9 verschiedene Arten von Data Scientists [Welcher sollte man werden?]

Data Science ist heute aus dem Geschäftsalltag nicht mehr wegzudenken. Es umfasst Techniken wie Data Mining, Clusteranalyse, maschinelles Lernen, Visualisierung usw., um große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten in eine wertvolle Ressource für das Unternehmen zu verwandeln.

Data Science hat sich in letzter Zeit zu einer der gefragtesten Studienrichtungen entwickelt, vor allem, weil es keine Modeerscheinung ist, sondern ein Bereich mit immensen Aufstiegs- und Spezialisierungsmöglichkeiten. Moderne Unternehmen beschäftigen Data Scientists, um zu einer Vielzahl von Vorgängen beizutragen, darunter Produkte, Marketing, Vertrieb und Engineering. Die für jede Rolle erforderlichen Qualifikationen variieren in Bezug auf Ausbildung, Erfahrung, Qualifikationsniveau und Eignung.

Data Science ist eine Mischung aus Statistik, Mathematik und Informatik. In der Regel umfasst Ihre Arbeit als Datenwissenschaftler die Datenerfassung, Informationsverarbeitung, Analyse, Problemlösung und das Zeichnen umsetzbarer Lösungen. Data Science kann in zwei große Klassen eingeteilt werden – produktorientierte Data Science und Business Intelligence-basierte Data Science. Außerdem gibt es unter jeder Kategorie mehrere Untergruppen. Lassen Sie uns einen nach dem anderen in die verschiedenen Arten von Data Scientists eintauchen.

Produktfokussierte Data Science

Forscher

Ein Datenforscher ist gut im Umgang mit Zahlen. Normalerweise gehen Leute mit einem Hintergrund in Statistik in diesen Bereich. Statistiker und Akademiker verfügen über einige Kernkompetenzen wie Hypothesentests, Visualisierung und quantitative Forschung. Statistische Modelle und Theorien können Unternehmen helfen, indem sie tiefer in Schlüsselfragen eintauchen, die die Performance beeinflussen.

Entwickler

Datenentwickler entwickeln Algorithmen, die Produkt- und Preisstrategien steuern können. Darüber hinaus helfen sie beim Extrahieren von Mustern aus Big-Data-Inputs für Bedarfsprognosen, die eine wichtige Rolle beim Bestands- und Lieferkettenmanagement spielen. Da diese Personen über ausgeprägte Programmier- und maschinelle Lernfähigkeiten verfügen, können sie auch Statistiker unterstützen und mit ihnen zusammenarbeiten, um kritische Probleme zu lösen.

Kreative

Datenkreative verarbeiten riesige Datenberge, um innovative Tools zu entwickeln. Diese Gruppe hilft beim Aufbau einer flexiblen und lernenden Organisation, indem sie neue Denk- und Lernweisen entwickelt. Mit Daten als Kompass nutzen diese Menschen ihre wissenschaftlichen Fähigkeiten und unkonventionellen Ideen, um Prozesse und Systeme zu transformieren. Data-Science-Kreative stimulieren die Entwicklung und das Wachstum einer Organisation, indem sie die Art und Weise, wie Dinge implementiert werden, kontinuierlich verbessern und gestalten. Lesen Sie: Top Data Science Tools

Betriebspraktiker

Diese Gruppe nutzt ihren Geschäftssinn und ihr technisches Können, um wichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen. Sie sind nicht nur mit Data Science vertraut, sondern auch in der Lage, wertvolle Erkenntnisse abzuleiten und diese auf reale Situationen anzuwenden. Dadurch schaffen sie eine Gesamtkultur, die auf den Prinzipien des logischen Denkens und evidenzbasierten Entscheidungen basiert.

Business Intelligence-basierte Data Science

Quantitativ und explorativ

Ausgestattet mit fundiertem Wissen in Data Science kombinieren sie akademische Theorie mit quantitativer und explorativer Forschung, um technologische und andere Produkte zu verbessern. Dies sind die tiefen Denker, harten Arbeiter und hartnäckigen Entdecker, die herausfinden wollen, wie die Dinge funktionieren, unter anderem durch die Anwendung von Sampling-Theorien, die Entwicklung von Vorhersagemodellen und die Durchführung von experimentellem Design.

