Wie werde ich ein Data Scientist?

Data Science hat sich 2007 von einem neu geprägten Begriff zu einer der gefragtesten Disziplinen in der Berufswelt entwickelt. Aber was macht ein Datenwissenschaftler wirklich? Und wie kannst du in das Feld einbrechen? Folgendes sollten Sie wissen, wenn Sie die Fähigkeiten erwerben möchten, Datenwissenschaftler zu werden.

Was tun Datenwissenschaftler??

Datenwissenschaftler kombinieren Statistiken, Informatik und Datenanalyse, um die riesigen Mengen an widerspenstigen Daten, die jetzt von Tausenden von Unternehmen erfasst werden, in Ordnung zu bringen. Es ist bekannt, dass Ihr Facebook-Konto wertvolle Informationen enthält. Sollten Sie besorgt sein, dass Ihre Facebook-Daten gelöscht werden? Sollten Sie besorgt sein, dass Ihre Facebook-Daten gelöscht werden? Wie würden Sie sich fühlen, wenn Sie Ihr Bild auf einer Website entdecken würden, wo die Leute das Bild danach bewerten, ob Sie wie ein Idiot aussehen oder nicht? Nun, es ist eine wahre Geschichte. Lesen Sie mehr, und Google möchte absolut alles über Sie wissen. Aber jetzt sammeln auch lokale Start-ups Daten, von denen sie hoffen, dass sie daraus gewonnen werden können, um daraus nützliche Strategien für das Wachstum ihres Unternehmens zu machen.

Die Daten, die Unternehmen sammeln, sind oft sehr unordentlich - sie sind unvollständig, unstrukturiert, inkohärent beschriftet und oft einfach falsch. Es gibt jedoch viele wertvolle Informationen, und Datenwissenschaftler sind es, die Erkenntnisse generieren, die von den geschäftlichen Aspekten des Unternehmens umgesetzt werden können.

Viele Beschreibungen der Datenwissenschaft unterstreichen die Bedeutung der Entdeckung in der Praxis. Datenwissenschaftler wissen möglicherweise nicht, wonach sie suchen, während sie Terabytes von Daten durchlaufen, aber sie werden wissen, wenn sie etwas Interessantes sehen (dieses Bedürfnis nach Intuition und Entdeckung ist einer der Gründe, warum dies ein Job ist, der dies nicht kann gut gemacht von Robotern 8 qualifizierte Jobs, die bald von Robotern ersetzt werden können 8 qualifizierte Jobs, die bald von Robotern ersetzt werden Können Maschinen für Ihren Job kommen? Sie könnten überrascht sein Mehr ). Sie müssen auch in der Lage sein, diese Informationen an andere weiterzugeben, da Manager und Führungskräfte als Datenwissenschaftler normalerweise nicht mit der Sprache der Datenanalyse vertraut sind.

Kurz gesagt, Datenwissenschaftler analysieren riesige Datenmengen und setzen sie in umsetzbare Strategien um. Machen Sie keinen Fehler: Dies ist keine leichte Aufgabe. Dies ist jedoch für Unternehmen enorm wertvoll und wird es auch immer sein. Aus diesem Grund können Datenwissenschaftler sichere Arbeitsplätze für die zukünftigen Tech-Jobs der Zukunft haben: Was soll man studieren, wenn man morgen einen coolen Job haben will: Tech Jobs der Zukunft: Was tun? Studieren Sie, wenn Sie morgen einen coolen Job haben möchten Wenn Sie ein Student sind und einen guten Technologieauftrag für die Zukunft anstreben, wird das Verständnis der Richtung der Technologie Ihnen helfen, sich erfolgreich zu positionieren und herauszufinden, was Sie lernen müssen, um… Read More . Und für diese Fähigkeiten werden sie gut bezahlt: Ein Datenwissenschaftler kann dies leicht machen über 90.000 US-Dollar pro Jahr.

Welche Fähigkeiten brauchen Datenwissenschaftler??

