Was macht ein Data Scientist?

Ein Data Scientist versucht mithilfe von statistischen Methoden aus Daten Mehrwerte zu generieren. Sie versuchen die geeigneten Rohdaten und Algorithmen zu finden, die ein vorhandenes Geschäftsproblem lösen können. Dabei können unter anderem auch Ansätze von Künstlicher Intelligenz genutzt werden.

Was sind die Aufgaben?

Data Scientists werden benötigt um in die großen und unstrukturierten Datenmengen von Unternehmen Ordnung zu bringen. Es handelt sich noch um ein relativ neues Berufsfeld, sodass eine genaue Definition von Aufgaben nur schwer möglich ist, da sich die Tätigkeitsfelder von Stelle zu Stelle ändern können.

Als Data Scientist wirst Du in den meisten Fällen mit einem konkreten Problem konfrontiert. Deine Aufgabe ist es basierend auf Daten eine Zukunftsprognose abgeben zu können. Somit müssen im ersten Schritt die richtigen Datenquellen identifiziert und evaluiert werden. In den meisten Fällen sind die Informationen nicht direkt in einem Format um sie weiterverwenden zu können. Deshalb müssen die Daten aufbereitet werden, bevor man sie dann mithilfe von statistischen Methoden und Data Mining Algorithmen auf Muster untersuchen kann. Aus diesen lassen sich belastbare Prognosen ableiten, die dann wiederum den Stakeholdern präsentiert und erklärt werden müssen.

Die Aufgaben lassen sich wie folgt zusammenfassen:

Identifizierung und Untersuchung von Datenquellen innerhalb einer Organisation
Wahl der passenden Informationen für ein Use-Case
Finden von Mustern in den Daten aus denen sich Mehrwerte generieren lassen
Anhand der gefundenen Muster sollen möglichst genaue Prognosen für die Zukunft getroffen werden

In welchen Branchen arbeiten Data Scientists?

Für Data Scientists gibt es erstmal keine feste Branche. In allen Unternehmen in denen große Datenmengen anfallen und diese gezielt ausgewertet werden sollen, werden solche Mitarbeiter benötigt. Datenwissenschaftler werden oft eingestellt, wenn vorhandene Prozesse analysiert und optimiert werden sollen. Das kann in den unterschiedlichsten Branchen und Unternehmen sein. Ein Anwendungsgebiet, welches wir in diesem Artikel besonders beleuchten wollen, ist der E-Commerce.

In diesem Bereich gibt es unzählige Use-Cases in denen Deine Fähigkeiten und Wissen als Data Scientist gefragt sind:

Du kannst Algorithmen entwickeln, die dabei helfen, die Suche des Shops besser zu machen. Dazu zählt beispielsweise, dass die Ergebnisliste nach der Relevanz für den jeweiligen Kunden sortiert wird und die Preise dynamisch angepasst werden, um den User zum Kauf zu verleiten. All das muss natürlich datengestützt passieren und kann nicht einfach zufällig passieren.
Data Mining Ergebnisse können auch genutzt werden, um möglichst zielgerichtete Recommendations, also Empfehlungen, ausspielen zu können. Je nachdem welche Produkte und Inhaltsseiten sich der User bisher angesehen hat, ändert sich die Menge der relevanten Produkte.
Schließlich gibt es noch die Werbung, die außerhalb des eigentlichen Online-Shops passiert, beispielsweise durch einen E-Mail Newsletter. Aktuelle Programme versenden dabei standardisierte Nachrichten entweder an alle Kunden oder leicht personalisierte E-Mails an größere Kundencluster. Ein datengestützter Algorithmus hingegen kann entscheiden, wann eine E-Mail an einen bestimmten Kunden gesendet werden soll, mit welchem Text und mit welchen Produkten.

Welche Fähigkeiten sollte man mitbringen?

Ein Data Scientist bündelt eine Menge an Fähigkeiten aus verschiedensten Bereichen. Mit Abstand am wichtigsten sind wahrscheinlich ausgeprägte Mathematik und Statistikkenntnisse. Denn viele Data Mining Algorithmen haben ihre Ursprünge in der Statistik und um sie richtig anwenden zu können, müssen diese Grundlagen verstanden werden. Zusätzlich benötigt ein Data Scientist gute Kenntnisse in Programmiersprachen, wie R oder Python, um Ideen und Lösungsansätze auch konkret in Algorithmen umwandeln zu können.

