Voraussetzung für Data Science: Es ist nicht das, was Sie denken

Einführung

Jede Branche ist heute auf das Verständnis der Daten angewiesen, die durch Prozesse und Produkte generiert werden. Um weit in den Marktraum vordringen zu können, müssen Unternehmen zunächst an den Stärken bestehender Produkte arbeiten und dann in unerschlossene Marktbereiche vordringen.

Alle Branchen verfügen über eine Reihe von Prozessen, die in den Betriebsablauf und andere unterstützende Abteilungen gestrafft sind. Die Arbeit an all den Daten, die von überall generiert werden, hat zu einer erhöhten Nachfrage nach Fachleuten geführt.

Die Experten hier müssen ausgestattet sein, um spezifische Geschäftsanforderungen zu erfüllen. Data Scientists sind Fachleute mit technischem Know-how. Sie haben die Fähigkeit, große Datenmengen zu analysieren, sodass sie die Problembereiche leicht erschließen und auch in die ungenutzten latenten Problembereiche eintauchen können.

Das übergeordnete Ziel ist es, bedeutende Geschäftsergebnisse und bedeutendere Gewinne in der Domäne zu erzielen.

Chancen auf dem Markt

Zahlreiche Fachleute und Studienanfänger treffen sich, um in den Bereich Data Science einzusteigen. Es ist ein kombinierter Job, der Datenanalyse, Wissenschaft und Management-Tools kombiniert. Es erfordert ein Arbeitsprofil inmitten enormer Datenmengen, die Lösungen für Geschäftsergebnisse erfordern. Lesen Sie: Pflichtkompetenzen, die Sie benötigen, um Data Scientist zu werden.

Die steigende Nachfrage der Industrie hat dazu geführt, dass das Profil von Data Scientists gewachsen ist. Laut einem Bericht soll die Zahl der Stellen für Datenwissenschaftler bis 2026 um 19 % steigen; und etwa 5400 neue Posten sollen produziert werden.

Es gibt Erwartungen hinsichtlich des Wachstums der Gehaltsstruktur der Datenwissenschaftler. Reflektierende Beförderungsmöglichkeiten nehmen mit der erhöhten Menge an erzeugter Arbeitsleistung zu.

Herausforderungen

Mit der enormen Datenmenge und den Unterschieden in den Branchen, die von der Verwaltung verlangen, ein bestimmtes gewünschtes Ergebnis zu liefern, ergeben sich mehrere Herausforderungen. Die Tests reichen von der Vermittlung von Branchenkenntnissen und Soft Skills bis hin zum technischen Know-how zu Datenanalyse und betriebswirtschaftlichen Tools.

Wenn Sie planen, in die Welt der Datenwissenschaften einzusteigen, gibt es bestimmte Voraussetzungen im technischen sowie nicht-technischen Bereich, die Sie vor dem ersten Schritt erarbeiten müssen.

Voraussetzungen für Data Science

Es ist nicht immer notwendig, dass Profis vorher einen Data-Science-Hintergrund mitbringen.

Sie könnten ein Student oder Studienanfänger sein, der sich für den Bereich Data Science interessiert und plant, individuelle Erfahrungen in der Branche zu sammeln. Oder Sie sind Berufstätiger, der bereits in einer Branche etabliert ist, aber aufgrund der Liebe zu Daten oder des steigenden Interesses in die Data-Science-Studiengänge einsteigen möchte und die Profilangebote einfordert.

Die Voraussetzungen, die das Feld fordert, sind wie folgt kategorisiert:

Lehrreich

Data Scientist-Profile variieren je nach Expertenstufe und Ihrem Bildungs- und Erfahrungsprofil. Für ein Data Science-Studium ist mindestens ein Bachelor-Abschluss erforderlich. Ein Bachelor-/Masterstudium in einem der MINT-Fächer erweist sich als vorteilhaft, da es die Grundlage für mathematische oder statistische Grundkenntnisse legt, die sich in Zukunft als äußerst wichtig erweisen werden.

Zu Beginn der Data Scientist-Forschung müssen Sie die Anforderungen kennengelernt haben, die in der Industrie für das Berufsbild gefordert werden. Die im Internet genannten Ressourcen für die Arbeit als Datenwissenschaftler müssen eine Reihe von Fähigkeiten und Fachkenntnissen aufweisen, um die Kriterien zu erfüllen. Das ist nicht immer der Fall.

