Warum wechseln Management- und Handelsstudenten zu Data Science?

Die Welt läuft heute auf Daten. Vom Aufwachen bis zum Zubettgehen nehmen Daten unzählige Eingriffe in den regulären Ablauf Ihres Lebens vor. Tatsächlich sind einige von ihnen so wesentlich für das moderne Leben, dass wir uns dessen nicht einmal bewusst sind. Im Durchschnitt werden heute weltweit täglich 2,5 Quintillionen Bytes an Daten produziert und verwendet.

Sei es der Wecker, den Sie auf Ihrer Smartwatch stellen, oder Ihr Befehl „Licht aus, Alexa“, bevor Sie in den Schlaf abdriften, Daten sind mit jedem winzigen Aspekt Ihres Lebens verflochten. Shakespeare hatte gespitzt: „Das Leben ist nur ein wandelnder Schatten …“, aber wenn wir sein zeitgenössisches Gegenstück finden würden, wäre es, dass das Leben nur ein wandelnder Schatten von Daten ist. Jede neue Innovation ist auf Datenanalyse und Datenanwendungen angewiesen. Aus diesem Grund hat sich eine Karriere in Data Science als Top-Favorit unter Absolventen verschiedener akademischer Disziplinen herauskristallisiert . Wenn Sie daran interessiert sind, Data Science zu lernen, sehen Sie sich unsere Data Science-Kurse an.

Da solche Daten alle Facetten unseres Lebens dominieren, werden diejenigen, die mit Daten umgehen, entscheidend für den wirtschaftlichen und sozialen Fortschritt der Welt. Es ist daher keine Überraschung, dass sich eine Karriere in der Datenwissenschaft zu einem der lukrativsten Ziele für Hochschulabsolventen für Studenten aus einer Vielzahl von Disziplinen entwickelt hat.

Was ist Datenwissenschaft?

Um besser zu verstehen, was Data Science ist, machen wir einen Spaziergang in die Vergangenheit. Erinnern Sie sich an die Tage vor Google Docs und Festplatten, als wir die Dateien auf CDs und Disketten „brennen“ mussten, um Inhalte zu teilen? Von diesen bis hin zu den allgegenwärtigen USB-Laufwerken oder sogar Software-Tools wie WeShare hat sich das Teilen von Daten im Laufe der Jahre enorm weiterentwickelt. Dies ist im Grunde eine Technologie, die sich an die größeren Datenmengen anpasst, die heutzutage regelmäßig produziert werden.

Wenn wir auf die Speicherplätze der Floppy-Ära oder gar die Microdisks der ersten Smartphone-Generation zurückgreifen, könnten wir der enormen Datenmenge, die heute herumschwirrt, nicht gerecht werden. Eine bessere Verwaltung, Kalibrierung und Anwendung von Daten ist das Gebot der Stunde, und einfach gesagt, die Wissenschaft hinter dem Umgang mit Daten ist Data Science.

Wer verarbeitet Daten?

Der Umfang der Daten hat nicht nur in der Menge zugenommen, sondern auch in ihrer vielfältigen Nutzung und komplizierten Anwendung. Jeder Lebensbereich erfordert die Nutzung von Daten, die treffender als „Big Data“ bezeichnet werden. Data Science steht an der Schnittstelle verwandter Felder wie Statistik, Softwareentwicklung, Informatik und Mathematik. Daher sind spezielle Fähigkeiten erforderlich, um Data Science angemessen zu verwalten.

Data Science umfasst Analysen und Anwendungen, um konkrete Geschäftslösungen zu entwickeln. Um ein Data Scientist zu sein, wird daher erwartet, dass man mehr als einen Hut aufsetzt. In der Tat haben diejenigen, die einen technologischen Hintergrund haben, insbesondere Informatik oder Softwareentwicklung, eine stärkere Basis in diesem Bereich. Aber wie bereits gezeigt, beinhaltet Data Science auch das Treffen mathematischer Entscheidungen, die Analyse der Marktstatistiken und deren Verwaltung für die Geschäftsentwicklung. Erfahren Sie mehr über die Bedeutung von Data Science.

Dementsprechend groß ist auch die Nachfrage nach kaufmännischen und betriebswirtschaftlichen Studiengängen. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es zwar keine Voraussetzung gibt, sich als Data Scientist zu qualifizieren, aber es hilft, über eine starke Wissensbasis in Informatik oder Management, Handel und verwandten Disziplinen zu verfügen.

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Was sind die verschiedenen Rollen in der Datenwissenschaft?

Data Science ist kein monolithisches Feld. Data Science hat einen vielfältigen Karriereweg. Es beinhaltet verschiedene Spezialisierungen und hat zahlreiche Unterkategorien. Da die Natur von Daten und ihre potenziellen Anwendungen so vielfältig sind, ist Fachwissen aus verschiedenen Disziplinen erforderlich, um verschiedene Aspekte der Datenwissenschaft zu behandeln.

