Die 6 wichtigsten Gründe, warum Sie Data Scientist werden sollten

Data Science hat sich zu einem der gefragtesten Bereiche auf dem Arbeitsmarkt des 21. Jahrhunderts entwickelt. Es ist die multidisziplinäre Untersuchung von Daten, die Kenntnisse aus Statistik, Mathematik und Informatik kombiniert. Die wissenschaftlichen Tools extrahieren und decken nützliche Erkenntnisse aus strukturierten und unstrukturierten Daten auf.

Diese revolutionäre Technologie verändert also die Arbeitslandschaft und liefert einen immensen Geschäftswert. Wenn man den Branchentrends folgt, ist es kein Geheimnis, dass sich eine Karriere in der Datenwissenschaft als äußerst vorteilhaft erweisen kann. Willst du mehr Beweise? Checkout Data Science-Gehalt in Indien.

Darüber hinaus reichen die Anwendungen von Data Science weit und breit. Spezialisten auf diesem Gebiet können vielfältige Karrierewege einschlagen, weshalb Data Science- Studiengänge in letzter Zeit an Fahrt gewonnen haben. Von denen, die in fortgeschrittene Rollen wechseln, bis hin zu denen, die einfach nur ihre Fähigkeiten für den Eintritt in die Belegschaft verbessern möchten, bietet die Disziplin für jeden etwas.

Neben der lukrativen Bezahlung und der Vielzahl an Stellenangeboten kann es verschiedene Gründe geben, warum der Beruf Data Science für Sie sinnvoll ist. Aber bevor Sie Ihre Zeit und Ihr Geld dafür einsetzen, sollten Sie alle Vor- und Nachteile in Betracht ziehen. Nachfolgend finden Sie einige Faktoren, auf denen Sie Ihre Entscheidung basieren können!

Vorteile der Datenwissenschaft

1. Stark nachgefragtes Feld

Data Science ist einer der gefragtesten Jobs für 2020. Data Science und Analytics würden bis zum Jahr 2026 etwa 11,5 Millionen Arbeitsplätze schaffen. Und Indien ist nach den Vereinigten Staaten das zweitwichtigste Zentrum für solche Positionen. Die Datenwissenschaft ist also gemäß den aktuellen Branchentrends ein äußerst beschäftigungsfähiger und attraktiver Sektor.

2. Verfügbarkeit von hochbezahlten und vielfältigen Rollen

Nicht nur die Nachfrage nach Data Scientists boomt, auch die Stellenangebote sind vielfältig. Da Analysen im Mittelpunkt der Entscheidungsfindung stehen, stellen immer mehr Unternehmen Data Scientists ein. Da es sich um einen relativ weniger gesättigten Bereich mit einem mäßigen Angebot an Talenten handelt, stehen heute Möglichkeiten zur Verfügung, die unterschiedliche Fähigkeiten und Kompetenzen erfordern. Laut Glassdoor kann ein Datenwissenschaftler durchschnittlich 116.100 US-Dollar pro Jahr verdienen.

3. Sich entwickelnde Arbeitsumgebungen

Data Science gestaltet den Arbeitsplatz der Zukunft. Mit dem Aufkommen von künstlicher Intelligenz und Robotik werden immer mehr Routine- und manuelle Aufgaben automatisiert. Data-Science-Technologien haben es ermöglicht, Maschinen darin zu trainieren, sich wiederholende Aufgaben auszuführen, während Menschen kritischere Denk- und Problemlösungsrollen übernehmen. Dies sind hochbezahlte und prestigeträchtige Positionen, die von technologischen Umbrüchen profitieren, um mühsame Arbeit zu vereinfachen.

4. Verbesserung der Produktstandards

Der Einsatz von maschinellem Lernen hat es Unternehmen ermöglicht, ihre Angebote anzupassen und das Kundenerlebnis zu verbessern. E-Commerce-Sites sind das beste Beispiel für diese Entwicklung. Die Websites verwenden Empfehlungssysteme, um Produkte zu empfehlen und Benutzern basierend auf ihren früheren Einkäufen personalisierte Ratschläge zu geben. Durch das Verständnis des menschlichen Verhaltens und die Unterstützung von Entscheidungen mit Daten können Unternehmen ihre Produkte und Dienstleistungen an die Kundenbedürfnisse anpassen und die notwendigen Verbesserungen vornehmen.

