Was ist Data Science und wie wird man Data Scientist?



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Data Science geht es nicht nur um Daten. Die bloßen Grundlagen sind zu erkennen, was alle Daten zu halten, zu identifizieren, wie sie für verschiedene Ergebnisse zu verarbeiten. Damit ist es nicht getan. Datenwissenschaftler müssen Leerzeichen in Daten herausfinden und diese mit Daten füllen, die in Zukunft möglicherweise” auftauchen werden. Data Science geht es im Wesentlichen darum, Punkte in Unternehmen zu verbinden und vorhandene und nicht vorhandene Daten zu nutzen, um den Anforderungen jedes Unternehmens gerecht zu werden.

Data Science ist einer der heißesten Bereiche der Technik und damit auch der Bedarf an Datenwissenschaftlern weltweit. In der Tat, ein neues Online-Microsoft-Zertifizierungsprogramm namens Microsoft Professional Degree Program wurde ebenfalls angekündigt.

Was ist Datenwissenschaft

Die meisten von uns denken, dass Data Science nur Statistik ist. Wenn Sie gut in der Statistik sind, können Sie die Zahlen beliebig darstellen: Diagramme, Infografiken, etc. Werden Sie in der Lage sein, die unterschiedlichen Datenanforderungen für das Unternehmen in verschiedenen Bereichen zu identifizieren? Können Sie Daten “vorhersehen”? Werden Sie in der Lage sein, Datenstücke auszufüllen, die benötigt werden, aber noch nicht verfügbar sind? Diese Fragen gehören nicht nur zur Statistik.

Was ist Datenwissenschaft? Überprüfen wir es, indem wir jeden Schritt auflisten, so dass das Gesamtbild entsteht. Als solches ist es schwierig, es in einem Satz zu erklären, aber ich werde es versuchen. Datenwissenschaft ist die Wissenschaft, die es Ihnen ermöglicht, Daten für verschiedene Zwecke zu identifizieren, geschäftliche Informationsbedürfnisse zu identifizieren und die Daten mit Hilfe von Werkzeugen zu verarbeiten, die für das Gedeihen eines Unternehmens notwendig sind. So,Data Science ist ein bisschen von allem. Es beinhaltet nicht nur statistische Fähigkeiten, sondern auch ein wenig Managementfähigkeiten, etwas Sprachverarbeitung, Recherchefähigkeiten, ein wenig maschinelles Lernwissen und eine vollständige Vorstellung davon, welche Werkzeuge erforderlich sind, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.

Data Science enthält alle folgenden Informationen, unabhängig davon, was in einem Unternehmen verwendet wird:

  1. Schaffung des Datenbedarfs
  2. Kategorisierung von Datensätzen nach ihrer möglichen Verwendung
  3. Strategische Speicherung von Datensätzen vor Ort oder in der Cloud; in beiden Fällen sollten die Datensätze bei Bedarf sofort verfügbar sein
  4. Verständnis von Geschäftsprozessen und wie unterschiedliche Datensätze für jeden von ihnen nützlich sind
  5. Verstehen von Geschäftsentscheidungen, um dem Unternehmen zu helfen, es besser zu machen
  6. Fähigkeit, Daten mit verschiedenen Werkzeugen zu verarbeiten: Tabellenkalkulationen, Datenbanken, Programmiersprachen usw., um den Anforderungen von Geschäftsprozessen gerecht zu werden
  7. Fähigkeit, vorauszusehen, welche Art von Daten in naher Zukunft eingehen werden, und sie für aktuelle Prozesse zu verwenden
  8. Analyse der Ergebnisse eines Prozesses und Rückkehr zum Zeichenbrett zur Verbesserung

Die obige Liste ist nicht vollständig, hebt aber die Hauptpunkte der Datenwissenschaft hervor. Wie der erste Punkt andeutet, müssen Datenwissenschaftler in der Lage sein, Unternehmen davon zu überzeugen, dass alle Daten nützlich sind und daher für eine lange Zeit gespeichert werden sollten. Vielleicht legen Sie diese nützlichen alten Datenbanken für 10-15 Jahre auf einer gemeinsamen Cloud an, damit sie sich diese ansehen und effektivere Datenbanken erstellen können? Jeder Bedarf kann entstehen, da sich das Geschäftsumfeld ständig verändert. Gesetze der Landveränderung, Geschäftsprozesse ändern sich und Daten müssen angepasst werden. Je mehr Daten Sie also zur Hand haben, desto effektiver werden Sie sein.

Eigenschaften & Anforderungen an einen Datenwissenschaftler



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Im dritten Absatz habe ich versucht, die Datenwissenschaft als eine Verschmelzung von Marketing, Management, Statistik und Machine Learning Wissenschaft zu beschreiben. Statistische Fähigkeiten reichen nicht aus. Du wirst mehr als das brauchen.

Zuerst benötigen Sie Mathekenntnisse ls. Sie wären neben der einfachen Arithmetik auch Calculus und Algebra. Lernen Sie das metrische System für Berechnungen, da diese präzise sind. Sie müssen gut in Permutationen und Kombinationen sein. Ein Zertifikatskurs in Mathematik kann all dies abdecken. Es gibt auch Online-Kurse bei Coursera.

Es ist hilfreich, wenn Sie Erfahrung oder Kenntnisse im Teammanagement haben. Auch Zertifikate und Diplome in Betriebswirtschaft verschaffen Ihnen einen Vorsprung.

Sie müssen mindestens eine Datenverarbeitungssprache erlernen. Von den Anzeigen, die ich gesehen habe, sind Python und R immer gefragt. R ist ein Teil von Hadoop, wenn du also ein Zertifikat in Hadoop hast, steigen deine Chancen, eingestellt zu werden.

Die Anforderungen, Datenwissenschaftler zu werden, werden sich ständig ändern, da immer mehr Dinge zu Data Science hinzukommen. Zum Beispiel, ein bisschen Machine Learning Erfahrung wird einen weiten Weg gehen, um einen guten Job in diesem Bereich zu bekommen, weil sich jeder in diesen Tagen auf KI konzentriert.

Die Berufsbilder von Data Scientist variieren von Unternehmen zu Unternehmen. An einem Ort brauchen sie einfach Analytik, an einem anderen Ort wollen sie Datenwissenschaftler, die an künstlicher Intelligenz arbeiten. Sehen Sie sich die Liste an, die ich geschrieben habe, um Data Science zu erklären. Je mehr Punkte Sie abdecken können, desto besser wird es für Sie sein.

Wenn Sie noch Fragen haben, wie z.B. was ist Datenwissenschaft oder was sind die Voraussetzungen, um Datenwissenschaftler zu werden, hinterlassen Sie bitte Kommentare. Ich werde versuchen, Antworten für Sie zu bekommen.



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