Photo by Anna Nekraschewitsch 
 

Mit der Weiterentwicklung der Datentechnologie haben wir in den letzten Jahren einen Anstieg der Unternehmen erlebt, die Data Science implementieren. Viele Unternehmen versuchen mittlerweile, die besten Talente für ihr Datenprojekt zu rekrutieren, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Ein solches Talent ist der Datenwissenschaftler.

Datenwissenschaftler haben bewiesen, dass sie Unternehmen einen enormen Mehrwert bieten können. Doch was unterscheidet die Fähigkeiten eines Datenwissenschaftlers von anderen? Diese Frage ist nicht leicht zu beantworten, da Datenwissenschaftler ein großes Dach bilden und die beruflichen Verantwortlichkeiten und erforderlichen Fähigkeiten von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich sind. Dennoch gibt es Fähigkeiten, die Datenwissenschaftler benötigen, wenn sie sich von den anderen abheben wollen.

In diesem Artikel werden fünf wesentliche Fähigkeiten für Datenwissenschaftler im Jahr 2024 besprochen. Ich würde nicht darauf eingehen Programmiersprache or Maschinelles lernen da es sich immer um notwendige Fähigkeiten handelt. Ich spreche auch nicht über generative KI-Fähigkeiten, da es sich hierbei um Trendfähigkeiten handelt, aber Datenwissenschaft ist mehr als das. Ich möchte nur auf weitere neue Fähigkeiten eingehen, die für die Landschaft im Jahr 2024 unerlässlich sind. 

Was sind diese Fähigkeiten? Lasst uns darauf eingehen.

Cloud Computing ist ein Dienst über das Internet („Cloud“), der Server, Analysesoftware, Netzwerke, Sicherheit und vieles mehr umfassen kann. Es ist so konzipiert, dass es an die Vorlieben des Benutzers angepasst werden kann und Ressourcen nach Bedarf bereitstellt.

Im aktuellen Data-Science-Trend haben viele Unternehmen damit begonnen, Cloud Computing zu implementieren, um ihr Geschäft zu skalieren oder die Infrastrukturkosten zu minimieren. Von kleinen Startups bis hin zu großen Unternehmen ist die Nutzung von Cloud Computing offensichtlich geworden. Aus diesem Grund können Sie erkennen, dass für die aktuelle Stellenausschreibung im Bereich Data Science Erfahrung im Cloud-Computing von Ihnen erforderlich ist.

Es gibt viele Cloud-Computing-Dienste, aber Sie müssen nicht alles lernen, denn wenn Sie einen davon beherrschen, können Sie leichter zu den anderen Plattformen navigieren. Wenn Sie zunächst Schwierigkeiten haben, sich zu entscheiden, was Sie lernen möchten, können Sie mit einer größeren Plattform beginnen, z. B. der AWS-, GCP- oder Azure-Plattform.

Hier erfahren Sie mehr über Cloud Computing Artikel „Anfängerleitfaden zum Cloud Computing“ von Aryan Garg.

Machine Learning Operations, oder MLOps, ist eine Sammlung von Techniken und Tools zum Einsatz von ML-Modellen in der Produktion. MLOps zielt darauf ab, das zu vermeiden Technische Schulden Nutzen Sie unsere Anwendung für maschinelles Lernen, indem Sie die Bereitstellung von ML-Modellen in der Produktion optimieren, die Qualität und Leistung der Modelle verbessern und gleichzeitig Best Practices in CI/CD implementieren und die Modelle für maschinelles Lernen kontinuierlich überwachen.

MLOps ist zu einer der gefragtesten Fähigkeiten für Datenwissenschaftler geworden, und Sie können den Anstieg der MLOps-Anforderungen in Stellenausschreibungen erkennen. Zuvor konnten die MLOps-Arbeiten an einen Machine Learning Engineer delegiert werden. Allerdings sind die Anforderungen an Datenwissenschaftler, MLOps zu verstehen, größer denn je. Denn Data Scientists müssen sicherstellen, dass ihr Machine-Learning-Modell für die Integration in die Produktionsumgebung bereit ist, die nur der Modellersteller am besten kennt.

Deshalb ist es von Vorteil, sich im Jahr 2024 mit MLOps vertraut zu machen, wenn Sie Ihre Karriere im Bereich Datenwissenschaft vorantreiben möchten. Weitere Informationen zum Thema MLOps finden Sie unter KDnuggets‘ erster Tech Brief, in dem alles über MLOps besprochen wird.

Big Data kann als die drei Vs beschrieben werden, die Folgendes umfassen: Volumen, was sich auf die enormen Mengen der generierten Daten bezieht; Geschwindigkeit, was erklärt, wie schnell die Daten erzeugt und verarbeitet werden; Und Vielfalt, was sich auf verschiedene Datentypen bezieht (strukturiert bis unstrukturiert).

Big-Data-Technologien sind in vielen Unternehmen wichtig geworden, da viele Erkenntnisse und Produkte davon abhängen, wie sie mit den vorhandenen Big Data etwas anfangen können. Es ist eine Sache, große Datenmengen zu haben, aber nur durch deren Verarbeitung können Unternehmen einen Mehrwert daraus ziehen. Aus diesem Grund versuchen viele Unternehmen jetzt, Datenwissenschaftler zu rekrutieren, die über Kenntnisse im Bereich der Big-Data-Technologie verfügen.

Wenn wir über Big-Data-Technologien sprechen, fallen viele Technologien unter diese Begriffe. Es lässt sich jedoch in vier Typen einteilen: Datenspeicherung, Data Mining, Datenanalyse und Datenvisualisierung.

