Du stellst Dir vor, künftig als Data Scientist in einem großen Unternehmen zu arbeiten, aber Deine Kenntnisse reichen dafür noch nicht aus?
Du stellst Dir vor, in ein paar Jahren Data Scientist in einem großen Unternehmen zu sein, aber Deine aktuellen Kenntnisse reichen noch nicht aus, um in diese Karriere einzusteigen. Keine Panik! Es gibt mehrere Möglichkeiten, Data Scientist zu werden. Diese Position ist nämlich für alle Organisationen in allen Sektoren von strategischer Bedeutung.
Obwohl Mathematik und Statistik sowie Informatik die Grundlagen sind, gibt es noch andere Kenntnisse, die Du Dir aneignen musst. Wir zeigen Dir in diesem Artikel den besten Weg, um Data Scientist zu werden.
Erwirb Datenkompetenzen
Im Bereich der Datenwissenschaft, insbesondere von Big Data, fehlen Dir noch Kenntnisse und Berufserfahrung. Deshalb musst Du eine Ausbildung in Data Science absolvieren, um schnell Data Scientist zu werden. Data Science (dt. Datenwissenschaft) ist die Disziplin von Data Scientists, in der Du Deine erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten anwenden wirst.
Mit den richtigen Grundlagen fällt es Dir leichter, Deine Karriere in Richtung Data Science auszurichten. Dies beinhaltet den Erwerb von Kenntnissen in einigen verwandten Bereichen. Hier sind einige grundlegende Fähigkeiten für hochrangige Data Scientists:
- Mathematik
- Maschinenbau
- Programmierung
- Statistiken
- Datenanalyse
- Informationstechnologie
Außerdem gibt es Grundkenntnisse, die Voraussetzung sind, egal aus welchem Bereich man einsteigt. Dazu gehören Kenntnisse in Python, SQL und Excel. Diese werden benötigt, um Rohdaten zu organisieren und zu analysieren.
Beherrsche die Grundlagen der Datenwissenschaft
Um Dir die Grundlagen von Data Science anzueignen, hast Du die Wahl zwischen einer durchgehenden Weiterbildung oder einem Bootcamp in Data Science. Auf diese Weise lernst Du die Grundlagen wie das Sammeln, Speichern, Analysieren, Modellieren und Visualisieren von Daten sowie das Präsentieren von Informationen über Data Scientist-Tools wie Tableau und Power BI.
Sobald Deine Schulung abgeschlossen ist, hast Du die Grundkenntnisse erworben, um die in diesem Bereich gängigen Programmiersprachen, nämlich Python und R, zu verwenden. Damit kannst Du Algorithmen für maschinelles Lernen entwickeln, um Vorhersagemodelle zu identifizieren.
In der Regel schreiben Unternehmen Stellen aus, bei denen Bewerber und Bewerberinnen einen Abschluss und Erfahrung in Data Science haben müssen. Allerdings überwiegen diese Stellenangebote die Bewerbungen bei weitem, sodass Du alle Chancen auf Deiner Seite hast – aber nur durch den Erwerb der grundlegenden Fähigkeiten.
Für Arbeitgebende ist das Wichtigste, dass Du nachweisen kannst, dass Du Dich mit dem Thema Data Science auskennst und es von A bis Z beherrschst. Je nach Gelegenheit kannst Du versuchen, Nachweise wie z. B. ein Data Science Project zu erbringen.
Lerne die wichtigsten Programmiersprachen für Data Science
Data Scientists verlassen sich auf Werkzeuge und Softwares, die speziell für die Datenextraktion, -analyse und -modellierung entwickelt wurden. Wenn Excel das bevorzugte Werkzeug für die Datenverarbeitung ist, erfordert Data Science auch die Beherrschung von Programmiersprachen wie Python, R oder Hive. Du brauchst auch SQL-Kenntnisse.