Mit den steigenden Qualifikationen wird gleichzeitig das Wissens- und Berufsbild zunehmen. Aber es gibt immer einen Unterschied zwischen dem, was im theoretischen Bereich vermittelt wird, und dem, was Sie bei der beruflichen Arbeit gewinnen.

Ein Doktorand ohne Erfahrung wäre einem anderen Kandidaten mit einem Master-Abschluss, aber drei Jahren Erfahrung nicht gleichgestellt.

Im Folgenden sind einige der technischen und nicht-technischen Anforderungen des Handels aufgeführt:

Technisch

• Mathematisch

Fachleute und Studenten mit unterschiedlichem Hintergrund in Informatik, Ingenieurwesen, Wirtschaftswissenschaften, Mathematik oder Operations und Forschung treten in die Branche der Geschäftsentwicklung ein.

Nicht alles davon ist für eine berufliche Karriere in Data Sciences zwingend erforderlich. Die ultimative Notwendigkeit besteht darin, eine klare und solide Grundlage für die mathematischen und statistischen Konzepte zu haben.

Die Nachfrage im Bereich Data Science betrifft meist klare statistische Konzepte von Daten, die eine Analyse erfordern, um praktikable Lösungen für Problembereiche zu produzieren. Daher wird jede Hintergrundstudie abgeschlossen sein, aber die ausgefeilte und solide statistische und mathematische Grundlage ist der Einstieg.

• Programmierung

Sie müssen kein engagierter fortgeschrittener Programmierer sein. Dennoch wäre es am besten, wenn Sie ein klares grundlegendes Verständnis der Konzepte im Zusammenhang mit der Programmierung hätten. Programmierkonzepte wie C, C++ oder Java beschleunigen das Erlernen der Data-Science-Programmierung.

Man muss kein Hardcore-Programmierer sein, um bei der Analyse weit verbreiteter Datenteile zu helfen, Zitate effizient zu schreiben, um den Problembereich zu erläutern und mit Big Data zu arbeiten. Data Science arbeitet an Programmiertools wie Python und R. Diese Konzepte werden dem Kandidaten helfen, einen langen Weg in das Fachwissen der Data Science zu gehen.

• SQL

SQL oder strukturierte Abfragesprache ist eines der wichtigsten Werkzeuge, die erforderlich sind, um Programmieren in Data Science zu erleben.

Um einen sicheren Stand in der zu erledigenden Arbeit zu haben, verbringen Data Scientists viel Zeit mit dem Schreiben von SQL und den damit verbundenen Skripten. Sie müssen wissen, wie man grundlegendes SQL schreibt, SQL-Abfragen löst und sich mit Gruppen, Verknüpfungen oder dem Erstellen von Indizes auskennt.

Es ist für Sie nicht verpflichtend, Exzellenz in der Datenbankverwaltung zu erwerben, um als Data Scientist zu arbeiten; weil die Grundlagen von SQL die Schichten darüber nicht berücksichtigen. Die Datenanalyse erfordert eine starke Grundlage, die aus einer Datenbank für das Hadoop-Cluster abgerufen werden kann (Beispiel für verwendete Sprache).

• Datenwissenschaft

Für den Einstieg in die Berufswelt ist kein Abschluss in Data Science erforderlich. Data Science erfordert die Grundlagen der Statistik und Mathematik, die klar sein sollten, um die anstehenden Probleme analysieren zu können. Um Geschäftsprobleme zu lösen, müssen Sie über Soft Skills wie Teammanagement und Kontrolle über die Projekte verfügen, um die Fristen einzuhalten.

Um ein besseres Verständnis und ein klares Bild von den Anforderungen des Berufsprofils zu erhalten, für das Sie sich entscheiden, können Sie online eine Business Analyst-Zertifizierung erwerben und verschiedene Kurse zu Data Sciences belegen.

• Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist eines der grundlegenden Konzepte der Datenwissenschaft und ebenfalls ein unverzichtbarer Bestandteil. Maschinelles Lernen wird ohnehin Teil Ihres Lehrplans sein, wenn Sie einen Online-Kurs besuchen, um einen Universitätsabschluss zu erwerben. Daher ist es nicht unbedingt erforderlich, die Grundlagen des maschinellen Lernens vor dem Berufseinstieg zu kennen.