Wie “Datenwissenschaft” ist ein sich schnell änderndes und oft schlecht definiertes Feld. Das Spektrum der Fähigkeiten, die Sie unter den Datenwissenschaftlern finden, ist beeindruckend breit. Die meisten haben etwas Ausbildung in Statistik, Datenanalyse und Mathematik. Fast alle haben Programmiererfahrung. Wie wählt man eine Programmiersprache aus, um heute zu lernen und in 2 Jahren einen hervorragenden Job zu bekommen? Wie man eine Programmiersprache für heute wählt, und einen großartigen Job in 2 Jahren zu erhalten? Es kann Jahre dauern, bis eine wirklich engagierte Arbeit zustande kommt guter Programmierer; Gibt es eine Möglichkeit, von heute an die richtige Sprache zu wählen, um morgen eingestellt zu werden? Lesen Sie mehr, insbesondere in Python, R, Hadoop, SQL und anderen Sprachen, die für Datenspeicherung, Statistik und maschinelles Lernen verwendet werden. Da es besonders in der Datenanalyse beliebt ist, lernen Sie Python. Die 5 besten Websites, um Python-Programmierung zu lernen. Die 5 besten Websites, um Python-Programmierung zu lernen. Möchten Sie Python-Programmierung lernen? Hier sind die besten Möglichkeiten, Python online zu lernen, von denen viele völlig kostenlos sind. Mehr lesen ist ein guter Anfang.

Auch andere Datenanalyseprogramme wie MATLAB, SAS und Minitab zu kennen, kann sehr nützlich sein.

Die Fähigkeit, klar mit Menschen zu kommunizieren, die maschinelles Lernen, Statistik oder Datenanalyse nicht verstehen, ist ebenfalls sehr wichtig. Wenn Sie etwas bahnbrechendes finden, es aber niemandem erklären können, nützt es nichts. Klare Kommunikation ist eine Soft-Skill 6 Soft Skills Jeder Technologiearbeiter braucht Karriereerfahrung 6 Soft Skills Jeder Technologiearbeiter braucht Karriereleiter Einige Spezialkenntnisse fehlen im IT-Bereich. Für den beruflichen Erfolg brauchen Sie die richtige Einstellung. Hier sind sechs wichtige Soft Skills, die Sie bei Ihrem nächsten IT-Vorstellungsgespräch zur Kenntnis nehmen werden. Lesen Sie mehr, was heutzutage von Technikern benötigt wird.

Erfahrungen in verschiedenen Bereichen sind von Vorteil, wenn Sie ein aufstrebender Datenwissenschaftler sind - sowohl innerhalb als auch außerhalb des Bereichs, in dem Sie arbeiten. Wenn Sie in der Lage sind, kreativ zu denken und Probleme aus verschiedenen Blickwinkeln anzusprechen, ist das sehr nützlich, wenn Sie in der Datenwissenschaft arbeiten neue probleme erfordern häufig innovations- und ad-hoc-lösungen.

Erlernen der Fähigkeiten für die Datenwissenschaft

Da Datenwissenschaftler in der Lage sein müssen, mit einer Vielzahl von Werkzeugen zu arbeiten, die aus unterschiedlichen Bereichen stammen, so unterschiedlich wie Anwendungsentwicklung und Wahrscheinlichkeitstheorie, ist der Weg zum Berufseinstieg nicht klar. Viele Datenwissenschaftler fangen als Informatiker oder Statistiker an und erwerben die notwendigen Fähigkeiten im Beruf. Andere kommen aus völlig unterschiedlichen Hintergründen, die ihnen die Erfahrung vermitteln, die sie benötigen, um Probleme kreativ zu lösen.

“Datenwissenschaftler sind daran beteiligt, Daten zu sammeln, sie in eine nachvollziehbare Form zu bringen, sie dazu zu bringen, ihre Geschichte zu erzählen und diese Geschichte anderen zu präsentieren.”

- Mike Loukides, Vizepräsident von O'Reilly Media.

Datenwissenschaftliches Training wird jedoch von Tag zu Tag verfügbar. Obwohl die Anzahl der Ausbildungsplätze für das Abschlusszeugnis gering und äußerst wettbewerbsfähig ist, ist sie einen Blick wert. Wenn Sie einen Vorsprung in Bezug auf die Fähigkeiten haben, die Sie in diesen Programmen entwickeln, erhöhen Sie die Chancen, dass Sie in ein Programm einsteigen und einen Job erhalten, auch ohne einen Abschluss in Computer- oder Datenwissenschaft.

