Was ist Data Science? Definition, Beispiele, Jobs und mehr

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Data Science ist ein interdisziplinärer Bereich, der Algorithmen, Verfahren und Prozesse zur Untersuchung großer Datenmengen einsetzt, um verborgene Muster aufzudecken, Erkenntnisse zu gewinnen und Entscheidungsfindung zu steuern. Um Vorhersagemodelle zu erstellen, verwenden Datenwissenschaftler fortschrittliche Algorithmen des maschinellen Lernens, um strukturierte und unstrukturierte Daten zu sortieren, zu organisieren und aus ihnen zu lernen. 

Als schnell wachsendes Berufsfeld mit Anwendungsmöglichkeiten in zahlreichen Branchen bietet Data Science eine Vielzahl von Beschäftigungsmöglichkeiten – von der Forschung bis zur Datenverarbeitung. Erfahren Sie, wie man Data Science in der Praxis einsetzt, wie die Berufsaussichten in diesem Bereich sind, welche Fähigkeiten erforderlich sind und welche Qualifikationen Sie benötigen, um einen Job zu bekommen.

Was ist Data Science?

Data Science ist das Studium von Daten, ähnlich wie die Meeresbiologie das Studium der im Meer lebenden biologischen Lebensformen ist. Datenwissenschaftler stellen Fragen zu bestimmten Datensätzen und verwenden dann Datenanalyse und advanced analytics, um Muster zu finden, Vorhersagemodelle zu erstellen und Erkenntnisse zu gewinnen, die die Entscheidungsfindung in Unternehmen unterstützen.

Wohin geht der Trend bei Daten in der Wissenschaft?

In der Wissenschaft haben sich mehrere datenbezogene Trends durchgesetzt, darunter Gentechnik und Berechnungen, künstliche Systembiologie und sogar künstliche neuronale Netze. Außerdem verändert Data Science im Gesundheitswesen die Art und Weise, wie Patienten diagnostiziert und behandelt werden, um effektivere, personalisierte Ansätze zu entwickeln.

Anwendungen der Data Science

Obwohl es in der Data Science oft darum geht, abstrakte Datenpunkte sinnvoll zu nutzen, kann man ihre Auswirkungen heute überall in der Welt konkret sehen. Beispiele für datenwissenschaftliche oder datenwissenschaftlich gestützte Dienste finden sich überall in unserer Umgebung. Einige davon haben Sie vielleicht schon gesehen: 

1. Gesundheitswesen

Datenwissenschaftliche Anwendungen sind vor allem im Gesundheitswesen von Vorteil, wo sie für eine Vielzahl von Zwecken eingesetzt werden, darunter:

• Medizinische Bildanalyse

• Genomik und Genetik

• Pharmazeutische Forschung und Entwicklung

• Bots für die Gesundheit und virtuelle Assistenten

Auch medizinische Operationen haben von den Innovationen der Data Science profitiert. Mithilfe einer Reihe von Methoden und Frameworks wie MapReduce wurde Data Science eingesetzt, um bösartige Erkrankungen, Arterienverengungen und Organabgrenzungen zu erkennen. Support-Vektor-Maschinen (SVM), inhaltsbasierte Bildindizierung im Gesundheitswesen und Wavelet-Transformationen gehören zu den Ansätzen des Machine Learning, die zur Klassifizierung solider Texturen verwendet werden.

Was ist Data Science in der KI?

In der Data Science werden statistische Methoden und Werkzeuge eingesetzt, um Erkenntnisse aus verschiedenen Arten von Daten zu gewinnen. Künstliche Intelligenz geht noch einen Schritt weiter und nutzt Daten, um Probleme zu lösen und auf eine Weise zu lernen, die die menschliche Kognition nachahmt. Sowohl Data Science als auch KI sind unter anderem an prädiktiven Analysen, Machine Learning und Datenqualitätssicherungsprozessen beteiligt.

2. E-Commerce

Data Science hat den E-Commerce-Sektor auf vielfältige Weise beeinflusst und hilft den Unternehmen, ihre Zielmärkte zu identifizieren, Waren und Dienstleistungen vorauszusehen und die Preisgestaltung zu optimieren. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und Empfehlungsmaschinen haben sich insbesondere für E-Commerce-Unternehmen als äußerst nützlich erwiesen, die diese Methoden einsetzen, um Kundenkäufe zu analysieren und Einblicke in potenzielle Wachstumsstrategien zu gewinnen. Darüber hinaus verwenden Fachleute NLP häufig zur Analyse von Texten und Online-Umfragen, was den Unternehmen hilft, ihren Kunden hochwertige Dienstleistungen anzubieten.

3. Verkehrswesen

Data Science stand in den letzten zwei Jahrzehnten im Mittelpunkt einiger der einflussreichsten Innovationen im Verkehrswesen.

