Karriere in der Datenwissenschaft

Für kompetente Experten bleibt Data Science einer der vielversprechendsten und gefragtesten Berufe. Ein Data-Science-Job ist sowohl erfüllend als auch profitabel, aber der Einstieg in das Feld ist nicht einfach. Ein Bachelor- oder Masterabschluss ist nicht erforderlich, um in Data Science zu arbeiten. Was benötigt wird, sind die entsprechenden Fähigkeiten und Kenntnisse.

Dieser Blog hilft Ihnen dabei, die vielen Berufswege und wesentlichen Fähigkeiten zu verstehen und eine vielversprechende Karriere in der Datenwissenschaft zu beginnen.

Um eine erfolgreiche Karriere in der Datenwissenschaft zu beginnen, benötigen Sie lediglich technische Fähigkeiten wie Analyse, maschinelles Lernen, Statistik und neuronale Netze sowie die Fähigkeit, Probleme zu lösen, kritisch zu denken und Geschichten zu erzählen.

Was sind die Vorteile einer Data Science-Karriere?

Aufgrund der großen Datenmengen, die unternehmensübergreifend generiert werden, und der Notwendigkeit einer effektiven datengesteuerten Entscheidungsfindung ist der Bedarf an Data-Science-Fähigkeiten stark gestiegen.

Hohes Gehalt:

Berufserfahrung ist die wichtigste Determinante bei der Bezahlung von Data Science; Dennoch ist das Durchschnittseinkommen eines Data-Science-Einsteigers höher als das Durchschnittsgehalt in den Vereinigten Staaten.

Komplexe Probleme lösen:

Die Hauptaufgabe eines Datenwissenschaftlers besteht darin, Erkenntnisse zu gewinnen, indem er riesige Mengen an Rohdaten analysiert und verarbeitet. Wie können Sie zum Beispiel den Verkauf steigern? Um die Probleme zu finden, die in den heutigen Unternehmensprozessen nicht angegangen werden.

Da Daten in vielen Bereichen des Lebens gesammelt werden, von Marketing über Gesundheit bis hin zu Sport und Unterhaltung, ist die Möglichkeit, Wissen aus Daten zu extrahieren, eine sehr starke Position.“

Weniger anfällig für Jobautomatisierung:

Im Allgemeinen gilt: Je spezialisierter eine Arbeit ist (je weniger Personen sie ausführen), desto unwahrscheinlicher ist eine Automatisierung, da die Motivation geringer ist, die erforderlichen Ressourcen zu investieren, um eine Maschine zu bauen, die die Aufgabe ausführen kann.

An diesem Punkt wird Data Science ein notwendiges Talent sein, das nicht auf ein paar Experten beschränkt ist, und wir brauchen niemanden, der speziell in Data Science ausgebildet wurde.

Ich sehe dieser Zeit optimistisch entgegen, weil ich immer wieder den Wert von Fachkenntnissen beim Aufbau effizienter Data-Science-Pipelines gesehen habe. Data Science kann ihr Versprechen einlösen, die Effizienz zu steigern und objektive Entscheidungen zu ermöglichen, wenn die richtigen Werkzeuge in die Hände von Personen mit Kompetenz in einem Sektor gelegt werden. Es ist unwahrscheinlich, dass Data-Science-Positionen durch Automatisierung ersetzt werden, aber wenn die richtigen Tools entwickelt werden, könnte ein Data Scientist zu einer Nischenspezialität werden.

Personen mit einem ausgeprägten Verständnis dafür, wie Daten mithilfe analytischer Fähigkeiten in nutzbare Erkenntnisse umgewandelt werden, haben gute Chancen auf eine erfolgreiche Karriere in der Datenwissenschaft.

Data Scientist werden

Lernen Sie die Grundlagen

Als Data-Science-Profi sollten Sie über ein gründliches Verständnis der Prinzipien der Data Science verfügen, wie z. Außerdem sollten Sie mit Programmiersprachen wie R, Python, SQL, Hadoop und Datenvisualisierungssoftware wie Tableau und Power BI vertraut sein.

Wenn Sie daran interessiert sind, Data Scientist zu werden, können Sie sich für den Kurs anmelden und von einem engagierten Mentor lernen.

