Was ist ein Data Scientist? Gehalt, Verantwortlichkeiten und Roadmap, um einer zu werden

Ein Data Scientist ist eine Person, die Daten sammelt, vorverarbeitet und analysiert, um Organisationen bei der Entscheidungsfindung zu helfen. Data Science war in den letzten Jahren ein Buzzword auf dem Arbeitsmarkt, aber heute ist es eine der am 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 Verantwortlichkeiten eines Data Scientists, den Weg, um einer zu werden, und die wesentlichen Unterschiede zwischen einem Data Scientist und einem Data Analyst erlernen.

Verantwortlichkeiten eines Data Scientists

Die Verantwortlichkeiten eines Data Scientists können je nach Organisation, ihren Zielen, Datenstrategie und Größe variieren. Die täglichen Verantwortlichkeiten 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 im Data-Science-Ökosystem

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 bieten.

Lernen der Fähigkeiten

Programmieren

Laut einer Analyse von 15.000 Data-Science-Stellenanzeigen wurden 77% der Stellenanzeigen Python und 59% SQL als erforderliche Fähigkeit für die Bewerbung genannt. Daher ist es absolut notwendig, Python und SQL zu lernen. Nachdem Sie die Grundlagen des Programmierens erlernt haben, müssen Sie Expertenwissen in Machine-Learning-Bibliotheken und -Frameworks erwerben, wie z.B.:

• 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 dem Programmieren. Ein Verständnis von Machine Learning ist erforderlich, um zukünftige Trends auf unbekannten Daten vorherzusagen. Die grundlegenden ML-Konzepte, die jeder Data Scientist kennen muss, sind wie folgt:

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

Viele EdTech-Plattformen und Kurse vermitteln 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 Big-Data-Handhabungsfähigkeiten besitzen. Kenntnisse von Spark- und Hadoop-Frameworks sind erforderlich, um Big Data zu verarbeiten.

Erstellung von Portfolio-Projekten

Sobald Sie den Data-Science-Curriculum-Roadmap abgeschlossen haben, ist es Zeit, Ihr Wissen in die Praxis umzusetzen, indem Sie Data-Science-Projekte erstellen. 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 die Vorverarbeitung, Analyse, Modellierung, Bewertung und schließlich die Bereitstellung Ihres Projekts umfasst. Erzählen Sie die Geschichte über Ihr Projekt, indem Sie einen Blog über die Ergebnisse schreiben, die Sie erzielt haben. Diese Aktivität kann die Arbeitserfahrung ersetzen, wenn Sie gerade anfangen.

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 die Stakeholder zu kommunizieren. Problemlösung und Kreativität sind erforderlich, um innovative Datenlösungen zu entwickeln. Data Scientists arbeiten mit Data Analysts, Data Engineers und Software-Entwicklern zusammen; daher sind Zusammenarbeit und Teamarbeit erforderlich.

Einstiegsjobs

Die Beschäftigung in einem Einstiegsjob in der Datenanalyse kann ein hervorragender Schritt sein, um ein Data Scientist zu werden. Zu diesem Zweck kann die Erwähnung von Portfolio-Projekten im Lebenslauf dazu beitragen, dass Sie sich vor den Arbeitgebern hervorheben. Sie können zu einem Data-Science-Rolle wechseln, wenn Sie Erfahrung und Fähigkeiten gewinnen.

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

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

<td Ein Data Analyst ist in SQL, Excel und Datenvisualisierungstools bewandert

<td Ein Data Scientist ist Experte in Python-Frameworks und Machine-Learning-Techniken sowie in Datenanalyse

<td Ein Data Scientist verwendet Machine-Learning- und Deep-Learning-Algorithmen sowie Architekturen, um das Problem zu analysieren.

<td Der Umfang der Arbeit ist nicht auf strukturierte Daten beschränkt. Ein Data Scientist kann auch unstrukturierte Daten wie Text-, Bild- und Audiodaten bearbeiten.

Die Gesamtmenge an erstellten, verbrauchten und erfassten Daten betrug etwa 64 Zettabyte im Jahr 2020 und wird voraussichtlich bis 2025 auf 181 Zettabyte ansteigen. Um das Potenzial solcher riesigen Datenmengen zu nutzen, benötigen wir Data Scientists. Ein Data Scientist analysiert Daten und liefert datengetriebene Lösungen. Data Scientists sollten sich selbst mit den neuesten Forschungsmethoden und -tools auf dem Laufenden halten, um den größten Wert zu liefern.

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