Mit Programmiersprachen kannst Du Machine-Learning-Modelle zur Entwicklung von Künstlicher Intelligenz einsetzen. So gewähren Data Scientists einem Datenverarbeitungssystem die Möglichkeit, relevante Informationen zu sammeln. Damit können Unternehmen strategische Entscheidungen treffen.
Baue Deine Fähigkeiten zur Datenvisualisierung auf
In dem Du Dich an die Verwendung von Datenvisualisierungstools wie Tableau und Power BI gewöhnst, übst Du das Erstellen von Visualisierungen aus Daten. Dadurch gewöhnst Du Dich daran, die Daten für sich selbst sprechen zu lassen.
Excel ist auf dieser Ebene wichtig, nicht nur wegen der Tatsache, dass es Dir erlaubt, Berechnungen durchzuführen oder Diagramme zu entwerfen, sondern auch wegen seiner Fähigkeit, Informationen zu korrelieren, die in mehreren Tabellenkalkulationen enthalten sind. Im Bereich Data Science sind Tableau, Power BI, Infogram oder sogar Google Charts moderner, dennoch bleibt Excel über 30 Jahre für Data Scientists unverzichtbar.
Mit all diesen Tools kannst Du ansprechende Visualisierungen erstellen. Aber als Data Scientist musst Du auch in der Lage sein, sie Deinem Publikum zu präsentieren, in diesem Fall den Stakeholdern des Unternehmens, für das Du arbeitest. Unter anderem musst Du über Kommunikationsfähigkeiten verfügen. Das Wichtigste ist, dass Du so natürlich wie möglich bist, um Informationen effektiv zu übermitteln.
Arbeite an Data-Science-Projekten
Nach Deiner Ausbildung beherrschst Du Programmiersprachen wie Python sowie Data-Science-Tools wie Power BI. Im nächsten Schritt kannst Du damit beginnen, sie zu verwenden. Arbeite dazu an einem Projekt, in dem Du die erlernten Skills üben und weiterentwickeln kannst.
Die Wahl des Projekts ist entscheidend, um zu beweisen, dass Du über die Kenntnisse und das Know-How verfügst, um Data Scientist zu werden. Das Ideal ist, mit den Grundlagen zu beginnen, wie z. B. einem Projekt, in dem Du Excel, SQL (Datenbankverwaltung), sowie Python oder R verwendest, um Modelle zu entwerfen, um die für Dein Projekt wesentlichen Informationen zu identifizieren.
Entwickle während der Arbeit an Deinem Projekt einen Plan, der die verschiedenen Phasen beschreibt, die Du durchlaufen musst. Bestimme beispielsweise, womit ein Unternehmen ein Problem haben könnte und was es von Data Scientists erwartet. Definiere und sammle dann die Daten, mit denen Du Dein Ziel erreichen kannst, bereinige und teste sie.
Erstelle ein Portfolio, um Deine Skills in Data Science zu zeigen
Du hast Dir die Kenntnisse angeeignet und beherrschst nun die Grundlagen von Data Science. Außerdem hast Du ein Projekt abgeschlossen, bei dem Du den Beruf als Data Scientist ausüben kannst. Jetzt musst Du Deinen zukünftigen Arbeitgebenden alles, was zitiert wurde, durch ein Portfolio zeigen, das bei Deinen Bewerbungen von Vorteil sein wird.
Dein Lebenslauf ist nicht genug.
Ein Portfolio ist ein wichtiges Element, wenn Du jetzt auf der Suche nach einem Job als Data Scientist bist. Damit kannst Du Deine Erfahrungen mit Deinen Projekten hervorheben und beweisen, dass Deine Kenntnisse konkret sind. So kannst Du Dich profilieren, auch wenn Deine Kenntnisse offensichtlich im Mittelpunkt Deines Vorstellungsgesprächs stehen.
Anmerkung: Wir haben für die Veröffentlichung dieses Beitags zum Thema Data Scientist eine Kompensation erhalten.