Hier sind einige beliebte Tools, die in Stellenausschreibungen häufig als notwendig aufgeführt werden:

-Apache Hadoop

-Apache Spark

-MongoDB

-Tableau

-Rapidminer

Sie müssen nicht jedes verfügbare Werkzeug beherrschen, aber wenn Sie einige davon verstehen, wird sich Ihre Karriere sicherlich positiv entwickeln. Um mehr über Big-Data-Technologien zu erfahren, finden Sie hier einen Einführungsartikel mit dem Titel „Arbeiten mit“. Big Data: Tools und Techniken von Nate Rosidi Das könnte Ihre Big-Data-Reise ankurbeln.

Datenwissenschaftler benötigen technische Fähigkeiten und ausgeprägte Fachkenntnisse, um ihre Karriere voranzutreiben. Ein junger Datenwissenschaftler möchte vielleicht maschinelles Lernen modellieren, um die höchsten technischen Kennzahlen zu erreichen, aber der ältere weiß, dass unser Modell den Geschäftswert über alles andere bringen sollte.

Fachkompetenz bedeutet, dass wir das Geschäft der Branche, in der wir arbeiten, verstehen. Indem wir das Geschäft verstehen, können wir uns besser auf den Geschäftsanwender einstellen, bessere Metriken für das Modell auswählen und die Projekte so gestalten, dass sie sich auf das Geschäft auswirken. Im Jahr 2024 wird es besonders wichtig, da Unternehmen beginnen zu verstehen, wie Data Science einen erheblichen Mehrwert bringen kann.

Das Problem beim Erwerb von Domänenexpertise besteht darin, dass diese nur dann effektiv erlernt werden kann, wenn wir bereits als Datenwissenschaftler in dieser Branche arbeiten. Wie könnte man sich also diese Fähigkeit aneignen, wenn man nicht in der Branche arbeitet, die man haben möchte? Es gibt verschiedene Möglichkeiten, darunter:

– Teilnahme an Online-Kursen und Zertifizierungen in verwandten Branchen

– Aktives Networking in sozialen Medien

– Beitrag zum Open-Source-Projekt

– Ein Nebenprojekt mit Bezug zur Branche haben

– Einen Mentor finden

– Machen Sie ein Praktikum

Hierbei handelt es sich um empfohlene Möglichkeiten, sich Fachwissen anzueignen, aber Sie können kreativer sein, um die entsprechende Erfahrung zu finden. Der Artikel „Ist Domänenwissen eine Hürde für den Start einer Karriere im Datenbereich?“ von Vaishali Lambe kann Ihnen auch dabei helfen, Domänenexpertise zu erwerben.

Manche sehen Daten möglicherweise als Zahlen oder Wörter in der Datenbank, ohne sich um die Person zu kümmern, die diese Daten beschreiben. Allerdings handelte es sich bei vielen dieser Daten um private Informationen, die den Benutzern und dem Unternehmen schaden könnten, wenn wir sie falsch verarbeiten. Das Thema wird in unserer modernen Zeit noch wichtiger, da die Datenerfassung und -verarbeitung einfacher wird.

Die Ethik in der Datenwissenschaft befasst sich mit den moralischen Prinzipien, die die Arbeitsweise von Datenwissenschaftlern bestimmen. Das Feld befasst sich mit den potenziellen Auswirkungen unseres Data-Science-Projekts auf Einzelpersonen und die Gesellschaft, die der besten moralischen Entscheidung folgen sollten, die wir treffen können. Dabei geht es in der Regel um Voreingenommenheit, Fairness, Erklärbarkeit und Einwilligung. 

Andererseits ist der Datenschutz ein Bereich, der sich mit der Rechtmäßigkeit der Art und Weise befasst, wie wir Daten sammeln, verarbeiten, verwalten und weitergeben. Ziel ist es, die persönlichen Daten des Einzelnen zu schützen und Missbrauch zu verhindern. Für jeden Bereich gelten möglicherweise unterschiedliche Datenschutzrahmen. Beispielsweise gilt die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) in Europa normalerweise nur für personenbezogene Daten in Europa.

Ethik- und Datenschutzkenntnisse sind für Datenwissenschaftler zu unverzichtbaren Fähigkeiten geworden, da die Folgen einer Verletzung dieser Kenntnisse schwerwiegend sind. Der Artikel von Nisha Arya über Ethik und Datenschutz könnte Ihr Ausgangspunkt für ein tieferes Verständnis dieser Themen werden.

In diesem Artikel werden fünf wesentliche Fähigkeiten besprochen, die jeder Datenwissenschaftler im Jahr 2024 benötigt. Zu den Fähigkeiten gehören:

1. Cloud Computing
2. MLOps
3. Big Data-Technologie
4. Fachwissen
5. Ethik und Datenschutz

Ich hoffe, es hilft! Teilen Sie Ihre Meinung zu den hier aufgeführten Fähigkeiten mit und fügen Sie unten Ihren Kommentar hinzu.
 
 

Cornellius Yudha Wijaya ist Data Science Assistant Manager und Data Writer. Während er Vollzeit bei Allianz Indonesien arbeitet, liebt er es, Python- und Datentipps über soziale Medien zu teilen und Medien zu schreiben.

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• Quelle: https://www.kdnuggets.com/5-essential-skills-every-data-scientist-needs-in-2024?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=5-essential-skills-every-data-scientist-needs-in-2024