Was ist ein Data Scientist? Gehalt, Verantwortungen und Roadmap zum Werden eines

Ein Data Scientist ist eine Person, die Daten sammelt, vorverarbeitet und analysiert, um Organisationen bei der Entscheidungsfindung zu helfen. Data Science war in der Vergangenheit ein Buzzword auf dem Arbeitsmarkt, aber heute ist es eine der schnellsten wachsenden Berufsgruppen. Darüber hinaus beträgt das Median-Gehalt eines Data Scientists 125.891 Dollar pro Jahr, laut Glassdoor.

Aber was ist Data Science? Beobachtung und Experimentierung ist Wissenschaft. Die Beobachtung versteckter Muster in Daten und das Experimentieren mit verschiedenen Machine-Learning- und statistischen Techniken, um eine datengetriebene Strategie zu entwickeln, wird als Data Science bezeichnet.

In diesem Blog werden wir die Rollen und Verantwortungen eines Data Scientists, die Roadmap zum Werden eines und die wesentlichen Unterschiede zwischen einem Data Scientist und einem Data Analyst erlernen.

Verantwortungen eines Data Scientists

Die Verantwortungen eines Data Scientists können je nach Organisation, ihren Zielen, Datenstrategie und Größe variieren. Die Verantwortungen im Tagesgeschäft sind wie folgt:

• Daten sammeln und vorverarbeiten
• Daten analysieren, um versteckte Muster zu finden
• Algorithmen und Datenmodelle erstellen
• Machine Learning verwenden, um Trends vorherzusagen
• Ergebnisse mit dem Team und den Stakeholdern kommunizieren
• Zusammenarbeit mit Software-Entwicklern, um das Modell in der Produktion zu deployen
• Auf dem neuesten Stand bleiben mit den neuesten Technologien und Methoden innerhalb des Data-Science-Ökosystems

Wie wird man ein Data Scientist?

Bachelor-Abschluss

Ein Bachelor-Abschluss in Informatik ist ein guter Ausgangspunkt, um ein Data Scientist zu werden. Sie können sich mit den Programmier- und Software-Entwicklungsprinzipien vertraut machen. Ein Bachelor-Abschluss in Statistik oder Physik kann auch eine gute Grundlage schaffen.

Die Fähigkeiten erlernen

Programmierung

Laut einer Analyse von 15.000 Data-Science-Stellenanzeigen wurden 77% der Stellenanzeigen Python und 59% SQL als erforderliche Fähigkeiten für die Bewerbung genannt. Daher ist das Erlernen von Python und SQL absolut notwendig. Nachdem Sie die Grundlagen der Programmierung erlernt haben, müssen Sie Expertenwissen in Machine-Learning-Bibliotheken und -Frameworks erwerben, die wie folgt sind:

• Numpy
• Pandas
• SciPy
• Scikit Learn
• Tensorflow/PyTorch

Datenvisualisierung

Unser Gehirn verarbeitet visuelle Informationen 60.000-mal schneller als geschriebene Informationen. Die Präsentation der Erkenntnisse, die aus der Datenanalyse gewonnen wurden, mithilfe von Dashboards wird als Datenvisualisierung bezeichnet. Bei der Datenvisualisierung verwenden Data Scientists geeignete Grafiken, um die Informationen an die Stakeholder und das Team zu übermitteln. Die Kenntnis einer der folgenden Tools ist ausreichend für die Datenvisualisierung:

• Tableau
• PowerBI
• Looker

Machine Learning

Dieser Schritt geht neben der Programmierung. Ein Verständnis von Machine Learning ist erforderlich, um zukünftige Trends in unbekannten Datenmengen vorherzusagen. Die grundlegenden ML-Konzepte, die jeder Data Scientist kennen muss, sind wie folgt:

• Überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, Anomalie-Erkennung, Dimensionalitätsreduktion und Clustering
• Feature-Engineering
• Modellbewertung und -auswahl
• Ensemble-Methoden
• Deep Learning

Viele EdTech-Plattformen und Kurse unterrichten die oben genannten technischen Fähigkeiten, die erforderlich sind, um ein Data Scientist zu werden.

Big Data

Big Data, Big Business. 1 von 5 Stellenanzeigen erwartet, dass die Bewerber Fähigkeiten im Umgang mit Big Data haben. Kenntnisse von Spark- und Hadoop-Frameworks sind erforderlich, um Big Data zu verarbeiten.

Portfolio-Projekte aufbauen

Sobald Sie den Data-Scientist-Lehrplan abgeschlossen haben, ist es Zeit, Ihr Wissen in die Praxis umzusetzen, indem Sie Data-Science-Projekte aufbauen. Führen Sie wertorientierte Projekte durch, indem Sie Probleme lösen. Die Suche nach realen Daten über Kaggle oder andere glaubwürdige Quellen ist der beste Weg, um zu beginnen.

Als nächstes wenden Sie den gesamten Data-Science-Lebenszyklus an, der Folgendes umfasst: Vorverarbeitung, Analyse, Modellierung, Bewertung und schließlich Deployment für Ihr Projekt. Erzählen Sie die Geschichte über Ihr Projekt, indem Sie einen Blog über die Ergebnisse schreiben, die Sie erzielt haben. Diese Aktivität kann die Erfahrung ersetzen, wenn Sie gerade beginnen.

Soft Skills

Um ein Data Scientist zu werden, sind Soft Skills ebenso wichtig wie technische Fähigkeiten. Data Scientists sollten in der Lage sein, technische Konzepte effektiv an Stakeholder zu kommunizieren. Problemlösung und Kreativität sind notwendig, um innovative Datenlösungen zu entwickeln. Data Scientists arbeiten mit Data Analysts, Data Engineers und Software-Entwicklern zusammen; daher sind Zusammenarbeit und Teamarbeit notwendig.

Einsteiger-Jobs

Die Erlangung eines Einsteiger-Jobs in der Datenanalyse kann ein hervorragender Schritt sein, um ein Data Scientist zu werden. In diesem Zusammenhang kann die Erwähnung von Portfolio-Projekten in Ihrem Lebenslauf dazu beitragen, dass Sie sich vor Arbeitgebern hervorheben. Sie können zu einem Data-Science-Rolle wechseln, wenn Sie Erfahrung und Fähigkeiten sammeln.

Data Scientist vs. Data Analyst: Was ist der Unterschied?

Data Scientists und Data Analysts mögen ähnlich erscheinen. Es gibt jedoch wesentliche Unterschiede zwischen den beiden Rollen, die wie folgt sind:

Die Gesamtmenge an Daten, die 2020 erstellt, verbraucht und erfasst wurden, betrug etwa 64 Zettabyte, und sie wird voraussichtlich bis 2025 auf 181 Zettabyte ansteigen. Um das Potenzial solcher großen Datenmengen zu nutzen, benötigen wir Data Scientists. Ein Data Scientist analysiert Daten und liefert datengetriebene Lösungen. Data Scientists sollten sich über die neuesten Forschungsmethoden und -tools auf dem Laufenden halten, um den größten Wert zu liefern.

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