Maschinelles Lernen wird eine der Festlegungen im gesamten Data-Science-Lehrplan sein. Ein zusätzlicher Online-Kurs zum maschinellen Lernen hilft Ihnen bei der Analyse und dem grundlegenden Fundamentbauelement.

• Arbeiten mit unstrukturierten Daten

Data Scientists arbeiten daran, die Grundursache des Geschäftsproblems zu analysieren und mithilfe von Datenanalysetools einen Lösungsrahmen bereitzustellen. Es ist von Vorteil, gängige Datenanalysetools wie SAS, Hadoop, Spark oder R in die Hände zu bekommen, um zu verstehen, womit die Data Scientists arbeiten.

Die Vertrautheit mit deskriptiven statistischen Werkzeugen wie Normalverteilung, zentrale Tendenz, Kurtosis, Variabilität wird Ihnen den Weg zum langen Weg weisen.

Online-Zertifizierungen werden vorbereitet, um Ihnen dabei zu helfen, das in diesem Bereich erforderliche Fachwissen weiter auszubauen.

Nicht-technisch

• Geschäftssinn

Mit der Vorstellung, dass Data Science dazu da ist, Unternehmen bei der Lösung von Problemen und dem Auffinden von Problembereichen zu helfen, wäre es nutzlos, eine technische Stärke im Bereich der Datenanalyse zu haben und im Bereich des Geschäftssinns Null zu sein.

Geschäftssinn bezieht sich auf das allgemeine Wissen darüber, wie Unternehmen funktionieren. Was sind die notwendigen Abteilungen und wie stark ist die Koordination erforderlich, um Teamarbeit zu formulieren, um Projekte abzuschließen?

Mit Ihrem Bachelor-/Master-Studium der technischen Wissenschaften können Sie sich keine Einblicke in die Betriebswirtschaft verschaffen. Daher ist ein Online-Kurs, der Ihnen bei den Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre hilft, von Vorteil.

Es wird ein umfassenderes Bild davon vermitteln, wie die Dinge in einer Organisation aus geschäftlicher Sicht funktionieren müssen.

• Managementprinzipien

Während der Arbeit als Data Scientist wird von Ihnen erwartet, dass Sie im Team arbeiten, Termine verwalten, Projektarbeiten bearbeiten und sich mit verschiedenen Abteilungen abstimmen.

Mit Ihrer technischen Erfahrung ist nicht alles möglich. Dazu müssen Sie sich bestimmter Geschäftsinstrumente und Managementprinzipien wie Teammanagement, Beziehungsaufbau, Führung und Arbeitsteilung bewusst sein.

• Kommunikation

Eine Hochburg auf Soft Skills wie Kommunikation, Führung, Zuhören, Intuition und Networking ist unerlässlich, wenn Sie in einem Unternehmen arbeiten.

Sei es ein kleines Unternehmen, ein großer multinationaler Konzern; Soft Skills vermitteln Ihnen das Wissen und Training, wie Sie sich im Umgang mit den unterschiedlichen Personengruppen in Ihrem Team verhalten und damit umgehen. Das ultimative Ziel sind profitable Ergebnisse.

• Datenintuition

Die Liebe zu Daten und die Arbeit mit enormen Mengen davon ist eine der typischen Eigenschaften von Data Scientists. Der Beruf erfordert statistische Analysen und mathematische Funktionen für die Reihe der Daten, die vor Ihnen vorhanden sind. Ihre Begeisterung und Leidenschaft für die Datenanalyse wird Ihnen helfen, komplexe Probleme in Unternehmen zu lösen, die nicht jeder lösen kann, selbst das oberste Management.

Fazit

Data Scientists sind Spezialisten mit unterschiedlichen Fähigkeiten. Es ist nicht einfach, alle Berufe für ein einzelnes Selbst zu meistern.

Mit dem Preis kommt der herausfordernde Teil der Datenwissenschaften. Mit der richtigen Ausrichtung auf den Weg nach vorn werden das Wissen, die Ausbildung (aus verschiedenen besuchten Kursen) und die Erfahrung auf diesem Gebiet nach und nach zu Ihrer aufkeimenden beruflichen Karriere beitragen.

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