Produktwissenschaftler und Ingenieure

Die Data Scientists arbeiten auch in den Bereichen Produktmanagement und Engineering. Hier besteht ihre Aufgabe darin, die verfügbaren Informationen zu entwerfen, zu erstellen und zu verwalten, um zu verstehen, wie Produkte hergestellt werden. Sie verwenden außerdem Analysen zur Feinabstimmung der Produkte. Der finanzielle Erfolg der Organisation hängt davon ab, was sie den Verbrauchern bietet. Data Scientists bringen also ihre Kompetenzen ein, um die Wettbewerbsvorteile zu stärken und dem Unternehmen zu helfen, Eventualitäten zu überbrücken.

Operational Data Scientists

Diese Gruppe von Datenwissenschaftlern ist versiert im Datenmanagement und arbeitet eng mit den verschiedenen Teams in modernen Organisationen zusammen, wie z. B. Finanzen, Vertrieb und Betrieb. Ihre Aufgabe ist es, Handelsprozesse, Kundenberichte, Leistung, Reaktionen, Verhaltensweisen, Strategien und Effizienzen zu analysieren, um die Problemlösung zu unterstützen. Operational Data Scientists arbeiten eng mit Kundensupportteams, Betriebs- und Funktionsmanagern zusammen, um die Integrität von Datensystemen sicherzustellen. Für Einstiegspositionen in diesem Bereich sind ausreichende Kenntnisse in Statistik und Operations Research erforderlich.

Marketingwissenschaftler

Diese Art von Datenwissenschaftlern ist dafür verantwortlich, Kundennutzen zu liefern und die Rentabilität und das Wachstum der Organisation voranzutreiben. Marketing Data Scientists befassen sich mit der Benutzerbasis des Produkts. Sie nutzen ihr Wissen über Data Science, um die Leistung zu bewerten und die Effizienz zu verbessern, genau wie die regulären Marketingmitarbeiter.

Wir leben derzeit im digitalen Zeitalter, in dem Unternehmen große Datenmengen generieren und verwalten. Die Komplexität der Umwelt macht es fast unerlässlich, diese umfangreichen Informationen zu nutzen, um sich kontinuierlich weiterzuentwickeln und in einem wettbewerbsintensiven Markt zu überleben. Unternehmen funktionieren schließlich nicht im luftleeren Raum!

Forschende Wissenschaftler

Research Data Scientists können gut mit großen Datensätzen umgehen. Ihre Arbeit ist möglicherweise nicht direkt mit den Ergebnissen der Organisation verbunden, aber sie ist entscheidend für Aktivitäten wie das Erstellen von Berichten, zusammenfassende Präsentationen und andere analytische Zwecke. Die Fähigkeiten dieser Art von Datenwissenschaftlern sind besonders nützlich in großen Denkfabriken sowie Finanz- und Forschungsinstituten.

Die Datenwissenschaft ist also im Wesentlichen weitreichend und ebenso umfangreich in ihren Anwendungen. Der aktuelle Aufstieg der künstlichen Intelligenz hat es für Unternehmen unerlässlich gemacht, verschiedene Arten von Data Scientists einzustellen, die die riesigen Mengen an Rohdaten, die in der digitalen Welt generiert werden, verstehen können.

Das Überleben am sich ständig verändernden, technologiegesteuerten Arbeitsplatz ist eine weitere Herausforderung. Infolgedessen schulen Unternehmen ihre Mitarbeiter, und Routineangestellte suchen nach Weiterbildung. Basierend auf den Anforderungen einer Organisation suchen Arbeitgeber nach neuen Mitarbeitern und erfahrenen Fachkräften, die auf verschiedenen Ebenen und in verschiedenen Bereichen arbeiten können.

Data Scientists werden nicht nur in der Informationstechnologiebranche eingesetzt, sondern auch im Gesundheitswesen, bei Banken und Finanzinstituten, Forschungsorganisationen sowie Management- und Beratungsunternehmen. Darüber hinaus ist jeder, von Ingenieurabsolventen über MBA-Inhaber bis hin zu Doktoranden, fasziniert von Data Science und möchte mehr darüber erfahren. DS

Fazit

Mit einem vielfältigen Anwendungsspektrum hat sich die Datenwissenschaft zu einem gefragten Bereich und einem Interessengebiet für Arbeitgeber, Studenten und Fachleute gleichermaßen entwickelt. Es ist die aufregende Karriere von heute, die in Zukunft nur noch an Fahrt gewinnen wird!

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