Selbstfahrende Fahrzeuge sind wahrscheinlich die prominentesten Entwicklung der Data Science im Verkehrswesen, doch Datenwissenschaftler waren auch bei der Erstellung von Kraftstoffverbrauchsstatistiken, der Analyse des Fahrerverhaltens und der Überwachung der Fahrzeugleistung von grundlegender Bedeutung. Durch die Kombination von Reinforcement Learning mit Automatisierung können Automobilhersteller intelligentere, sicherere Fahrzeuge mit besseren logistischen Routen entwickeln.

Gehalt und Berufsaussichten für Data Science

Datenwissenschaftler verdienen ein überdurchschnittliches Gehalt und haben gute Berufsaussichten. Laut Stepstone liegt das durchschnittliche Jahresgehalt für Datenwissenschaftler bei € 57.200 [1]. Darüber hinaus soll Prognosen zufolge die Zahl der Arbeitsplätze im Bereich Data Science weltweit bis 2026 im Durchschnitt um 28 Prozent steigen [2].

Jobs in der Data Science

Im Bereich Data Science gibt es viele Stellen. Einige der häufigsten Stellen sind:

• Datenanalyst

• Machine Learning Engineer

• Data Engineer

• Data Scientist

• Datenbankverwalter

• Unternehmensanalytiker

• Produktanalyst

• Finanzanalyst

• Entwickler von Datensystemen

Bildungsanforderungen

Um sich für eine Einstiegsposition als Datenwissenschaftler zu qualifizieren, benötigen Sie höchstwahrscheinlich einen Bachelor-Abschluss in Data Science oder einem verwandten Fachgebiet wie Informatik. Für einige Stellen kann jedoch auch ein Master-Abschluss erforderlich sein.

Allgemeine Zertifizierungen

Ganz gleich, ob Sie eine Zertifizierung von einer anerkannten Universität erwerben, sich als frischgebackener Hochschulabsolvent weiterbilden, Ihre anbieterspezifischen Fähigkeiten verbessern oder Ihre Fähigkeiten in der Datenanalyse unter Beweis stellen möchten – es gibt wahrscheinlich ein nützliches Zertifizierungsprogramm für Sie. Die folgenden Zertifizierungen werden häufig für eine Karriere in der Data Science erworben:

• Cloudera Certified Professional (CCP) Data Engineer

• Dell EMC Data Science Track (EMCDS)

• Google Professional Data Engineer 

• IBM Data Science Professional

• Microsoft Certified: Azure Data ScienceAssociate

• Open Certified Data Scientist (Open CDS)

• SAS Data Science Certificate

• TensorFlow Developer Certification

Datenwissenschaftliche Fähigkeiten und Tools

Datenwissenschaftler müssen über eine Reihe von gut ausgeprägten beruflichen und technischen Fähigkeiten verfügen, um die bestmögliche Arbeit leisten zu können. Einige der wichtigsten Fähigkeiten, die Sie benötigen, um erfolgreich zu sein, sind: 

Fähigkeiten am Arbeitsplatz

• Aufgeschlossenheit

• Gutes Kommunikationsvermögen

• Einfühlungsvermögen

• Geschäftssinn

• Teamgeist

• Innovation

Technische Fähigkeiten

• Lineare Algebra

• Maschinelles Lernen Techniken

• Mehrdimensionales Rechnen

• Statistik

• Identifizierung von Algorithmen

• Erstellung und Pflege von Algorithmen

• Datensätze für die Informationsbeschaffung

Tools

Datenwissenschaftler sind wichtige Entscheidungsträger, deren Aufgabe es ist, riesige Mengen an unorganisierten und organisierten Daten auszuwerten und zu bearbeiten. Dazu setzen sie eine Vielzahl von Tools und Computersprachen ein. Zu den gängigsten gehören Programme wie SQL, Tableau und Apache Spark. 

Lernen Sie weiter über Data Science 

Data Science kombiniert statistische Werkzeuge, Analysemethoden, Algorithmen für Machine Learning, künstliche Intelligenz und Fachwissen, um Einblicke in Ihre Daten zu gewinnen. Diese können Sie nutzen, um Entscheidungen zu treffen und die nächsten Schritte zu planen. 

Der erste Schritt zum Einstieg in den Bereich Data Science besteht darin, sich die technischen Fähigkeiten anzueignen, die Sie für diese Tätigkeit benötigen. Wenn Sie gerade erst anfangen, sollten Sie das IBM Datenverarbeitung (Berufsbezogenes Zertifikat) erwerben, um in weniger als sechs Monaten gefragte Data Science-Kenntnisse wie Python, SQL, Datenvisualisierung und mehr zu erwerben. Für das anfängerfreundliche Professional Certificate sind keine Vorkenntnisse oder Ausbildungen erforderlich.