Es reicht von der Softwareseite, die Datenvisualisierung, maschinelles Lernen, Full-Stack-Entwicklung bis hin zur optimalen Speicherung von Daten, Big Data Management und der analytischen Seite umfasst, die Markteinblicke und Business Intelligence umfasst. Data Science ist der Zusammenfluss einer Vielzahl von Fachkenntnissen. Ob Sie also einen technischen Hintergrund haben oder einen Abschluss in Management oder Handel haben, Data Science hält einige hochinteressante Perspektiven für Sie bereit.

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Gibt es eine Nachfrage nach Data Science in modernen Märkten?

Oft stößt man auf die Frage, warum eine Karriere in Data Science? Die Antwort ist einfach. Daten sind die Zukunft. Unternehmen verlassen sich heute stark auf datengestützte Fakten und Statistiken, um Geschäftsentscheidungen zu treffen. In der heutigen wettbewerbsintensiven Welt gibt es keinen Spielraum mehr für Annahmen. Unternehmen stützen ihre Entscheidungen also auf die Daten, die von Marktexperten erstellt und analysiert werden.

Diese werden dann in Programmierstrukturen eingepasst, um die Leistung des Unternehmens mit Hilfe von Technologie zu verbessern. Sei es die analytische Seite der Dinge oder die Programmierseite des Ausführungswinkels, Experten aus Management, Handel und Software spielen eine herausragende Rolle dabei, Data Science in der heutigen Zeit zu einem integralen Bestandteil fast jeder Branche zu machen. Sie nennen eine Branche oder ein Unternehmen, Sie haben die Anwendung von Data Science.

Haben Sie sich jemals gefragt, warum große Konglomerate wie Facebook und Whatsapp uns, den Benutzern, erlauben, ihre Dienste kostenlos in Anspruch zu nehmen und dennoch so erstaunliche Gewinne zu erzielen? Die Antwort liegt in der Datenwissenschaft. Social-Media-Plattformen haben sich zu robusten Datenspeichern zum Kundenverhalten entwickelt. Dies bietet Unternehmen Einblicke in ihre Zielgruppe, und auch hier verarbeiten Data Scientists die Daten auf raffinierte Weise zu End-to-End-Lösungen, die den Unternehmen wiederum dabei helfen, profitable Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Welche Rolle spielt ein Professional mit kaufmännischem Hintergrund in Data Science?

Data Science hängt davon ab, die aus den Marktdaten abgeleiteten Informationen quantitativ in umsetzbare Berichte und Lösungen umzuwandeln. Zahlen spielen in der Data Science eine entscheidende Rolle. Da die Hauptstütze der meisten Handelsabschlüsse Wirtschaft und Mathematik kombiniert, sind die Fähigkeiten eines Handelsabsolventen für die Datenwissenschaft wertvoll.

Man muss aus den verfügbaren Daten genaue Berechnungen anstellen, um die eine oder andere Geschäftsentscheidung zu treffen. Dementsprechend sind Kenntnisse in Algebra, Wahrscheinlichkeit und Statistik neben einem gründlichen Verständnis der Märkte und Gewinne, die ein Fachmann mit einem Abschluss in Handel in die Datenwissenschaft einbringt, von entscheidender Bedeutung.

Welche Rolle spielt ein Profi mit Managementhintergrund in Data Science?

Sobald die erforderlichen Berechnungen durchgeführt wurden, werden die Daten mithilfe verschiedener Algorithmen in das maschinelle Lernen eingepasst. Das ultimative Ziel von Data Science ist es, die Datenerkenntnisse in nutzbare Geschäftslösungen umzusetzen. Hier kommt die Relevanz eines Management Professionals ins Spiel. Um die Ergebnisse von Data Science umzusetzen, muss man das Ziel verstehen.

Datenanalyse und Datenspeicherung spielen dabei eine entscheidende Rolle. Die Analyse der riesigen Datensätze in prädiktive und umfassende Formate, die wahrscheinlich Chancen für die Unternehmen schaffen, ist das, was Managementexperten gut können, und dies kann sich als Vorteil für die Datenwissenschaft erweisen.

Wie sind die Berufsaussichten für Management- und Handelsstudenten in Data Science?

Da die Daten immer größer werden, steigt die Nachfrage nach Fachleuten mit statistischen und analytischen Fähigkeiten. Derzeit fehlt der Datenwissenschaft beides. Laut einem Mckinsey-Bericht fehlten in den USA etwa 190.000 Fachleute aus dem Management- oder Handelsbereich für den Umgang mit Big Data. Ob es sich nun um einen Datenarchitekten oder einen Geschäftsanalysten handelt, diejenigen mit einem Management- oder Handelsabschluss werden wahrscheinlich die Gehaltspakete in der Datenwissenschaft anführen.

Einpacken

Wenn Sie sich immer noch fragen, warum eine Karriere in der Datenwissenschaft, wenn Sie einen Abschluss in Handel oder Management haben, denken Sie an all die großen Namen, angefangen bei Google, Facebook, Apple, Airbnb, PayPal und vielen anderen, die 70 % ihrer Belegschaft für Daten einsetzen Wissenschaft. Mit der richtigen Eignung sind also im Bereich Data Science keine Grenzen gesetzt. Lesen Sie mehr über die Top-Unternehmen, die Data Scientists einstellen.

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