Darüber hinaus bringst Du die notwendigen Kommunikationsfähigkeiten und Geschäftsverständnis mit, um die Ergebnisse auch einem fachfremden Publikum verständlich vermitteln zu können. Darüber hinaus wird der Geschäftssinn benötigt, damit Deine Projekte das Unternehmen auch wirtschaftlich nach vorne bringen und der Nutzen die Kosten übersteigen.

Warum ist die Programmierung für Data Scientists wichtig?

Die Welt der Datenwissenschaft wird von einer Vielzahl von Programmiersprachen und Tools geprägt, die Data Scientists nutzen, um Erkenntnisse aus komplexen Datensätzen zu gewinnen. In diesem Abschnitt werfen wir einen Blick auf die Schlüsselkomponenten von Programmierung und Tools, die Datenwissenschaftler zu Meistern ihres Handwerks machen.

Programmiersprachen:

Python: Als unangefochtene Größe in der Datenwissenschaft bietet Python eine breite Palette von Bibliotheken wie NumPy, Pandas und scikit-learn. Seine klare Syntax und Vielseitigkeit machen es zur bevorzugten Wahl für Analysen, Visualisierungen und maschinelles Lernen.
R: Speziell für statistische Analysen entwickelt, ist R eine leistungsfähige Programmiersprache für Datenwissenschaftler. Sie bietet umfassende Statistikpakete und Visualisierungstools.

Programmierumgebungen:

Jupyter Notebooks: Diese interaktive Umgebung erlaubt es Data Scientists, Code, Visualisierungen und Text in einem einzigen Dokument zu kombinieren. Jupyter Notebooks sind ideal für explorative Analysen und das Teilen von Ergebnissen.
Spyder: Als integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) für Python ist Spyder darauf ausgerichtet, die Datenanalyse nahtlos zu gestalten. Es bietet Funktionen wie Variableninspektion und interaktive Konsole.

Datenmanipulation und -analyse:

Pandas: Dieses leistungsstarke Datenmanipulations-Tool ermöglicht das Arbeiten mit strukturierten Daten. Pandas erleichtert das Filtern, Gruppieren und Transformieren von Datensätzen.
NumPy: Als Basisbibliothek für numerische Berechnungen in Python bietet NumPy Unterstützung für große, mehrdimensionale Arrays und Matrizen. Es ist unerlässlich für mathematische Operationen.

Maschinelles Lernen:

scikit-learn: Diese Bibliothek vereinfacht das Entwickeln und Evaluieren von maschinellen Lernalgorithmen. Scikit-learn bietet eine Vielzahl von Tools für Klassifikation, Regression, Clustering und mehr.
TensorFlow und PyTorch: Diese Frameworks sind Schlüsselakteure im Bereich des tiefen Lernens. Sie ermöglichen das Erstellen und Trainieren von neuronalen Netzwerken für komplexe Aufgaben wie Bilderkennung und natürliche Sprachverarbeitung.

Datenvisualisierung:

Matplotlib und Seaborn: Diese Bibliotheken sind unschätzbar für die Erstellung von Diagrammen, Grafiken und Visualisierungen. Sie ermöglichen es Datenwissenschaftlern, komplexe Daten auf verständliche Weise darzustellen.
Tableau: Als leistungsstarkes Visualisierungstool bietet Tableau eine benutzerfreundliche Oberfläche, die Datenwissenschaftlern ermöglicht, interaktive Dashboards zu erstellen.

Big Data-Tools:

Apache Spark: Für die Verarbeitung großer Datenmengen ist Apache Spark ein unverzichtbares Werkzeug. Es ermöglicht parallele Datenverarbeitung und -analyse auf verteilten Clustern.
Hadoop: Dieses Framework ermöglicht die verteilte Verarbeitung großer Datenmengen. Hadoop ist besonders effektiv für Batch-Verarbeitung von Daten.

Datenbanken:

SQL: Als grundlegende Datenbanksprache ist SQL unerlässlich. Datenwissenschaftler nutzen SQL, um Datenabfragen durchzuführen und Beziehungen in relationalen Datenbanken zu modellieren.
NoSQL-Datenbanken: Für nicht-relationale Datenstrukturen bieten NoSQL-Datenbanken wie MongoDB und Cassandra flexible Speicheroptionen.