5. Unternehmen beleben

Unternehmen benötigen qualifizierte Datenwissenschaftler, um die leitenden Mitarbeiter bei wichtigen Unternehmensmaßnahmen zu unterstützen. Diese Spezialisten extrahieren verborgene Informationen aus riesigen Datenmengen, um zusätzliche Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung zu liefern. Die großen Datensätze müssen auch bereinigt und angereichert werden. Es gibt also verschiedene Gründe, warum Data Science heutzutage für Unternehmen wertvoll ist. Einige der Branchen, die davon profitieren, sind Gesundheitswesen, Finanzen, Bankwesen, Management, Beratung und E-Commerce.

6. Der Welt helfen

Predictive Analytics und maschinelles Lernen haben die Gesundheitsbranche revolutioniert. Data Science rettet Leben, indem sie die Früherkennung von Tumoren, Organanomalien und mehr ermöglicht. In ähnlicher Weise hilft es den Landwirten der Welt, indem es neue Wege für den wissenschaftlichen Umgang mit landwirtschaftlichen Schädlingen und Schadinsekten einführt.

Nachteile von Data Science

1. Mehrdeutigkeit

„Data Scientist“ ist ein weit gefasster Begriff. Wenn sich jemand als Data Scientist vorstellt, kann es schwierig erscheinen, genau zu bestimmen, was er tatsächlich tut. Denn die konkrete Rolle hängt von der Fachrichtung ab. Je nach Fähigkeiten und Qualifikationen kann man Data Science Researcher, Entwickler, Business Analyst oder sogar Product Engineer sein. Daher wird Data Science von vielen Experten oft als zweideutiges Feld bezeichnet. Gleichzeitig betrachten andere es als das vierte Paradigma der Wissenschaft!

2. Komplexität

Data Science ist ein komplexes Studiengebiet, das Konzepte aus anderen akademischen, wissenschaftlichen und mathematischen Disziplinen entlehnt. In letzter Zeit sind viele Online-Kurse aufgetaucht, um die Qualifikationslücke im Bereich Data Science zu schließen. Es ist jedoch eine Herausforderung, eine Belegschaft vorzubereiten, die in allen drei Fächern, aus denen sie besteht, gleichermaßen kompetent ist – Mathematik, Computer und Statistik. Jemand mit einem Hintergrund in Statistik kann es schwierig finden, Informatik zu beherrschen. Datenwissenschaftler müssen also ständig lernen und ihre Fähigkeiten verbessern, um die Möglichkeiten voll auszuschöpfen.

3. Expansivität

Data-Science-Rollen erfordern einen festen Halt an Domänenwissen. Beispielsweise würde eine Forschungsstudie zur Analyse genomischer Sequenzen jemanden mit einem Hintergrund in Genetik und Molekularbiologie bevorzugen. In ähnlicher Weise können Business-Analytics-Rollen Vorkenntnisse in Wirtschaft und Finanzen erwarten. Aus diesem Grund finden es Datenwissenschaftler manchmal schwierig, von einer Branche zur anderen zu wechseln.

4. Willkür

Datengesteuerte Vorhersagen minimieren Geschäftsrisiken in hohem Maße. Aber in einigen Fällen, wenn willkürliche Daten bereitgestellt werden, werden die erwarteten Ergebnisse möglicherweise nicht erzielt. Solche Fälle können das Vertrauen in Data-Science-Systeme erschüttern. Daher ist es ebenso wichtig, über relevante Datensätze und Datenpunkte zu verfügen, um aussagekräftige und umsetzbare Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung zu erhalten. Es ist auch eine gute Praxis für das Management und die Data Scientists, gemeinsam Ziele festzulegen, bevor sie Zeit und Ressourcen für den Prozess aufwenden.

5. Datenschutzprobleme

Verbraucherdaten treiben wichtige Geschäftsstrategien in modernen Organisationen an. Unternehmen halten große Mengen identifizierbarer Daten bei sich, was zu ethischen Bedenken in Bezug auf den Datenschutz geführt hat. Eine einzige Sicherheitslücke kann personenbezogene Daten kompromittieren und somit eine Bedrohung für den Einzelnen darstellen. Infolgedessen ist es relevant geworden, Cybersicherheits- und Datenschutzmaßnahmen in datenwissenschaftliche Techniken zu integrieren.

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Einpacken

Wenn Sie versuchen, eine Karriere in der Datenwissenschaft aufzubauen , kann es schwierig sein, den nächsten richtigen Schritt zu wählen. Es gibt mehrere Data-Science-Kurse, die Ihren Entscheidungsprozess erschweren können. Bewerten Sie also Ihre Optionen, indem Sie alle Vorteile und Einschränkungen berücksichtigen, bevor Sie eintauchen!

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