Was ist Datenwissenschaft? Wer ist ein Data Scientist? Was ist Analytik?

Daten sind heute das Herzstück von Unternehmen und Branchen. Mit dem Aufkommen von Big Data nutzen Unternehmen und Organisationen auf der ganzen Welt das Potenzial der ihnen zur Verfügung stehenden Daten, um unter anderem das Wachstum voranzutreiben, die Rentabilität zu steigern, die Kundenzufriedenheit zu steigern und den gesamten Betriebsprozess zu verbessern. Und hinter all dem verbirgt sich ein großes Geheimnis – Data Science.

Was ist Datenwissenschaft?

Data Science ist eine Verschmelzung mehrerer Aspekte von Daten wie Dateninferenz, Algorithmusentwicklung und Technologie, um bei der Analyse von Daten zu helfen und innovative Lösungen für komplexe Probleme zu finden. Mit anderen Worten, bei Data Science geht es darum, Daten zu analysieren und kreative Wege zu finden, um das Unternehmenswachstum voranzutreiben.

Um die Frage „Was ist Data Science“ vollständig zu verstehen, müssen wir von den Grundlagen ausgehen. Auf der primären Ebene versucht die Datenwissenschaft, die verborgenen Muster in Datensätzen aufzudecken. Mit Hilfe dieser nützlichen Dateneinblicke können Unternehmen ihren Entscheidungsprozess verbessern, ihre Vertriebs- und Marketingstrategien rationalisieren, den Umsatz skalieren und vieles mehr. Zum Beispiel durchsucht Netflix Benutzerdaten, um die Sehgewohnheiten der Kunden zu verstehen, was ihre Interessen fördert und welches bestimmte Genre anstrebt, um zu bestimmen, welche Art von Shows und Filmen sie produzieren sollten.

Darüber hinaus beinhaltet Data Science auch die Entwicklung von Datenprodukten. Unter einem „Datenprodukt“ verstehen wir ein technisches Asset, das Daten verwendet und verarbeitet, um algorithmenorientierte Ergebnisse zu generieren. Eine Empfehlungsmaschine ist das beste Beispiel für ein Datenprodukt. Beispielsweise erfasst die Empfehlungsmaschine von Amazon Benutzerdaten, um eine personalisierte Empfehlungsliste basierend auf Ihren vorherigen Einkäufen oder angesehenen Artikeln bereitzustellen. In ähnlicher Weise verfolgt Spotify das Verbraucherverhalten, um ihre Präferenzen für Musik zu verstehen, und stellt so maßgeschneiderte Musiklisten für einzelne Benutzer bereit.

Eine weitere wichtige Sache, die bei der Beantwortung der Frage „Was ist Data Science“ anzugehen ist, sind die Komponenten der Data Science. Schauen wir uns dasselbe an.

Woraus besteht Data Science?

Data Science umfasst im Wesentlichen die Mischung aus drei Kernkompetenzbereichen – Mathematik, Technologie und Geschäftssinn.

1. Mathematik

Mathematik und Statistik sind das Herzstück von Data Science. Um Daten erfolgreich abbauen zu können, muss man die Daten aus quantitativer Perspektive betrachten. Die Korrelationen in Daten, das Auffinden verborgener Muster und komplexer Trends darin erfordern ein gewisses Maß an Fachwissen. Mathematische Konzepte wie klassische Statistik, Bayessche Statistik und lineare Algebra, um nur einige zu nennen.

2. Technologie und Hacking

Beim Umgang mit großen Datenmengen ist ein Händchen für Technik selbstverständlich. Ein großer Teil der Arbeit eines Datenwissenschaftlers besteht darin, technologische Tools zu nutzen, um wertvolle Muster in den Daten aufzudecken. Er/sie muss sich mit Programmiersprachen wie Java, Scala, Python, R und SQL auskennen. Ein Datenwissenschaftler muss ein überzeugter algorithmischer Hacker sein, und damit meinen wir nicht das illegale Hacken von Computern. Das bedeutet, dass sie in der Lage sein sollten, sich in komplexe Codes zu hacken und sie in verständlichere und lesbarere Formate zu zerlegen.

3. Geschäftssinn

Um auf dem Gebiet der Datenwissenschaft herausragend zu sein, muss man eine starke unternehmerische Denkweise haben. Da Data Science darauf abzielt, die Wertschöpfung von Unternehmen voranzutreiben, muss ein Data Scientist nicht nur mit der Arbeit an großen Datensätzen vertraut sein, sondern auch eine taktische Geschäftsdenkweise mitbringen. Er/sie muss in Daten eintauchen, nützliche Informationen daraus extrahieren und Unternehmensorganisationen darüber beraten, wie sie diese Informationen zu ihrem Vorteil nutzen können.

Entfernen Sie die oben genannten drei, und die Antwort auf „Was ist Data Science“ wird auf „Nichts“ reduziert.

