Zukünftiger Anwendungsbereich von Data Science – 4 Gründe für das Erlernen von Data Science

Daten regieren die Welt, in der wir leben, und wurden tatsächlich als das „Öl“ des 21. Jahrhunderts bezeichnet. In den letzten Jahren hat die Welt einen steilen und anhaltenden Datenanstieg erlebt. Dank des Wachstums von Social Media, Smartphones und dem Internet der Dinge ist die Datenmenge, die uns heute zur Verfügung steht, unvorstellbar. Wie Eric Schmidt von Alphabet behauptet, generieren wir alle 48 Stunden die Menge an Daten, die die Menschheit seit Anbeginn der Zivilisation bis vor 15 Jahren produziert hat. Wie also sind wir in der Lage, solch riesige Datenmengen zu verstehen?

Was ist Datenwissenschaft?

Vereinfacht gesagt ist Data Science eine Kombination aus Mathematik, Programmierung, Statistik, Datenanalyse und maschinellem Lernen. Durch die Kombination all dessen verwendet Data Science fortschrittliche Algorithmen und wissenschaftliche Methoden, um Informationen und Erkenntnisse aus großen Datensätzen zu extrahieren – sowohl strukturiert als auch unstrukturiert. Das Aufkommen von Big Data und Machine Learning hat das Wachstum von Data Science weiter vorangetrieben. Heute wird Data Science in allen Parallelen verschiedener Branchen eingesetzt, darunter Wirtschaft, Gesundheitswesen, Finanzen und Bildung.

Verwendung von Data Science

Der häufigste Anwendungsfall von Data Science, der sich in Ihren Alltag eingeschlichen hat, ist eine Recommendation Engine. Wenn Sie bei Amazon oder Netflix sind, sehen Sie diese personalisierten Empfehlungen mit der Aufschrift „Dinge, die Ihnen gefallen könnten“? Nun, das ist ein klassisches Beispiel für Data-Science-Algorithmen, die Such- und Kaufmuster von Benutzern verfolgen und verstehen und dann angepasste Empfehlungslisten erstellen.

Da Daten die allgegenwärtige Kraft sind, die unser Leben jetzt bestimmt, boomen Jobs in diesem Bereich wie nie zuvor. Big Data Engineers, Machine Learning Engineers und Data Scientists sind die drei aufstrebenden Jobs auf LinkedIn. Seit 2012 sind die Stellenangebote für Data Scientists um über 650 % gestiegen und machen Data Science damit zu einem der derzeit angesagtesten Berufsfelder. Es ist keine Überraschung, dass Fachleute aus verschiedenen Karriererichtungen ihre Wissensbasis erweitern, um den Übergang in das aufstrebende Feld der Datenwissenschaft zu schaffen.

Zukünftiger Umfang der Datenwissenschaft

Vor der digitalen Revolution waren die uns zur Verfügung stehenden Daten meist strukturiert und relativ klein. Infolgedessen reichten traditionelle BI-Tools aus, um diese kleinen und strukturierten Datensätze zu analysieren. Das exponentielle Wachstum der Daten in den letzten Jahren hat jedoch die gesamte Gleichung verändert. Wieso das?

Im Gegensatz zu den traditionellen Datensätzen (die meist strukturiert waren), sind die heute generierten Daten (aus verschiedenen Quellen wie sozialen Medien, Finanztransaktionen und -protokollen, Multimediadateien, Online-Portalen usw.) meist halbstrukturiert oder unstrukturiert. Derzeit sind mehr als 80 % der Daten weltweit unstrukturiert.

Mit jedem Jahr, das vergeht, werden die Daten nur weiter zunehmen und den ohnehin schon riesigen Datenberg vergrößern. Herkömmliche BI-Tools können eine so große Menge unstrukturierter Datensätze nicht analysieren – sie erfordern fortschrittlichere und intelligentere Analysetools zum Speichern, Verarbeiten und Analysieren von Daten. Hier hat Data Science dazu beigetragen, einen Unterschied zu machen.

Da sich immer mehr Organisationen für Big Data, KI und ML öffnen, steigt die Nachfrage nach qualifizierten Data Science-Fachkräften ständig. Tatsächlich hat die Harvard Business Review den Job eines Datenwissenschaftlers sogar als den sexiesten Job des 21. Jahrhunderts gepriesen.

Dank Data Science eröffnen sich neue und aufregende Möglichkeiten, die unsere Sicht auf die Welt um uns herum ständig verändern. Der Beitrag von Data Science zur Verbesserung des menschlichen Lebens war immens.

Wenn Sie beispielsweise Ihr Smartphone mit intelligenten Geräten und dem IoT-Hub verbinden, können Sie auch in Ihrer Abwesenheit überwachen, was in und um Ihr Haus herum passiert. Online-Shopping ist dank fortschrittlicher Algorithmen, die den Geschmack und die Vorlieben einzelner Benutzer verstehen und Empfehlungslisten für sie erstellen können, so viel einfacher geworden. Online-Finanztransaktionen waren noch nie so sicher, dank der Betrugs- und Risikoerkennungsalgorithmen von Data Science.

Darüber hinaus hat Data Science auch einen immensen Beitrag zum Gesundheitswesen geleistet. Data Science-Algorithmen und -Anwendungen finden sich in den Bereichen Genomik, Arzneimittelentwicklung, medizinische Bildanalyse, Fernüberwachung, um nur einige zu nennen.

