Data Science ist eine Kombination aus Mathematik, Statistik, maschinellem Lernen und Informatik. Data Science sammelt, analysiert und interpretiert Daten, um Einblicke in die Daten zu gewinnen, die Entscheidungsträgern helfen können, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Data Science wird heute in fast jeder Branche eingesetzt, um Kundenverhalten und -trends vorherzusagen und neue Chancen zu identifizieren. Unternehmen können damit fundierte Entscheidungen über Produktentwicklung und Marketing treffen. Es dient als Instrument zur Betrugserkennung und Optimierung von Prozessen. Regierungen nutzen Data Science auch, um die Effizienz bei der Erbringung öffentlicher Dienstleistungen zu verbessern.

Data Science ist ein aufstrebendes Feld, dessen Bedeutung von Tag zu Tag zunimmt. Es ist das neueste Schlagwort in der IT-Welt und seine Nachfrage auf dem Markt wächst stetig. Die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern nimmt zu, angetrieben durch die Notwendigkeit für Unternehmen, Daten in Erkenntnisse umzuwandeln. Unternehmen wie Google, Amazon, Microsoft und Apple gehören zu den größten Rekrutierern von Data Scientists. Auch für IT-Experten entwickelt sich Data Science zu einem gefragten Fachgebiet. 

Laut einem aktuellen Bericht von Vorrangforschung, wird die Nachfrage nach Data Science im Prognosezeitraum 16.43 bis 378.7 voraussichtlich mit einer CAGR (Compound Annual Growth Rate) von 2022 % wachsen und einen Marktwert von satten 2030 Milliarden erreichen.

Einfach ausgedrückt hilft Data Science dabei, Daten zu analysieren und daraus aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, indem es Statistik und Mathematik, Programmierkenntnisse und Fachwissen kombiniert.

Bedeutung der Datenwissenschaft

Heutzutage werden Unternehmen mit Daten überhäuft. Data Science wird dabei helfen, aussagekräftige Erkenntnisse daraus zu gewinnen, indem es verschiedene Methoden, Technologien und Tools kombiniert. In den Bereichen E-Commerce, Finanzen, Medizin, Personalwesen usw. stoßen Unternehmen auf riesige Datenmengen. Data-Science-Tools und -Technologien helfen ihnen bei der Verarbeitung all dieser Probleme.

Geschichte der Datenwissenschaft

Anfang der 1960er Jahre wurde der Begriff „Data Science“ geprägt, um die riesigen Datenmengen, die damals gesammelt wurden, zu verstehen und zu analysieren. Datenwissenschaft ist eine Disziplin, die sich ständig weiterentwickelt und Informatik und statistische Methoden einsetzt, um Erkenntnisse zu gewinnen und wertvolle Vorhersagen in einer Vielzahl von Branchen zu generieren.

Data Science – Voraussetzungen

• Statistiken

Die Datenwissenschaft stützt sich auf Statistiken, um Datenmuster mithilfe komplexer Techniken des maschinellen Lernens zu erfassen und in verwertbare Beweise umzuwandeln.

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• Programmierung

Python, R und SQL sind die gängigsten Programmiersprachen. Um ein Data-Science-Projekt erfolgreich durchzuführen, ist es wichtig, ein gewisses Maß an Programmierkenntnissen zu vermitteln. 

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• Maschinelles lernen

Genaue Prognosen und Schätzungen werden durch maschinelles Lernen ermöglicht, das ein entscheidender Bestandteil der Datenwissenschaft ist. Wenn Sie im Bereich Data Science erfolgreich sein wollen, müssen Sie über fundierte Kenntnisse des maschinellen Lernens verfügen.

Ein klares Verständnis der Funktionsweise von Datenbanken sowie Kenntnisse zur Verwaltung und Extraktion von Daten sind in diesem Bereich ein Muss. 

Mithilfe mathematischer Modelle auf der Grundlage der Ihnen bereits bekannten Daten können Sie schnell Berechnungen und Vorhersagen durchführen. Die Modellierung hilft bei der Bestimmung, welcher Algorithmus für die Lösung eines bestimmten Problems am besten geeignet ist und wie diese Modelle trainiert werden.

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Wofür wird Data Science verwendet?

• Beschreibende Analyse

Es hilft bei der genauen Anzeige von Datenpunkten für möglicherweise auftretende Muster, die alle Datenanforderungen erfüllen. Mit anderen Worten geht es um das Organisieren, Ordnen und Bearbeiten von Daten, um Informationen zu erzeugen, die Aufschluss über die bereitgestellten Daten geben. Dazu gehört auch die Umwandlung von Rohdaten in eine Form, die es einfach macht, sie zu erfassen und zu interpretieren.

• Prädiktive Analyse

Dabei werden historische Daten zusammen mit verschiedenen Techniken wie Data Mining, statistischer Modellierung und maschinellem Lernen verwendet, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Mithilfe von Trends in diesen Daten nutzen Unternehmen prädiktive Analysen, um Gefahren und Chancen zu erkennen.

