Die Anatomie eines Datenwissenschaftlers [Infografik]

Veröffentlicht: 2020-06-24

Es wird geschätzt, dass im Jahr 2020 in Indien fast 150.000 Data Science-Jobs geschaffen werden. Data Science hat enorme Anwendungsmöglichkeiten in allen Branchen und entwickelt sich zu einer der beliebtesten Karriereoptionen.

Inhaltsverzeichnis

Was braucht es, um Data Scientist zu werden?

Das Erste und Wichtigste, was man braucht, um Data Scientist zu werden, ist die Ausbildung . Es ist zwingend erforderlich, einen Bachelor-Abschluss zu haben. Ungefähr 85 % der Data Scientists besitzen einen Master-Abschluss, während 45 % von ihnen einen Ph.D. Um ein Experte für Data Science zu werden, sehen Sie sich unsere Data Science-Kurse der besten Institutionen an.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Spezialisierung bzw. der Studiengang. Beispielsweise haben 32 % der Datenwissenschaftler einen Hintergrund in Mathematik und Statistik, 19 % in Informatik und 16 % in Ingenieurwissenschaften. Ein Data-Science-Kurs von einer anerkannten Universität oder Institution hält Ihren Lebenslauf höher.

Was sind die erforderlichen technischen Fähigkeiten?

Bildung ist eine entscheidende Voraussetzung, aber nicht die einzige Voraussetzung. Sie müssen auch über die richtigen Fähigkeiten sowie ein hohes technisches Verständnis verfügen.

  • Statistische Modellierung, um die Datensätze strategisch zu verstehen und zu interpretieren.
  • Kennen Sie mindestens eine der Top-Programmiersprachen wie R, Hive, Python, SQL und viele mehr.
  • Verständnis für Statistik und Mathematik
  • Softwareentwicklung und maschinelles Lernen verstehen, um große Datensätze zu interpretieren und zu verwalten.
  • Künstliche Intelligenz verstehen, um der Datenwissenschaft dabei zu helfen, Lösungen und Ergebnisse für bestimmte Probleme zu erhalten.
  • Datenvisualisierung zur grafischen Darstellung von Daten.

Welche Aufgaben und Verantwortlichkeiten hat ein Data Scientist?

Sie müssen einen Bereich der Datenwissenschaft auswählen, in dem Sie sich wohl fühlen, bevor Sie den Bereich abschließen oder betreten. Identifizieren Sie Ihre Kenntnisse und recherchieren Sie.

Datenmanagement

  • Die Arbeit besteht darin, Daten effizient zu organisieren, zu speichern und zu analysieren, während das Datensystem eines Unternehmens angezeigt wird.

Forschung und Analyse

  • Es ist der Prozess der systematischen Anwendung logischer und/oder statistischer Techniken zur Auswertung von Daten.

Geschäftsabläufe verfeinern

  • Die alten Daten werden durch neue Daten für eine effizientere Unternehmensführung ersetzt.

Intelligente Entscheidungsfindung und Planung

  • Daten werden mit Analysen kombiniert, um die Entscheidungsfindung und Planung für jedes Unternehmen zu verbessern.

Umsetzbare Erkenntnisse generieren

  • Umsetzbare Erkenntnisse werden durch die Analyse der Rohdatensätze gewonnen.

Komplexe Abläufe vereinfachen

  • Die komplexen Datensätze werden analysiert, um nützliche Daten zu erhalten, die für das Unternehmen nützlich sind.

