So werden Sie Data Scientist – Antworten Sie in 9 einfachen Schritten

Laut Harvard Business Review ist Data Science heute der heißeste Job . Angesichts der exponentiellen Datenflut steigt die Nachfrage nach qualifizierten Fachkräften im Bereich Big Data und Data Science. IBM behauptet, dass die Nachfrage nach Data Scientists bis 2020 um 28 % steigen wird.

Wenn Sie auch nur im Entferntesten mit dem Bereich Technik/Marketing in Verbindung gebracht werden, stellt sich an dieser Stelle eine wichtige Frage: „Wie wird man Datenwissenschaftler?“ . Genau darüber werden wir sprechen. Aber bevor wir reden, lassen Sie uns zuerst verstehen, wer Datenwissenschaftler sind.

Was genau ist Data Science und wer sind Data Scientists?

Data Science ist der Zweig der Informatik, in dem riesige Datenmengen genutzt und analysiert werden, indem Tools wie Automatisierung, Statistik, Modellierung, Analytik und Mathematik genutzt werden, um daraus wertvolle Erkenntnisse für die Optimierung des Unternehmenswachstums zu gewinnen. Genau genommen befasst sich die Datenwissenschaft mit der Erforschung und Untersuchung der Informationsquelle, der Entschlüsselung der darin verborgenen Muster und der Umwandlung in eine nützliche Ressource für Unternehmen.

Ein Data Scientist ist ein Zusammenschluss aus einem Mathematiker, einem Informatiker und einem Entdecker. Sie sind die neue Generation von Datenexperten, die das Beste aus beiden Welten – Technologie und Business – in sich vereinen. Data Scientists verfügen neben einer forschungsorientierten Denkweise auch über ein umfangreiches Spektrum an technischen und analytischen Fähigkeiten, die ihnen helfen, effiziente Lösungen für komplexe Probleme zu finden. Aufgrund dieser umfangreichen erforderlichen Fähigkeiten stehen viele Anfänger oft vor der Frage „Wie wird man Data Scientist?“.

Angesichts der enormen und boomenden Nachfrage nach Datenwissenschaftlern ist es eine kluge Entscheidung, sich für eine Karriere in der Datenwissenschaft zu entscheiden. Aber die Frage ist, wo und wie anfangen? Keine Sorge, wir werden uns im nächsten Abschnitt ansehen, wie man Data Scientist wird.

Hier ist eine umfassende Liste mit 9 Schritten, die die Frage beantworten – wie wird man Data Scientist?

1. Inhaltsverzeichnis

   Machen Sie Statistik & Angewandte Mathematik

Ein solides Fundament in Mathematik und Statistik ist zwingend erforderlich, um ein Data Scientist zu sein. Besonders wenn Sie keinen Informatik- / Mathematik-Hintergrund haben, ist es eine absolute Notwendigkeit, Ihre mathematischen und statistischen Fähigkeiten aufzufrischen. Obwohl das offensichtlichste Talent eines Datenwissenschaftlers normalerweise die Analytik ist, muss er/sie diese Fähigkeit zusammen mit statistischen Werkzeugen ergänzen.

2. Entwickeln Sie einen Knack für die Codierung

Wenn Sie mit Daten umgehen, ist das Erlernen des Programmierens erforderlich, unabhängig davon, ob Sie Data Scientist, Data Analyst oder Data Architect sind. Von Data Scientists werden gute Kenntnisse statistischer Programmiersprachen wie Python, R und SAS erwartet.

3. Denken Sie an Big Data

Wenn Sie auf dem Weg zum Data Scientist sind, müssen Sie ein datengetriebener Profi sein. Erweitern Sie also Ihre „Datenbank“, indem Sie Big-Data-Tools wie Hadoop , MapReduce , Hive und Spark kennenlernen und erkunden .

Da Datenwissenschaftler riesige Datenmengen analysieren und verarbeiten müssen, kann es nicht auf einer einzelnen Maschine ausgeführt werden. Gute Kenntnisse über Big-Data-Technologien helfen Ihnen dabei, eine verteilte Datenverarbeitung zu erreichen.

4. Gewöhnen Sie sich an Datenbanken

Ein Data Scientist muss gründlich verstehen, wie Datenbanken funktionieren. Die meisten Unternehmensorganisationen verwenden MySQL oder Cassandra als Datenbankverwaltungssoftware zum Speichern und Analysieren der Daten. Wenn Sie sich also mit der Funktionsweise von Datenbanken wie MySQL, Cassandra, PostgreSQL und MongoDB vertraut machen , um nur einige zu nennen, haben Sie einen Vorteil gegenüber Ihren Mitbewerbern in der Branche.