• Diagnostische Analyse

Es handelt sich um eine eingehende Untersuchung, um zu verstehen, warum etwas passiert ist. Zur Beschreibung werden Techniken wie Drill-Down, Data Discovery, Data Mining und Korrelationen verwendet. An einem bestimmten Datensatz können mehrere Datenoperationen und -transformationen durchgeführt werden, um in jeder dieser Techniken einzigartige Muster zu entdecken. 

• Präskriptive Analyse

Die präskriptive Analyse fördert die Nutzung prädiktiver Daten. Es sieht voraus, was am wahrscheinlichsten eintreten wird, und bietet die beste Vorgehensweise für den Umgang mit diesem Ergebnis. Es kann die wahrscheinlichen Auswirkungen verschiedener Entscheidungen abschätzen und die optimale Vorgehensweise vorschlagen. Es nutzt Empfehlungs-Engines für maschinelles Lernen, komplizierte Ereignisverarbeitung, neuronale Netze, Simulation, Diagrammanalyse und Simulation.

Was ist der Data Science-Prozess?

• Abrufen der Daten

Der erste Schritt besteht darin, zu ermitteln, welche Art von Daten analysiert werden müssen, und diese Daten müssen in eine Excel- oder CSV-Datei exportiert werden.

• Bereinigen der Daten

Es ist wichtig, denn bevor Sie die Daten lesen können, müssen Sie sicherstellen, dass sie sich in einem einwandfrei lesbaren Zustand befinden, ohne Fehler, ohne fehlende oder falsche Werte.

• Explorative Analyse

Die Analyse der Daten erfolgt durch die Visualisierung der Daten auf verschiedene Weise und die Identifizierung von Mustern, um Außergewöhnliches zu erkennen. Um die Daten zu analysieren, müssen Sie sehr genau auf Details achten, um festzustellen, ob etwas nicht richtig ist.

• Modellierung oder maschinelles Lernen

Ein Dateningenieur oder Wissenschaftler schreibt Anweisungen für den Algorithmus für maschinelles Lernen auf, die auf den zu analysierenden Daten basieren. Der Algorithmus verwendet diese Anweisungen iterativ, um die richtige Ausgabe zu erhalten.

• Interpretation der Daten

In diesem Schritt decken Sie Ihre Erkenntnisse auf und präsentieren sie der Organisation. Die wichtigste Fähigkeit dabei wäre Ihre Fähigkeit, Ihre Ergebnisse zu erklären.

Hier sind einige Beispiele für Tools, die Data Scientists dabei unterstützen, ihre Arbeit zu erleichtern.

• Datenanalyse – Informatica PowerCenter, Rapidminer, Excel, SAS
• Datenvisualisierung – Tableau, Qlikview, RAW, Jupyter
• Data Warehousing – Einblicke in Apache Hadoop, Informatica/Talend, Microsoft HD
• Datenmodellierung – H2O.ai, Datarobot, Azure ML Studio, Mahout

Vorteile von Data Science in der Wirtschaft

• Verbessert Geschäftsprognosen
• Interpretation komplexer Daten
• Bessere Entscheidungsfindung
• Produktinnovation 
• Verbessert die Datensicherheit
• Entwicklung benutzerzentrierter Produkte

Anwendungen der Datenwissenschaft

• Produktempfehlung

Die Produktempfehlungstechnik kann Kunden dazu veranlassen, ähnliche Produkte zu kaufen. Beispielsweise versucht ein Verkäufer von Big Bazaar, den Umsatz des Ladens zu steigern, indem er die Produkte bündelt und Rabatte gewährt. Also bündelte er Shampoo und Spülung und gewährte einen Rabatt darauf. Darüber hinaus können Kunden sie zusammen zu einem reduzierten Preis kaufen.

• Zukunftsprognose

Es ist eine der am weitesten verbreiteten Techniken in der Datenwissenschaft. Auf der Grundlage verschiedener Arten von Daten, die aus verschiedenen Quellen gesammelt werden, werden Wettervorhersagen und Zukunftsprognosen erstellt. 

• Betrugs- und Risikoerkennung

Es ist eine der logischsten Anwendungen von Data Science. Da Online-Transaktionen boomen, ist der Verlust Ihrer Daten möglich. Die Erkennung von Kreditkartenbetrug hängt beispielsweise vom Betrag, vom Händler, vom Standort, von der Zeit und anderen Variablen ab. Wenn einer davon unnatürlich aussieht, wird die Transaktion automatisch abgebrochen und Ihre Karte wird für 24 Stunden oder länger gesperrt.