Die Programmierung und Werkzeuge, die Datenwissenschaftler verwenden, bilden das Rückgrat ihrer Fähigkeiten. Die Fähigkeit, effektiv zwischen verschiedenen Programmiersprachen und Tools zu navigieren, ermöglicht es ihnen, komplexe Datenherausforderungen zu bewältigen und aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Mit dieser Vielfalt an Ressourcen können Data Scientists die richtigen Werkzeuge für jede Phase ihres Projekts auswählen und somit effizienter und effektiver arbeiten.

Welche Konzepte nutzt ein Data Scientist?

Da die Datenwissenschaft im Wesentlichen ein Bereich ist, der sich um statistische Analyse und Modellierung dreht, bilden statistische Konzepte die Grundlage der Datenwissenschaft. Hier sind einige der statistischen Konzepte, die ein Datenwissenschaftler gut beherrschen muss:

Deskriptive und inferentielle Statistik: Ein Data Scientist sollte über ein solides Verständnis sowohl der deskriptiven Statistik, die eine Zusammenfassung der Daten liefert, als auch der Inferenzstatistik verfügen, die es uns ermöglicht, auf der Grundlage einer Stichprobe Rückschlüsse auf eine Population zu ziehen.
Wahrscheinlichkeitsrechnung: Die Wahrscheinlichkeitstheorie ist ein Teilgebiet der Mathematik, das zur Beschreibung von Zufallsereignissen dient. Ein Data Scientist muss die Wahrscheinlichkeitstheorie beherrschen, um die Wahrscheinlichkeit bestimmter Ergebnisse zu verstehen und auf der Grundlage dieser Wahrscheinlichkeit fundierte Entscheidungen zu treffen.
Regressionsanalyse: Die Regressionsanalyse ist eine statistische Methode, mit der eine Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen hergestellt werden kann. In diesem Berufsfeld verwendet man die Regressionsanalyse, um Vorhersagemodelle zu erstellen, mit denen fundierte Entscheidungen getroffen werden können.
Hypothesentest: Hypothesentests werden eingesetzt, um festzustellen, ob eine Hypothese über eine Population wahrscheinlich zutrifft oder nicht. Data Scientists nutzen Hypothesentests, um Schlussfolgerungen über Daten zu ziehen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Zeitreihenanalyse: Die Zeitreihenanalyse ist ein statistisches Verfahren zur Analyse von zeitabhängigen Daten. Data Scientists nutzen die Zeitreihenanalyse, um Muster und Trends in Daten im Zeitverlauf zu erkennen.
Bayes’sche Statistik: Die Bayes’sche Statistik ist ein Teilgebiet der Statistik, das sich mit der Anwendung der Wahrscheinlichkeitstheorie befasst, um Entscheidungen auf der Grundlage unsicherer Daten zu treffen. Ein Data Scientist nutzt die Bayes’sche Statistik, um Entscheidungen zu treffen, wenn die Daten unsicher sind.
Maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen ist eine Form der künstlichen Intelligenz, bei der Algorithmen trainiert werden, um Vorhersagen oder Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen. Ein Data Scientist muss über ein solides Verständnis der Techniken und Algorithmen des maschinellen Lernens verfügen, um Vorhersagemodelle zu erstellen, die für fundierte Entscheidungen genutzt werden können.

Insgesamt muss ein Data Scientist über eine solide Grundlage in statistischen Konzepten und Methoden verfügen, um bei seiner Arbeit erfolgreich zu sein.

Welche Ausbildung oder Studium ist nötig?

Die Ausbildungsmöglichkeiten für Data Scientists sind sehr divers und steigen mit jedem Jahr in dem dieser Beruf gefragt ist. Grundsätzlich haben die meisten Datenwissenschaftler einen Bachelor im Fachbereich Data Science oder einem vergleichbaren Feld, um Grundlagen in Programmierung, Statistik und Mathematik vermittelt zu bekommen.

Wenn man diese Kenntnisse noch weiter vertiefen will kann man das Studium mit einem Master fortsetzen und sich in verschiedenen Bereichen, wie Business Analytics oder Künstliche Intelligenz weiter spezialisieren.

