So werden Sie Data Scientist im Jahr 2024

Da Unternehmen versuchen KI in ihre Arbeitsabläufe zu integrieren, wird es immer wichtiger, ein kompetentes Datenteam zu haben. Welche Datenkarrieren gibt es im Jahr 2024 und wie wird man ein Datenexperte?

Was ist Data Science?

Data Science ist eine komplexe Disziplin, die Mathematik, Statistik, Advanced Analytics, Computerprogrammierung und zunehmend auch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen kombiniert, um Geschäftsdaten zu verarbeiten, Erkenntnisse und Trends aufzudecken und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Data Science ist eine interessante Mischung aus analytischem und Big-Picture-Denken, Statistik und Storytelling.

Welche Datenkarrieren gibt es im Jahr 2024?

Im Jahr 2024 werden Datenkarrieren immer komplexer.

Zu den interessanten Datenkarrieren gehören:

1. Dateningenieur
2. Ingenieur für maschinelles Lernen
3. KI-Datenanalyst
4. Wirtschaftsanalytiker
5. Statistiker

Erfahren Sie mehr.

Zu dieser Komplexität kommt hinzu, dass die Berufsbezeichnungen je nach Branche und Unternehmen variieren können. Für den Rest dieses Blogs konzentrieren wir uns auf die übergeordnete Berufsbezeichnung Data Scientist.

Was macht ein Data Scientist?

Im Jahr 2024 hat das Internet rund 5,35 Milliarden aktive Nutzer, von denen jeder täglich etwa 15,87 TB an Daten erzeugen kann.

Auch wenn ein durchschnittliches Unternehmen nur mit einem Bruchteil dieses Betrags arbeiten würde, ist es immer noch überwältigend, komplex und kann widersprüchlich sein. Wie kann ein Unternehmen seine Zahlen verstehen und strategische Entscheidungen über sein Wachstum treffen? Hier werden Data Scientists von unschätzbarem Wert.

Allein oder im Team nutzen Data Scientists ihre Statistik- und Programmierkenntnisse, um riesige Datenmengen aus verschiedenen Quellen zu analysieren und Erkenntnisse zu gewinnen, die das Management in seinem Entscheidungsprozess nutzen kann.

• Identifizieren Sie relevante Datenquellen
• Sammeln, Integrieren und Vorverarbeiten von strukturierten und unstrukturierten Daten
• Entwicklung von Algorithmen und Modellen zum Mining von Daten; Experimentieren Sie, um die effizientesten Analysemethoden zu finden
• Testen, Bereinigen und Validieren von Daten
• Arbeiten Sie mit Softwareentwicklern und ML-Ingenieuren zusammen, um Prozesse zu automatisieren und Vorhersagemodelle zu erstellen
• Kombinieren von Datenmodellen durch Ensemble-Modellierung
• Analysieren Sie Daten, um Trends und Muster aufzudecken
• Präsentieren von Erkenntnissen mithilfe von Datenvisualisierungstechniken
  
  

Wie viel verdient ein Data Scientist?

Im Jahr 2024 beginnen die Gehälter für Data Scientists bei 32.000 £; erfahrene Data Scientists können mehr als 70.000 £ verdienen.

Data Scientists können auch als Berater mit unterschiedlichen Tarifen arbeiten.

Welche Fähigkeiten braucht man, um Data Scientist zu werden?

Data Scientist ist eine komplexe Rolle – Sie müssen in der Lage sein, mit Daten zu arbeiten, sie zu verstehen und anderen Kollegen, die nicht so technisch versiert sind, zu helfen, sie ebenfalls zu verstehen.

Um Data Scientist zu werden, müssen Sie folgende Eigenschaften abdecken:

1. In der Lage sein mit Kollegen aus verschiedenen Teams zu kommunizieren, auch oft mit Menschen, die keinen technischen Hintergrund haben.

Um Daten verarbeiten zu können, müssen Sie verstehen, wie diese Daten verwendet werden und nach welchen Erkenntnissen Ihr Team sucht. Was wollen sie tun? Welche Art von Strategie werden Ihre Erkenntnisse nutzen, um zu informieren? Ein Gesamtüberblick über diese Parameter wird Ihnen in Ihrer Rolle sehr helfen.

2. Ein Teamplayer sein.

Es klingt banal, aber je komplexer die Branche, für die Sie arbeiten, und je größer Ihr Unternehmen ist, desto mehr müssen Sie starke Verbindungen zu Kollegen aufbauen. Diese werden Ihnen helfen, den Bereich zu durchdringen und Probleme schneller zu lösen.

3. Daten analysieren können.

Wie Sie es von einer technischen Stelle erwarten würden, benötigen Sie fortgeschrittene Kenntnisse in Mathematik, Statistik, Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Analysis und anderen Spezialgebieten. Jeder hat jedoch Schwachstellen; Lass dich nicht entmutigen, wenn du kein Mathe-Genie bist. In dieser Rolle geht es um Technik, aber auch um das Denken in großen Zusammenhängen, und Data-Science-Tools werden immer benutzerfreundlicher.

3. Daten mit Software verarbeiten können.

Dazu müssen Sie mindestens eine Programmiersprache wie Python, R, SQL/MySQL oder C/C++ beherrschen Finden Sie die Programmiersprache, die Sie am meisten anspricht, und lernen Sie sie; Andere werden leichter zu verstehen sein. Wenn Sie in eine bestimmte Branche einsteigen möchten, recherchieren Sie die dort verwendeten Programmiersprachen und konzentrieren Sie sich auf diese.

4. Daten visualisieren können.

Um Erkenntnisse zu gewinnen, müssen Sie die Daten in Visualisierungssoftware wie Tableau, Qlik Sense, Zoho, Microsoft Power BI, Matplottlib oder d3.js ziehen. Diese Software hilft Ihnen, Erkenntnisse zu entwickeln, die Sie dann Ihrem Team präsentieren können.

5. Eine Geschichte erzählen können.

Sobald Sie wissen, dass Ihre Ergebnisse korrekt sind, müssen Sie sie je nach Ihrer beruflichen Rolle möglicherweise dem breiteren Team und den Stakeholdern auf ansprechende Weise präsentieren. Um auf die Punkte 1 und 2 zurückzukommen: Kommunizieren Sie mit Ihrem Team, um die Art von Erkenntnissen zu verstehen, nach denen es sucht, und verwenden Sie Software – von der bescheidenen PowerPoint-Präsentation bis hin zu Flow Immersive, Flourish oder Tableau Story Points, um Ihre Ergebnisse zu erläutern.