analyst ist eine weitere datenwissenschaftliche Spezialisierung in Kombination mit Cybersicherheit. Hier werden die Datenanalysen inhaltlich zur Cybersicherheit durchgeführt. Die Analyse von Cyberdaten ist abhängig von Daten, die von verschiedenen Sicherheitstools empfangen werden.

Unternehmen beauftragen Cybersecurity-Datenanalysten mit der Entwicklung und Implementierung von Algorithmen unter Verwendung großer Datensätze, um Fehler und Schwachstellen zu erkennen, zukünftige Angriffe und Bedrohungen vorherzusagen und nützliche Informationen zur Verbesserung der Sicherheit und des Datenschutzes von Daten innerhalb dieser Organisation zu erstellen.

Diese Analysen sind dafür verantwortlich, die Ressourcen und Pläne der Organisation vor externen und internen Bedrohungen und Verbrechen zu schützen.

Jobrollen: Cybersicherheitsanalyst, Datenwissenschaftler, Datenanalyst

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Fazit

Data Science ist ein Begriff, der sich aufgrund seiner Vielseitigkeit und einer breiten Palette von Anwendungsbereichen leicht jeder spezifischen Definition entziehen kann. Es gibt andere interdisziplinäre Bereiche wie Cloud, Gesundheitswesen, Finanzen, Design usw., in denen Data Science verwendet wird, um Erkenntnisse für das Wachstum der Organisation zu liefern.