Zusätzlich ist es auch möglich eine Informatik-basierte Berufsausbildung zu machen und sich dann über verschiedene fachliche Weiterbildungen zum Data Scientist zu entwickeln. Darüber hinaus bieten auch verschiedene Fernuniversitäten Weiterbildungen im Bereich Data Science an. Die konkreten Voraussetzungen für eine Stelle müssen im Einzelfall geklärt werden und vom einstellenden Unternehmen als ausreichend angesehen werden.

Was sind die Unterschiede zwischen einem Business Analyst und einem Data Scientist?

Es gibt zwar einige Überschneidungen zwischen den Aufgaben eines Business Analysten und eines Data Scientist, aber auch einige wichtige Unterschiede:

Schwerpunkt: Business-Analysten konzentrieren sich in der Regel auf die geschäftliche Seite der Dinge, z. B. auf die Ermittlung von Geschäftsproblemen und das Vorschlagen von Lösungen. Data Scientists hingegen konzentrieren sich eher auf die technische Seite der Dinge, z. B. das Sammeln, Analysieren und Interpretieren von Daten.
Werkzeuge und Techniken: Business-Analysten verwenden in der Regel Tools wie Tabellenkalkulationen, Flussdiagramme und Prozesskarten, um Daten zu analysieren und Muster zu erkennen. Data Scientists hingegen verwenden in der Regel fortschrittlichere Tools und Techniken, wie z. B. Algorithmen für maschinelles Lernen und statistische Modelle.
Datenquellen: Business Analysts arbeiten in der Regel mit strukturierten Daten, wie z. B. Verkaufszahlen oder demografischen Daten von Kunden. Data Scientists hingegen arbeiten häufig mit unstrukturierten Daten, wie Texten oder Bildern.
Umfang: Business Analysten konzentrieren sich in der Regel auf einen bestimmten Geschäftsbereich oder eine bestimmte Abteilung, während Data Scientists häufig an größeren Projekten arbeiten, die mehrere Bereiche und Abteilungen umfassen.

Insgesamt gibt es zwar einige Überschneidungen zwischen den Aufgaben eines Business Analysten und eines Datenwissenschaftlers, doch haben sie in der Regel unterschiedliche Schwerpunkte, Tools und Techniken, Datenquellen und Arbeitsbereiche.

Warum ist kontinuierliches Lernen wichtig für Data Scientists?

Das Feld der Datenwissenschaft zeichnet sich durch seine dynamische Natur aus, mit ständig neuen Technologien, Methodologien und Tools. Für Dich als Data Scientist endet die Reise nicht mit dem Erwerb von Fähigkeiten – es ist ein fortlaufendes Engagement für kontinuierliches Lernen. In diesem Abschnitt erforschen wir die Bedeutung des lebenslangen Lernens im Kontext der Karriere eines Data Scientists.

Anpassung an technologische Fortschritte:

Die Landschaft der Datenwissenschaft ist geprägt von raschen technologischen Fortschritten. Kontinuierliches Lernen ermöglicht es Dir, auf dem neuesten Stand der aktuellen Tools und Frameworks zu bleiben, um sicherzustellen, dass Du für sich entwickelnde Herausforderungen gerüstet bist und innovative Lösungen nutzen kannst.

Schritt halten mit Branchentrends:

Branchen entwickeln sich weiter, genauso wie die Herausforderungen, denen sie gegenüberstehen. Kontinuierliches Lernen ermöglicht es Data Scientists, aktuelle Branchentrends zu verstehen, zukünftige Entwicklungen zu antizipieren und ihre Fähigkeiten an die sich wandelnden Anforderungen der von ihnen bedienten Organisationen anzupassen.

Annahme neuer Methodologien:

Datenwissenschaft handelt nicht nur von den Tools; es geht darum, Methodologien anzuwenden, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Das Aufrechterhalten von Informationen über neue statistische Modelle, maschinelles Lernen und Datenverarbeitungstechniken ermöglicht es Data Scientists, ihre Ansätze zu verfeinern und Probleme effektiver anzugehen.

