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Data Science, ein Leitfaden für Anfänger, um Datenwissenschaftler zu werden

Datenwissenschaft

Freuen Sie sich darauf, etwas über Data Science zu lernen?

Sind Sie bereit, eine Berufsausbildung oder ein Zertifikat in diesem Bereich zu erhalten?

Möchten Sie sicherstellen, dass Sie sich der Vorteile bewusst sind, die sich daraus für die Unternehmen ergeben können?

Was auch immer die Gründe für Sie sind, nach Details der Datenwissenschaft zu suchen, Sie haben den perfekten Ort, um alle Ihre Fragen zu beantworten.

Was ist Datenwissenschaft?

Die Datenwissenschaft ist definiert als eine interdisziplinäre Studie, die die wissenschaftlichen Methoden, Prozesse, Algorithmen und Systeme, um die nützlichen Informationen herauszubringen, unabhängig davon, ob die Daten strukturiert sind oder nicht. Wenn wir über Data Science sprechen, beziehen wir uns im Wesentlichen auch auf die Begriffe Data Mining und Big Data. Bis 2010 gab es kein Konzept für Data Science, aber als sich die Begriffe Big Data und Data Mining weiterentwickelten, wurde auch der Begriff Data Science geprägt.

Wer ist Datenwissenschaftler?

Anfangs gab es einen vagen Karriereüberblick über den Datenwissenschaftler, aber als er in die Praxis umgesetzt wurde, wurde die Karriere eines Datenwissenschaftlers zu einem mit Spannung erwarteten Job in den Unternehmen, und die professionell ausgebildeten Leute, die wussten, wie man mit der Datenwissenschaft umgeht, waren es sehr gefragt.

Heutzutage wissen alle großen Unternehmen, dass sie einen geeigneten Datenwissenschaftler in ihren Teams benötigen, oder sie können einfach einen professionell ausgebildeten auslagern und die gesamte Datenanalyse und Datenstrukturierung von ihm durchführen lassen. Diese Datenwissenschaftler sind heute ein wesentlicher Bestandteil jeder Organisation, da die Datenmenge stark zunimmt und einige engagierte Personen sich darum kümmern müssen.

Da die Datenwissenschaft sicher als nächste Stufe der künstlichen Intelligenz bezeichnet wird, erfordert sie nicht die Grundkenntnisse des Data Mining und der Programmierung, sondern fordert die Fachleute auf, ihre Fähigkeiten für die Datenanalyse zu erweitern und Daten mit großem Spektrum bereitzustellen Strukturanalyse für die Unternehmen. Außerdem ist der datenwissenschaftliche Prozess ein zyklischer Prozess, der von Zeit zu Zeit in die eine oder andere Phase eintritt, und der Datenwissenschaftler muss in seinen Fähigkeiten so flexibel sein, dass er sich um all diese Phasen und Ereignisse kümmern kann, die für ihn relevant sind Daten jederzeit.

Wie werde ich Datenwissenschaftler?

Da die Datenwissenschaftler in der Branche eine große Nachfrage haben, treten die Leute vor, um Experten auf diesem Gebiet zu werden. Sie können jetzt leicht Datenwissenschaft lernen Mit Hilfe der kurzen Online-Kurse bieten diese Kurse auch Zertifikate nach Abschluss und helfen sogar dabei, einige wirklich gute Jobs auf dem Gebiet zu bekommen. Wenn Sie also vorhaben, ein Profi auf diesem Gebiet zu werden, registrieren Sie sich auf einer zuverlässigen Website in diesem Bereich und werden Sie noch heute Datenwissenschaftler.

Warum Datenwissenschaftler werden?

Wenn Sie sich immer noch nicht sicher sind, wie ein Datenwissenschaftler Karriere macht, müssen Sie sich diese Statistiken ansehen. The Glassdoor hat den Job des Datenwissenschaftlers als Nummer eins in Amerika eingestuft. Auf der anderen Seite hat LinkedIn erklärt, dass der Job als Datenwissenschaftler einer der vielversprechendsten Jobs für das Jahr 2018-19 ist.

Was kann Ihnen die Karriere als Data Science bieten?

Da Daten überall sind und auch immer größer werden, kann die Notwendigkeit der Datenwissenschaft niemals übersehen werden. Obwohl der umfassende Begriff des Datenmanagements alle Bereiche des Data Mining, der Datenprogrammierung und der Datenanalyse umfasst, sind für die Verarbeitung und Verwaltung dieser Daten Fachleute mit unterschiedlichen Fachkenntnissen und Fähigkeiten erforderlich. Wenn Sie in diesem Bereich tätig sind, sollten Sie nach folgenden Karrieren suchen.

  • Daten Scientist

Ein Datenwissenschaftler muss die im Unternehmen vorhandenen Daten untersuchen und analysieren. Er kann sie abbauen, bereinigen und dann auf gut organisierte Weise präsentieren, wobei die Daten zuvor unstrukturiert waren. Der Datenwissenschaftler kann die Daten verwalten und anschließend analysieren, um gut strukturierte und strategisch platzierte Datenstrukturen zu erstellen. Im Folgenden sind die Fähigkeiten aufgeführt, die Datenwissenschaftler benötigen, wenn sie in einer bestimmten Umgebung arbeiten.

  • Programmierkenntnisse (SAS, R, Python),
  • Statistische und mathematische Fähigkeiten
  • Storytelling und Datenvisualisierung
  • SQL und maschinelles Lernen
  • Data Analyst

Ein Datenanalyst ist auch ein sehr verantwortungsbewusster und integraler Bestandteil der Datenorganisation. Der Datenanalyst fungiert als Brücke zwischen der Lücke des Datenwissenschaftlers und den geschäftlichen Anforderungen. Ein Datenanalyst analysiert und organisiert die Daten so, dass sie in einer sehr präsentablen Form vorliegen und gut organisiert werden können, so dass die Geschäftsstrategien mit ihnen übereinstimmen können. Mit einfachen Worten, ein Datenanalyst macht die Daten für alle anderen Parteien im Unternehmen lesbar und beantwortet ihre für sie relevanten Fragen. Hier sind die erforderlichen Fähigkeiten.

  • Programmierkenntnisse (SAS, R, Python)
  • statistische und mathematische Fähigkeiten
  • Daten-Wrangling
  • Datenvisualisierung
  • Dateningenieur

Ein Dateningenieur ist eine Person, die exponentiell zunehmende Datenmengen und sich schnell ändernde Daten so analysiert, dass sein Hauptaugenmerk auf der Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung der Daten liegt, damit sie dem Datenanalysten in übergeben werden können gute Figur. Die typischen Fähigkeiten, die ein Dateningenieur benötigt, umfassen Folgendes.

  • Programmiersprachen (Java, Scala)
  • NoSQL-Datenbanken (MongoDB, Cassandra DB)
  • Frameworks (Apache Hadoop)

Zusammen können diese drei Experten für Datenverwaltung die bestmöglichen Ergebnisse erzielen, die definitiv zu einer positiven und besseren Veränderung in der Organisation führen würden. Wenn Sie also eine Karriere im Bereich Data Science anstreben möchten, können diese drei Bereiche einer Ihrer mit Spannung erwarteten sein. Wir wünschen Ihnen alles Gute für Ihre Berufswahl.

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