Die unten aufgeführten Ressourcen helfen Ihnen dabei, die Fähigkeiten aufzubauen, die Sie als Datenwissenschaftler benötigen. Einige sind kostenlose Online-College-Kurse. 8 fantastische Websites für kostenlose Online-College-Kurse. 8 fantastische Websites für kostenlose Online-College-Kurse. Lesen Sie mehr, und einige sind eher Ressourcen für die professionelle Entwicklung. Alle sind frei, Sofern nicht bekannt. Am Ende der Liste habe ich einige Zertifizierungs-, Immersions- und Studiengänge hinzugefügt, falls Sie sich fragen, wo Sie ernsthaft in Data Science ausgebildet werden können - es gibt noch mehr, aber diese sollten Ihnen eine Idee geben was verfügbar ist.

Einführung

• Big Data-Grundlagen (Big Data University)

Programmierung

• Python (Google)
• Berechnen zur Datenanalyse (Coursera)
• Datenanalyse mit R (Coursera)
• Data Mining mit R (Big Data University)
• Hadoop-Grundlagen I (Big Data University)

Statistik und Datenanalyse

• Wahrscheinlichkeitsrechnung und statistische Erwägungen (Carnegie Mellon University; kostenlos für unabhängige Schüler, 25 US-Dollar für Studierende)
• Einführung in die angewandte Statistik (Online-Kurse)
• Datenanalyse (Coursera)
• Maschinelles Lernen (Stanford University via Coursera)

Data Science-Zertifizierungen

• Data Science (John Hopkins University über Coursera; kostenlos ohne Zertifikat, 475 USD mit Zertifikat)
• Datenanalyse Nanodegree (Udacity; $ 200 / Monat, 9-12 Monate)

Data Science Immersive Programm

• Zipfian Academy Data Science 12-wöchiger Einstieg (16.000 US-Dollar)

Data Science-Studiengänge

• Professioneller Master für Informations- und Datenwissenschaft an der UC Berkeley
• MS in Data Science an der NYU
• MS in Data Science an der Universität St. Thomas
• Online-MS in Data Science an der University of Wisconsin
• MS in Analytics an der North Carolina State University
• MS in Analytics an der Northwestern University

Die obige Liste sollte Ihnen viel Anlass geben. Sobald Sie sich durch die freien Ressourcen durchgearbeitet haben, können Sie einige feldspezifische Aspekte wie Biostatistik, Datenanalysen im Gesundheitswesen oder Datenanalyse für die Sicherheit betrachten - es gibt eine Vielzahl von Ressourcen, die Sie verwenden können, ohne dass Sie dazu zurückkehren müssen school 4 Online-Kurse, die Sie besuchen könnten, anstatt zur Schule zurückzukehren 4 Online-Kurse, die Sie besuchen könnten, anstatt zur Schule zu gehen Für eine Universitätsausbildung zu gehen, ist ein teures Angebot. Daran besteht kein Zweifel. Für die meisten Leute ist das absolut wert. Die Vorteile, die einen gewissen Grad an Ihrem Namen haben, überwiegen die erdrückende Verschuldung… für einen gewissen Grad.

Kurse zu diesen Themen finden Sie in Orten wie Coursera, Udacity und sogar auf YouTube. Weiterführende Programmierressourcen sind ebenfalls eine gute Idee. Es gibt eine Menge Dinge, die Sie lernen können. Sie müssen sich nur etwas Zeit nehmen, um die für Sie am besten geeigneten zu finden.

Hier ist ein kurzes, einminütiges, inspirierendes Video von Adobe über das Leben eines Datenwissenschaftlers.

Willst du einer sein? Wenn Sie über gute Ressourcen für angehende Datenwissenschaftler verfügen, teilen Sie diese bitte in den Kommentaren mit, damit andere an diesem Bereich Interessierte davon profitieren können!

Bildnachweise: Unternehmer vor der Tafel stehend (bearbeitet), Nahaufnahme der Geschäftsfrau, die Diagramme in der Hand hält, Programmcode auf einem Monitor über Shutterstock.

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