Erweiterung des Domänenwissens:

Datenwissenschaft agiert nicht isoliert – sie ist tief mit spezifischem Wissen in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen oder Marketing verwoben. Kontinuierliches Lernen ermutigt Data Scientists, ihr Domänenwissen zu erweitern, um Daten besser einzuordnen, relevante Fragen zu stellen und wirkungsvolle Lösungen zu liefern.

Teilnahme an der Datenwissenschafts-Community:

Die Teilnahme an der breiteren Datenwissenschafts-Community bietet eine Fülle von Lernmöglichkeiten. Online-Foren, Konferenzen und Treffen ermöglichen den Austausch von Wissen, das Sammeln von Einblicken aus den Erfahrungen anderer und die gemeinsame Nutzung bewährter Methoden.

Erkundung von Spezialisierungen:

Datenwissenschaft umfasst verschiedene Spezialisierungen wie Natural Language Processing, Computer Vision und Deep Learning. Kontinuierliches Lernen befähigt Datenwissenschaftler, diese Spezialisierungen zu erkunden, ihre Fähigkeiten zu diversifizieren und vielseitige Fachleute zu werden, die in der Lage sind, eine Vielzahl von Herausforderungen anzugehen.

Investition in Soft Skills:

Jenseits der technischen Expertise erstreckt sich kontinuierliches Lernen auf Soft Skills wie Kommunikation, Zusammenarbeit und Projektmanagement. Data Scientists, die in diese Fähigkeiten investieren, verbessern ihre Fähigkeit, komplexe Erkenntnisse zu vermitteln, effektiv in interdisziplinären Teams zu arbeiten und zum Gesamterfolg ihrer Projekte beizutragen.

Nutzung von Online-Kursen und Plattformen:

Das digitale Zeitalter hat die Bildung demokratisiert und bietet Zugang zu einer Vielzahl von Online-Kursen und Lernplattformen. Datenwissenschaftler können Plattformen wie Coursera, edX und Kaggle nutzen, um sich für spezialisierte Kurse anzumelden, reale Projekte anzugehen und Zertifizierungen zu erwerben, die ihre Fähigkeiten validieren.

Erstellung eines persönlichen Lernfahrplans:

Das Festlegen eines personalisierten Lernfahrplans hilft Datenwissenschaftlern dabei, Ziele zu setzen, Bereiche für Verbesserungen zu identifizieren und ihren Fortschritt systematisch zu verfolgen. Dieser Fahrplan kann kurzfristige Ziele, langfristige Ambitionen und eine Verpflichtung zur regelmäßigen Selbstbewertung umfassen.

Kultivierung einer Wachstumsmentalität:

Kontinuierliches Lernen geht nicht nur darum, Wissen zu erwerben; es geht darum, eine Wachstumsmentalität zu kultivieren. Die Annahme von Herausforderungen, das Lernen aus Fehlern und das Betrachten von Rückschlägen als Gelegenheiten zur Verbesserung sind grundlegende Aspekte einer Wachstumsmentalität, die Datenwissenschaftler vorantreibt.

In der sich ständig weiterentwickelnden Welt der Datenwissenschaft ist kontinuierliches Lernen nicht nur eine Option, sondern eine Notwendigkeit. Es versetzt Data Scientists in die Lage, die Komplexität zu bewältigen, Innovationen anzunehmen und einen sinnvollen Beitrag für ihr Unternehmen und die breitere Data-Science-Community zu leisten. Wie ein Sprichwort sagt: “Die einzige Konstante im Leben ist der Wandel”, und für Datenwissenschaftler, die sich dem kontinuierlichen Lernen verschrieben haben, wird der Wandel nicht zu einer Herausforderung, sondern zu einer spannenden Reise der Entdeckung und des Fortschritts.

Das solltest Du mitnehmen

Ein Data Scientist versucht mithilfe von statistischen Methoden aus Daten Mehrwerte zu schaffen.
Zu den Aufgaben zählen unter anderem die Auswahl geeigneter Datenquellen, die Untersuchung der Informationen und die anschauliche Aufbereitung der Ergebnisse.
Data Scientists werden in nahezu allen Branchen gebraucht, in denen große Datenmenge zur Auswertung bereitstehen.
Als Datenwissenschaftler sollte man über gute Kenntnisse in Mathematik und Statistik, sowie ausreichende Programmierfähigkeiten vorweise können.