Wähle die richtige Rolle:

Im Bereich Data Science gibt es zahlreiche Jobmöglichkeiten. Ein Experte für Datenvisualisierung, ein Experte für maschinelles Lernen, ein Data Scientist, ein Data Engineer usw. sind nur einige der zahlreichen Möglichkeiten. Abhängig von Ihrer Vorgeschichte und Berufserfahrung kann es einfacher sein, in eine Rolle einzusteigen als in eine andere. Wenn Sie beispielsweise Softwareentwickler sind, wäre der Wechsel zum Data Engineering nicht schwierig. Bis Sie sich also darüber im Klaren sind, was Sie werden wollen, müssen Sie entscheiden, welchen Weg Sie einschlagen und welche Fähigkeiten Sie entwickeln möchten.

Treten Sie Data-Science-Communities bei:

Die Hauptverantwortung eines Datenexperten besteht darin, in Zusammenarbeit mit internen und externen Stakeholdern entscheidende Erkenntnisse zu gewinnen. Abgesehen davon halten viele Data Scientists gerne Kontakt zu ihren Kollegen in ähnlichen Rollen, um neue Ideen und Ansätze zu diskutieren. Um beim Thema Data Science auf dem Laufenden zu bleiben, können Sie sich in solchen Gruppen mit Gleichgesinnten austauschen.

Ich gehe mit Ihnen die drei beliebtesten Data-Science-Communities durch.

Kaggle:

Es ist eine der weltweit größten Data-Science-Communities. Es wurde in erster Linie als Werkzeug zur Bewertung und Zusammenstellung von Teams für verschiedene Turniere entwickelt. Es unterstützt Sie beim Suchen und Veröffentlichen von Datensätzen, beim Erkunden und Erstellen von Modellen in einer webbasierten Umgebung und beim Teilen Ihrer Arbeit mit anderen Wissenschaftlern und Ingenieuren. Das Beste ist, dass Kaggle heute über 3 Millionen aktive Mitglieder hat, die die Plattform nutzen können, um ihr Wissen und ihre Erfahrung einzubringen.

IBM Data Science-Community:

Die Data-Science-Webseiten von IBM sind bekannt, weil sie die Blogs und Podcasts einiger Koryphäen der Branche hosten. Wenn Sie besonderen Rat von einem Branchenexperten benötigen, ist die IBM Data Science Community eine wunderbare Anlaufstelle. Es ist nicht so einladend für Neuankömmlinge wie einige der anderen Gemeinden hier, aber das ist nicht immer eine negative Sache.

Reddit:

Es ist eine seltsame Data-Science-Gruppe, die eher für den Austausch von Memes als für die Beantwortung ernsthafter wissenschaftlicher Bedenken bekannt ist. Es gibt eine Reihe von Subreddits, die sich der eingehenden Debatte über Papiere widmen. Einige der beliebtesten Subreddits sind r/datascience, r/dataisbeautiful und r/MachineLearning.

Wählen Sie eine Sprache/Tool

Anfänger stellen sich diese Frage wahrscheinlich am häufigsten. Welche Sprache/welches Tool sollte ich verwenden, um in einer Data-Science-Karriere erfolgreich zu sein? Bevor ich diese Frage beantworte, möchte ich darauf hinweisen, dass Tools nur für die Implementierung verwendet werden sollen; es ist wichtiger, das Konzept zu verstehen. Python ist die am weitesten verbreitete und einfachste Sprache in der Data-Science-Branche; Es ist eine benutzerfreundliche Sprache, die auch von technisch nicht versierten Personen verwendet werden kann. Lassen Sie mich Ihnen einen kurzen Überblick über die derzeit beliebtesten Sprachen und Tools geben.

Obwohl Microsoft Excel für die Datenanalyse verwendet werden kann, sind Kenntnisse in High-Level-Datenanalysetools erforderlich, um Data Scientist zu werden.

Auf diese Tools gehen wir später noch genauer ein.

Python:

Python ist die beliebteste Programmiersprache für Data Science und maschinelles Lernen sowie eine der beliebtesten Computersprachen im Allgemeinen.