Wer ist ein Data Scientist?

Data Scientists sind von Natur aus analytische Datenexperten, die mit den erforderlichen Fähigkeiten zur Lösung komplexer Probleme ausgestattet sind, ergänzt durch den unstillbaren Durst, eine Vielzahl von Problemen zu untersuchen, die angegangen werden müssen. Sie sind hochqualifizierte Personen, die das Beste aus beiden Welten vereinen – IT und Business. Daher sind Data Scientists teils Informatiker, teils Mathematiker und teils Trendanalysatoren.

Das Hauptziel eines Datenwissenschaftlers besteht darin, riesige Datenmengen zu sammeln, zu analysieren und zu organisieren und dabei wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die bei der Gestaltung der Geschäftsstrategien von Organisationen helfen. Im Laufe der Jahre war der Job des Datenwissenschaftlers sehr gefragt, da sich Unternehmen heute mehr denn je auf Big Data und Datenanalysen verlassen. Tatsächlich hat die Harvard Business Review erklärt , dass der Job eines Datenwissenschaftlers „der sexieste Job des 21. Jahrhunderts“ ist!

Lassen Sie uns nun einen Blick auf die Aufgabenbereiche von Data Scientists werfen.
In dem Buch Doing Data Science erläutern die Autoren C. O'Neil und R. Schutt die Pflichten von Data Scientists an sich:

„…ein Data Scientist ist jemand, der weiß, wie man Daten Bedeutung entnimmt und sie interpretiert, was sowohl Werkzeuge und Methoden aus der Statistik und dem maschinellen Lernen als auch Menschlichkeit erfordert. Sie verbringt viel Zeit damit, Daten zu sammeln, zu bereinigen und zu bearbeiten, denn Daten sind nie sauber. Dieser Prozess erfordert Beharrlichkeit, Statistik und Software-Engineering-Fähigkeiten … Sobald sie die Daten in Form gebracht hat, ist ein entscheidender Teil die explorative Datenanalyse, die Visualisierung und Datensinn kombiniert.“

Hier sind die grundlegendsten Aufgaben eines Data Scientists:

• Sammeln großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten und deren Umwandlung in umsetzbare Erkenntnisse.
• Identifizierung der Datenanalyselösungen, die das größte Potenzial haben, das Wachstum von Organisationen voranzutreiben.
• Verwenden von Analysetechniken wie Textanalyse, maschinellem Lernen und Deep Learning zur Analyse von Daten, um so verborgene Muster und Trends aufzudecken.
• Förderung eines datengesteuerten Ansatzes zur Lösung komplexer Geschäftsprobleme.
• Bereinigung und Validierung von Daten zur Optimierung der Datengenauigkeit und -wirksamkeit.
• Kommunikation aller produktiven Beobachtungen und Erkenntnisse an die Stakeholder des Unternehmens über Datenvisualisierung.

Was ist Analytik?

Inzwischen ist Ihnen bewusst, dass Analytics ein wesentlicher Aspekt der Datenwissenschaft ist. Datenwissenschaftler müssen sich auf Analysen verlassen, um aussagekräftige Muster in den Rohdaten aufzudecken. Aber was genau bedeutet Analytics?

Analytics ist der Prozess, Daten aus mehreren Quellen zu sammeln und die Daten zu verarbeiten, zu untersuchen und zu interpretieren, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Es ist ein Bereich, der multidimensionale Werkzeuge wie Mathematik, Statistik, Vorhersagemodellierung und ML verwendet, um nützliche Muster in Daten aufzudecken. Analytics kann in zwei Kategorien eingeteilt werden:

• Quantitative Datenanalyse – Diese Art der Analyse analysiert numerische Daten mit quantifizierbaren Variablen, die statistisch gemessen werden können.
• Qualitative Datenanalyse – Diese Analyse verfolgt einen eher interpretativen Ansatz für Daten, dh sie zielt darauf ab, die Muster in nicht-numerischen Daten (Text, Bilder, Audio, Video) zu „verstehen“.

Da sich in verschiedenen Branchen auf der ganzen Welt immer mehr Daten ansammeln, wird Analytics immer mehr zu einem integralen Bestandteil von Unternehmen. Um auf dem hart umkämpften Markt zu bestehen, müssen Unternehmen die ihnen zur Verfügung stehenden Daten nutzen, um Wege zu finden, wie sie der Konkurrenz einen Schritt voraus bleiben können. Und die Antwort darauf ist natürlich Data Analytics. Vom Gesundheits- und Bildungssektor bis hin zu Sport und Smart Homes erobert die Analytik das Geschäft schnell im Sturm.

Ich hoffe, dieser Artikel hat dazu beigetragen, Ihre Fragen zum Thema „Was ist Data Science“ zu beantworten. und mehr!

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