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Wie wird im Jahr 2022 Data Scientist?

Zuletzt aktualisiert: 24. Mai 2022
Schnelle Übersicht:

Wie wird im Jahr 2022 Data Scientist?

Data Scientist sind „DIE“ neuen Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen, die heute in jedem datengetriebenen Unternehmen unverzichtbar sind. Dies erklärt unter anderem die wachsende Nachfrage nach diesen Experten und Expertinnen auf dem Markt sowie ihr Gehalt.

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Data Scientists sind Experten und Expertinnen für Data Science. Ihre Aufgabe? Sie gewinnen Wissen aus Daten, um die an sie gestellten Fragen zu beantworten. Ihre Arbeit geht über Business Intelligence hinaus: Sie sind im Big Data Bereich tätig; dazu haben sie Mathematik, Statistik studiert und beherrschen verschiedene Programmiersprachen.

Welche Kompetenzen und Kenntnisse brauche ich, um Data Scientist zu werden?

Data Scientists sind Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen, die mit Datenmengen arbeiten. Für diese Aufgabe brauchst Du eine Reihe von Kompetenzen und Kenntnissen, die Du erwerben kannst, wenn Du Dich für eine Weiterbildung zum/r Data Scientist anmeldest:

- Kenntnisse über Datenbanken, um Daten mithilfe von Tools wie Oracle Database oder MySQL speichern und analysieren zu können.

- Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und mathematische Analyse.

- Beherrschung einer Programmiersprache: R, Python und SAS sind die gebräuchlichsten Sprachen, mit denen man Datenanalysen durchführen kann.

- Beherrschung der Datenverarbeitung (Bereinigung, Manipulation und Organisation von Daten). Zu den beliebten Tools für die Datenverarbeitung gehören R, Python und Scoop.

- Beherrschung der Konzepte des Machine Learning. Data Scientists müssen in der Lage sein, ein System zu entwickeln, das automatisch lernen und sich aufgrund von Erfahrungen verbessern kann, ohne explizit programmiert werden zu müssen. Maschinelles Lernen kann mithilfe verschiedener Algorithmen wie überwachten Lernalgorithmen (LR, KNN, SVM, Entscheidungsbaum...) und unüberwachten Lernalgorithmen (K-Means, GAN...) durchgeführt werden.

- Praktische Kenntnisse von Big-Data-Tools wie Apache Spark, Hadoop und Tableau: Damit werden große und komplexe Daten verarbeitet, die mit einer herkömmlichen Datenverarbeitungssoftware nicht verarbeitet werden können.

- Beherrschung der Datenvisualisierung, bei der verschiedene Datensätze integriert werden und eine visuelle Darstellung der Ergebnisse mithilfe von Diagrammen, Tabellen und Grafiken erstellt wird. 

Wie bildet man sich weiter, um Data Scientist zu werden?

„Wie kann ich mich im Bereich Data Science weiterbilden lassen?” Diese Frage wäre viel klarer, wenn man sie anders formulieren würde: „Wo kann ich studieren, um Data Scientist zu werden?". Dies ist eine der häufigsten Fragen. Zweifellos können die für diesen Beruf unerlässlichen Kompetenzen und Kenntnisse an einer Universität oder einer Hochschule erworben werden, indem man einen auf Data Science spezialisierten Studiengang absolviert.

Du kannst Data Science aber auch bei einer Ausbildungsorganisation wie DataScientest lernen. Die Weiterbildung zum/r Data Scientist von DataScientest richtet sich an alle Kandidaten und Kandidatinnen mit einem Hochschulabschluss in Naturwissenschaften (Mathematik und Statistik) und einigen Kenntnissen in Kommunikation. Dazu hast Du zwei Möglichkeiten: Du kannst eine durchgehende Weiterbildung und eine Bootcamp-Weiterbildung absolvieren.

Die Kompetenzprüfung erfolgt vollständig online; am Ende bekommst Du eine akademische Zertifizierung von der Pariser Universität La Sorbonne.

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