Datenanalyse, Datenvisualisierung, KI, Verarbeitung natürlicher Sprache und robotergestützte Prozessautomatisierung sind mit der Programmiersprache Python möglich. Python kann zum Erstellen von Web-, Mobil- und Desktop-Apps verwendet werden. Es ermöglicht prozedurale, funktionale und andere Programmierstile sowie Erweiterungen, die in C oder C++ geschrieben sind, zusätzlich zur objektorientierten Programmierung.

Es wird nicht nur von Datenwissenschaftlern, Programmierern und Netzwerkingenieuren verwendet, sondern auch von nichttechnischem Personal wie Buchhaltern, Mathematikern und Wissenschaftlern, die von seinem benutzerfreundlichen Charakter angezogen werden.

R:

Die Programmiersprache R ist eine kostenlose Open-Source-Umgebung für statistische Berechnungen, Grafiken und Datenverarbeitung, -analyse und -visualisierung. R ist eine der beliebtesten Sprachen für Data Science und Advanced Analytics, da es von der Mehrheit der Data Scientists, Universitätsforscher und Statistiker zum Abrufen, Bereinigen, Analysieren und Präsentieren von Daten verwendet wird.
Tools zur Datenvisualisierung:
Ein Data-Science-Experte sollte in der Lage sein, eine starke Geschichte zu erzählen und Visualisierungstools effektiv einzusetzen, um seine Ideen dem Publikum zu vermitteln. Werfen wir einen Blick auf einige der beliebtesten Datenvisualisierungstools der Branche.

Tabelle:

Tableau ist ein Business-Intelligence- und Datenvisualisierungstool. Die Art und Weise, wie Einzelpersonen Daten zur Lösung von Problemen verwenden, ändert sich dank dieses visuellen Analysetools. Tableau macht Daten sichtbarer und verständlicher und ermöglicht es Unternehmen, datengesteuerter zu werden. Es ist einfach zu bedienen und hat sich schnell zu einer beliebten Wahl für moderne Business Intelligence entwickelt. Es hilft bei der Exploration, Verwaltung und Entdeckung von datengesteuerten Erkenntnissen, die Unternehmen transformieren können. Es ist eine leistungsfähigere, sicherere und anpassungsfähigere Analyseplattform.

Tableau bietet eine Vielzahl von Tools, einschließlich Desktop, Server, CRM und mehr, die Sie verwenden können, um geschäftliche Anforderungen zu erfüllen.

PowerBI:

Power BI ist eine Reihe von Softwarediensten, Apps und Konnektoren, die zusammenarbeiten, um Ihre Rohdaten in eine visuelle Darstellung umzuwandeln. Zum Speichern der Informationen könnte eine Excel-Tabelle oder eine Sammlung cloudbasierter und lokaler hybrider Data Warehouses verwendet werden. Power BI macht es einfach, eine Verbindung zu Ihren Datenquellen herzustellen, das Wesentliche zu visualisieren und aufzudecken und Ihre Ergebnisse mit beliebigen Personen zu teilen. Es ist eines der branchenweit am häufigsten verwendeten Business-Intelligence-Tools.

Effektive Kommunikationsfähigkeiten

Die Leute denken, dass sie, wenn sie technisch versiert sind, das Vorstellungsgespräch für eine Karriere in der Datenwissenschaft meistern werden, wenn sie ein großartiger Kommunikator sind. Dies ist eine Erfindung. Um Ihre Ideen dem Publikum mitzuteilen, sollten Sie über effektive Kommunikationsfähigkeiten verfügen.

Bemühe dich, aus deinem Freund einen guten Kommunikator zu machen. Hören Sie sich Ihre Einführung an und erbitten Sie ehrliche Kritik. Er bringt dich zum Spiegel!

Sie können Ihre Gedanken mit einem Kollegen besprechen oder Ihren Fall in einem Meeting beweisen, wenn Sie über gute Kommunikationsfähigkeiten verfügen. Jeder, der sich für eine Karriere in der Datenwissenschaft interessiert, sollte über diese Kompetenz verfügen.

Fazit

Arbeitgeber investieren viel Zeit und Geld in den Bereich Data Science, da er sehr gefragt ist. Sie können eine vielversprechende Karriere in der Datenwissenschaft starten, indem Sie die notwendigen Schritte unternehmen. Ich hoffe, dass dieser Blog Ihnen dabei geholfen hat, zu verstehen, wie Sie eine vielversprechende Karriere in der Datenwissenschaft beginnen können.