Was ist Datenwissenschaft?
Im Bereich der Datenwissenschaft ist die Lösung von Problemen und die Beantwortung von Fragen durch Datenanalyse eine gängige Praxis. Oft erstellen Datenwissenschaftler ein Modell, um Ergebnisse vorherzusagen oder zugrunde liegende Muster zu entdecken, um bessere Erkenntnisse zu gewinnen.
Unternehmen können diese Erkenntnisse nutzen, um zu handeln und zukünftige Ergebnisse zu verbessern. Es gibt zahlreiche sich rasch entwickelnde Technologien, die bei der Analyse von Daten und der Erstellung von Modellen helfen. In bemerkenswert kurzer Zeit gab es einen rasanten Fortschritt von Desktops zum Hosten massiver paralleler Lager mit riesigen Datenmengen; auf diese Weise gibt es einen spürbaren Wandel von datenbankinternen Analysefunktionen in relationalen Datenbanken zu unstrukturierten Big-Data-Tools.
Die Analyse unstrukturierter oder halbstrukturierter Daten wird immer wichtiger, um Stimmungen und andere nützliche, in natürlicher Sprache verfasste Informationen in Vorhersagemodelle einzubeziehen; dies führt häufig zu einer erheblichen Verbesserung der Modellqualität und -genauigkeit.
Neue Analyseansätze zielen darauf ab, die Schritte der Modellerstellung und -anwendung zu automatisieren, was die Technologie des maschinellen Lernens (ML) zu einer notwendigen Weiterentwicklung der modernen Datenwissenschaft macht.
Erfolgreiche ML-Projekte erfordern eine Kombination aus Algorithmen, Daten und Team sowie eine sehr leistungsfähige Computerinfrastruktur.
Data Scientist gehört zu den drei wichtigsten aufstrebenden Berufen
Obwohl es Datenwissenschaft als Fachgebiet schon seit mehreren Jahrzehnten gibt, hat das rasante Wachstum der künstlichen Intelligenz (KI) in der Wirtschaft in den letzten fünf Jahren eine Nachfrage nach Datenwissenschaftlern geschaffen, die die Verfügbarkeit von ausgebildeten Fachkräften bei weitem übersteigt. Heute nennen 63 % der Führungskräfte einen Mangel an Talenten als Haupthindernis für die Einführung von KI-Technologie[1]. Diese Talentlücke ist eine Chance für aufstrebende Fachkräfte und eine Herausforderung für Unternehmen, die nach einem Wettbewerbsvorteil auf dem Markt streben.
Laut dem LinkedIn Emerging Jobs Report[2] führt der Data Scientist im Jahr 2020 die Liste der "Emerging Jobs" seit drei Jahren in Folge an, und es wird ein jährliches Wachstum von 37 % prognostiziert. Es handelt sich um eine Spezialisierung, die in allen Branchen weiterhin stark zunimmt, was auf die Weiterentwicklung bereits bestehender Berufe und die zunehmende Bedeutung von Daten in der akademischen Forschung zurückzuführen ist.
Welche Fähigkeiten braucht ein Datenwissenschaftler, um erfolgreich zu sein?
Data Science ist ein interdisziplinäres Bündel von Fähigkeiten, das an der Schnittstelle von Statistik, Computerprogrammierung und Fachwissen angesiedelt ist. Sie umfasst drei verschiedene, sich überschneidende Bereiche:
- Statistik, um Datensätze zu modellieren und zusammenzufassen
- Informatik, um Algorithmen zur Speicherung, Verarbeitung und Visualisierung von Daten zu entwerfen und anzuwenden
- Fachwissen, das erforderlich ist, um die richtigen Fragen zu formulieren und die Antworten in einen Kontext zu stellen
- Andere oft vermisste Fähigkeiten sind:
- Leiterschaft
- Teamarbeit
- Kommunikation