5. Investieren Sie Ihre Zeit in Multivariablenrechnung und lineare Algebra

Während einige von Ihnen angesichts dieser Empfehlung die Stirn runzeln mögen, stützt sich die Datenwissenschaft stark auf Tools und Techniken des maschinellen Lernens. Um maschinelle Lernwerkzeuge erfolgreich einzusetzen, muss man über umfassende Kenntnisse in Analysis und linearer Algebra verfügen. Je mehr Wissen Sie auf diesen Plattformen haben, desto besser wird Ihr Weg sein, ohne die Box Lösungen für komplexe Probleme zu finden.

6. Lernen Sie Data Wrangling

Data Wrangling, auch als „Data Munging“ bekannt, ist der Prozess, bei dem rohe, unstrukturierte Daten in bequemere und wertvollere Formate umgewandelt werden, um die Datenanalyse zu erleichtern.
Dies ist einer der kritischsten Punkte bei der Beantwortung der Frage „Wie wird man Datenwissenschaftler?“. Dies ist eine der wichtigsten Aufgaben eines Data Scientists.

Data Scientists müssen die richtigen Tools und Fähigkeiten einsetzen, um unstrukturierte Daten zu verarbeiten und so die aussagekräftigen Muster in ihnen zu enträtseln. Nur so kann ein Data Scientist die in den Daten verborgenen nützlichen Erkenntnisse ans Licht bringen, die die Entscheidungsstrategien von Organisationen positiv beeinflussen können.

7. Stammdatenvisualisierung

Eine weitere entscheidende Verantwortung eines Datenwissenschaftlers, Datenvisualisierung und -präsentation, sind die beiden Aspekte der Datenanalyse, die das Unternehmenswachstum vorantreiben. Daher sollten Data Scientists mit Datenvisualisierungstools wie Tableau , Raw , D3.js , Visual.ly , NVD3 usw. vertraut sein, dies reicht jedoch nicht aus.

Abgesehen von der Visualisierung der Daten in präsentablen und handlichen Formaten sollten Datenwissenschaftler auch die Prinzipien und Praktiken der visuellen Codierung von Daten kennen.

8. Erfahrungen sammeln. Arbeiten Sie an echten Projekten

Sobald Sie sich mit allen theoretischen Aspekten der Datenwissenschaft vertraut gemacht haben, ist es an der Zeit, sich an die Arbeit zu machen. Setzen Sie sich der Branche aus und versuchen Sie, echte Data-Science-Projekte im Internet zu finden. Google Quandl kann ein ausgezeichneter Ausgangspunkt für die Suche nach Projekten sein.

Wenn Sie anfangen, in Echtzeit an Data-Science-Projekten zu arbeiten, lernen Sie Ihre Stärken und Schwächen kennen. Während Sie an neuen Projekten arbeiten, haben Sie die Möglichkeit, an Ihren Fehlern zu arbeiten und sie im Laufe der Zeit zu verbessern.

9. Wetteifern

Das Internet ist voller Websites, die es Data Scientists ermöglichen, sich mit der Data Science Community zu verbinden und Gleichgesinnte zu finden, mit denen sie produktiv lernen und konkurrieren können. Kaggle ist eine hervorragende Trainingsplattform für angehende Data Scientists.

Als Teil einer Community erhalten Sie Zugang zu einem Pool von Talenten. Es gibt Ihnen die Möglichkeit, von Ihren Kollegen und Mentoren zu lernen, um Ihre Fähigkeiten zu verbessern.

Diese 9 Schritte sind alles, was Sie wissen müssen, um die Reise eines Datenwissenschaftlers zu verstehen.

Zusammenfassend kann gesagt werden, dass Data Scientists sehr vielseitig sein müssen und eine Reihe von Eigenschaften aus verschiedenen Bereichen in sich vereinen. Ja, es wird Zeit brauchen, um so viele Fähigkeiten zu beherrschen, aber wenn Sie das einmal geschafft haben, steht Ihnen der Job Ihres Lebens bevor.

Holen Sie sich eine Data-Science-Zertifizierung von den besten Universitäten der Welt. Lernen Sie Executive PG-Programme, Advanced Certificate-Programme oder Master-Programme, um Ihre Karriere zu beschleunigen.

Wir hoffen, die Frage des Tages beantwortet zu haben. Nicht lange überlegen, loslegen und loslegen! Viel Spaß beim Lernen!