Da Data Science immer noch ein sich entwickelndes Gebiet ist, ist in Zukunft noch viel mehr davon zu erwarten. Lassen Sie uns einen Blick auf einige der aufregenden Data Science-Trends werfen, die in naher Zukunft bald Realität werden könnten:

• Während das IoT bereits eine Realität ist, die intelligente Geräte verbindet, freuen wir uns vielleicht darauf, in Zukunft Teil eines intelligenten digitalen Netzes zu sein – einem verbundenen Knotenpunkt von Apps, Geräten und Menschen, die synchron zusammenarbeiten.
• Produktmarketing und Kundenservice werden durch fortschrittliche Chatbots, Virtual Reality (VR) und Augmented Reality (AR) revolutioniert. Wir freuen uns vielleicht auf eine Zeit, in der personalisierte Kundenerlebnisse Live-Simulationen, interaktive Demos und Visualisierung vorgeschlagener Lösungen umfassen werden.
• Blockchain könnte einfach zum Mainstream werden – es wird nicht nur auf den Finanzsektor beschränkt sein, sondern Blockchain wird auch für das Gesundheitswesen, Banken, Versicherungen und andere Branchen gelten.
• Automatisierte ML-Systeme und Augmented Analytics zusammen werden Predictive Analytics transformieren und auf die nächste Stufe heben. Predictive Analytics wird weiter dazu beitragen, das Gesicht des Gesundheitswesens zu verändern.
• Die Berufsbezeichnung eines „Data Scientist“ wird einem massiven Wandel unterzogen, um eine Reihe unterschiedlicher Rollen zu umfassen. Da Technologie, Data Science und KI weiter voranschreiten, müssen sich Data Scientists weiterentwickeln, um mit der dynamischen Lernkurve von Data Science Schritt zu halten.

Dies sind nur eine Handvoll Möglichkeiten, die Data Science in den nächsten Jahren in unsere Welt bringen wird.

Warum Data Science lernen?

Wenn die oben genannten Gründe nicht ausreichen, um Sie von der Wichtigkeit des Erlernens von Data Science zu überzeugen, werden es vielleicht diese vier Gründe tun:

Daten sind der Treibstoff des 21. Jahrhunderts

Laut Simon Quinton: „Wenn Analytics der Motor ist, dann sind Daten der Treibstoff des 21. Jahrhunderts.“ Ohne Daten wären Unternehmen nicht in der Lage, nützliche Erkenntnisse zu gewinnen, die zur Optimierung ihres Geschäfts beitragen könnten. Denn woher würden all die wesentlichen Kundeninformationen kommen, wenn nicht aus Daten? Ohne Kundendaten ist es unmöglich, die Kundenzufriedenheit zu verbessern oder personalisierte Empfehlungslisten zu erstellen.

Nachfrage-Angebot-Paradoxon.

Wie bereits erwähnt, steigt die Nachfrage nach qualifizierten Data-Science-Experten, darunter Data Scientists, ML- und KI-Ingenieure. Das Angebot an qualifizierten Fachkräften in diesem Bereich wächst jedoch viel langsamer. IBM behauptet, dass Data Science bis 2020 einen Anteil von 28 % aller digitalen Jobs einnehmen wird, aber leider bleiben die Stellenangebote aufgrund des Mangels an talentierten Bewerbern bis zu 45 Tage unbesetzt. Darüber hinaus heißt es im Bericht The Quant Crunch von IBM:

„Maschinelles Lernen, Big Data und datenwissenschaftliche Fähigkeiten sind am schwierigsten zu rekrutieren und können möglicherweise die größte Störung verursachen, wenn sie nicht besetzt werden.“

Bei so vielen offenen Stellen im Bereich Data Science ist es jetzt an der Zeit, sich weiterzubilden und die einmalige Gelegenheit zu nutzen!

Eine lukrative und hochbezahlte Karriere

Data Science ist ein hochentwickeltes und exklusives Studiengebiet, und es besteht kein Zweifel, dass Fachleute auf diesem Gebiet viel Geld verdienen. Laut PayScale beträgt beispielsweise das Durchschnittsgehalt eines Datenwissenschaftlers in Indien Rs 6.99.928 und das Durchschnittsgehalt eines Datenanalysten Rs. 4,04, 924. Alle Jobrollen in Data Science haben ziemlich ähnliche Gehaltsskalen. Das Beste daran – da sich Data Science immer noch weiterentwickelt, werden Sie niemals eine stagnierende Karriere haben. Es wird viele Möglichkeiten geben, zu lernen, sich weiterzubilden und mehr Geld zu verdienen.

Sehr flexibel mit einer Fülle von Positionen

Data Science ist ein vielseitiges Feld, das in allen Branchen Anwendung findet, darunter Gesundheitswesen, Banken, E-Commerce, Unternehmen und Beratungsdienste. Allerdings verfügen nur eine Handvoll Personen über die erforderlichen Fähigkeiten, um in Data Science groß rauszukommen. Außerdem haben Data-Science-Jobrollen oft überlappende Fähigkeiten, was Data-Science-Experten ein gewisses Maß an Flexibilität und Agilität verleiht. Es gibt viele offene Stellen zu besetzen, aber nicht viele Bewerber, um diese Stellen zu besetzen.

Data Science hilft Unternehmen nicht nur dabei, ihre Zielgruppe, Märkte und Risiken im Zusammenhang mit dem Geschäft zu verstehen, sondern hilft ihnen auch dabei, näher am Kunden zu sein – alles mit Hilfe von Daten. Das zukunftsträchtige Feld bietet auch große Karrierechancen für Aspiranten. Data Science ist ein weniger gesättigtes, hochbezahltes und aufstrebendes Gebiet, das Fachleuten, die sich dafür engagieren, konstantes Wachstum und Entwicklung garantiert.

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