Lesen Sie: Data Scientist vs. Softwareentwickler

Vorteile als Data Scientist

Die Fülle an Beschäftigungsmöglichkeiten ist nur einer der vielen Aspekte bei der Wahl dieses Bereichs. Der stark nachgefragte Job bringt folgende Vorteile mit sich:

  • Data Scientist ist die Person, die dafür verantwortlich ist, die Geheimnisse aufzudecken, die Daten verbergen. Daher legen Unternehmen großen Wert auf die Person, die ihnen hilft, Trends und Kundenverhalten zu verstehen.
  • Führende globale Organisationen wie Amazon, Google, Apple usw. suchen nach Data Scientists.
  • Zukunftssichere Beschäftigung durch Weiterentwicklung der Technologie.
  • Data Science hat verschiedene Anwendungen in verschiedenen Branchen, darunter Beratung, Fertigung, Gesundheitswesen, Marketing, Pharmazie, Fertigung und viele mehr.
  • Laut einer Umfrage aus dem Jahr 2011 fanden 94 % der Data Science-Absolventen diesen Job zufriedenstellend.

Was ist das Durchschnittsgehalt eines Data Scientist?

Die Harvard Business Review bezeichnet den Job des Data Scientist als „Sexiest Job of the 21st Century“. Wenn Sie sich das Durchschnittsgehalt eines Datenwissenschaftlers ansehen, beträgt es durchschnittlich 1.20.000 US-Dollar pro Jahr.

Mehr wissen: Gehalt für Datenwissenschaftler in Indien

Einpacken

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Was sind die vier Komponenten eines Data-Science-Projekts?

Bevor Sie Ihre interne Data-Science-Praxis aufbauen, ist es wirklich wichtig, die Struktur eines typischen Data-Science-Projekts zu verstehen. Wenn Sie eine der Kernkomponenten der Datenwissenschaft verpassen, besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass alle Anstrengungen, die Sie unternehmen, um einen echten Mehrwert für das Unternehmen zu schaffen, scheitern.

Die vier Hauptkomponenten jedes Data-Science-Projekts sind:

1. Datenstrategie – Bei der Entwicklung der Datenstrategie bestimmen Sie, welche Daten Sie sammeln und warum Sie dies tun werden.
2. Data Engineering – In diesem Schritt geht es darum, welche Systeme und Technologien Sie verwenden, um auf die verfügbaren Daten zuzugreifen, sie zu verwenden und zu organisieren.
3. Datenanalyse und mathematische Modelle – Dies gilt als das Herzstück der Datenwissenschaft. Hier werden die Daten mit Hilfe verschiedener Tools und mathematischer Modelle analysiert, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
4. Visualisierung und Operationalisierung – Nach der Analyse und Modellierung der verfügbaren Daten werden die Daten visualisiert, damit jeder sie leicht verstehen und auf der Grundlage der aus der Analyse gezogenen Schlussfolgerungen Maßnahmen ergreifen kann.

Was macht ein Data Scientist?

Es gibt verschiedene Wege, eine Karriere in der Datenwissenschaft zu starten. Wenn wir es kategorisieren, gibt es im Allgemeinen drei Arten, wie Menschen es normalerweise aufnehmen.

1. Machen Sie einen Bachelor-Abschluss in IT, Mathematik, Informatik, Physik oder einem anderen verwandten Bereich.
2. Holen Sie sich einen Master-Abschluss im Datenbereich oder einem anderen verwandten Bereich.
3. Sammeln Sie direkt Erfahrungen im Datenbereich, indem Sie in verschiedenen Bereichen arbeiten, in denen Sie arbeiten möchten.

Welcher Abschluss gilt als der beste für Data Scientists?

Wenn Sie bereit sind, eine erfolgreiche Karriere als Data Scientist aufzubauen, sollten Sie sich unbedingt für Informatik mit einer Vertiefung in Data Science entscheiden. Es gilt als der am stärksten vertretene Abschluss unter Datenwissenschaftlern, da 18,3 % der Fachleute ihn auf diesem Gebiet besitzen.

Das ist nicht wirklich schockierend, denn Sie müssen über gute Programmierkenntnisse verfügen, um eine erfolgreiche Karriere in diesem Bereich aufzubauen. Abgesehen davon haben 16,3 % der Data-Science-Experten einen Abschluss in Statistik oder Mathematik, was wiederum nicht so überraschend ist. Es ist eine großartige Option zu prüfen, ob Sie wirklich gut in Mathe sind.