• Selbstfahrendes Auto

Das selbstfahrende Auto ist eine der erfolgreichsten Erfindungen der heutigen Zeit. Wir trainieren unser Auto, basierend auf den vorherigen Daten selbstständig Entscheidungen zu treffen. In diesem Prozess können wir unser Modell bestrafen, wenn es nicht gut funktioniert. Das Auto wird mit der Zeit intelligenter, wenn es beginnt, durch all die Echtzeiterfahrungen zu lernen.

• Bilderkennung

Wenn Sie einige Bilder erkennen möchten, kann Data Science das Objekt erkennen und klassifizieren. Das bekannteste Beispiel für die Bilderkennung ist die Gesichtserkennung – Wenn Sie Ihrem Smartphone sagen, dass es die Blockierung aufheben soll, scannt es Ihr Gesicht. Zuerst erkennt das System also das Gesicht, klassifiziert Ihr Gesicht dann als menschliches Gesicht und entscheidet dann, ob das Telefon dem tatsächlichen Besitzer gehört oder nicht.

• Sprache in Text umwandeln

Spracherkennung ist ein Prozess zum Verstehen natürlicher Sprache durch den Computer. Wir sind mit virtuellen Assistenten wie Siri, Alexa und Google Assistant vertraut. 

• Gesundheitswesen

Data Science hilft in verschiedenen Bereichen des Gesundheitswesens wie der medizinischen Bildanalyse, der Entwicklung neuer Medikamente, der Genetik und Genomik sowie der Bereitstellung virtueller Unterstützung für Patienten. 

• Search Engines

Google, Yahoo, Bing, Ask usw. liefern uns innerhalb von Sekundenbruchteilen viele Ergebnisse. Möglich wird dies durch verschiedene Data-Science-Algorithmen.

Wie werde ich ein Daten Scientist?

Rolle eines Datenwissenschaftlers

Da Unternehmen mehr Daten als je zuvor generieren, wird deutlich, dass Daten ein wertvolles Gut sind. Um aus Daten jedoch aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, ist eine Analyse der Daten erforderlich. Hier kommen Data Scientists ins Spiel. Ein Data Scientist ist ein Spezialist für das Sammeln, Organisieren, Analysieren und Interpretieren von Daten, um Trends, Muster und Korrelationen zu finden.

Datenwissenschaftler spielen eine wesentliche Rolle dabei, sicherzustellen, dass Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen. Sie arbeiten eng mit Unternehmensleitern zusammen, um spezifische Ziele zu identifizieren, wie z. B. die Ermittlung der Kundensegmentierung und die Förderung von Verbesserungen bei Produkten und Dienstleistungen. Mithilfe fortschrittlicher Algorithmen für maschinelles Lernen und statistischer Modelle können Datenwissenschaftler große Datensätze untersuchen, um Muster und Erkenntnisse aufzudecken, die Unternehmen dabei helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Datenwissenschaftler verfügen im Allgemeinen über eine Kombination aus technischen Fähigkeiten und Kenntnissen in der Interpretation und Visualisierung von Daten. Sie müssen über Fachkenntnisse in statistischer Analyse, Programmiersprachen, Algorithmen für maschinelles Lernen und Datenbanksystemen verfügen. 

Werfen wir einen Blick auf einen Überblick über die Aufgaben eines professionellen Data Scientist.

• Sammeln, Bereinigen und Organisieren von Daten zur Verwendung in prädiktiven und präskriptiven Modellen
• Analysieren Sie große Mengen an Informationen, um Trends und Muster zu entdecken
• Mithilfe von Programmiersprachen die Daten strukturieren und in nutzbare Informationen umwandeln
• Arbeiten Sie mit Stakeholdern zusammen, um Geschäftsprobleme zu verstehen und datengesteuerte Lösungen zu entwickeln
• Entwicklung von Vorhersagemodellen unter Verwendung statistischer Modelle zur Vorhersage zukünftiger Trends
• Erstellen, Warten und Überwachen von Modellen für maschinelles Lernen
• Entwicklung und Einsatz fortschrittlicher Algorithmen für maschinelles Lernen und anderer Analysemethoden zur Erstellung datengesteuerter Lösungen
• Vermittlung datengesteuerter Lösungen an Stakeholder
• Entdecken Sie versteckte Muster und Trends in riesigen Datensätzen mithilfe einer Vielzahl von Data-Mining-Tools
• Entwicklung und Validierung von Datenlösungen durch Datenvisualisierungen, Berichte, Dashboards und Präsentationen

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Rolle eines Data Scientist für Unternehmen, die datengesteuerte Entscheidungen treffen möchten, von entscheidender Bedeutung ist. Data Scientists sind für das Sammeln, Organisieren, Analysieren und Interpretieren von Daten verantwortlich, um Trends und Korrelationen zu identifizieren. Sie entwickeln außerdem Datenverarbeitungspipelines, entwerfen Berichte und Dashboards und entwickeln Modelle zur Vorhersage zukünftiger Trends. Um in diesem Bereich erfolgreich zu sein, müssen sie den Geschäftskontext und die Bedürfnisse des Kunden verstehen.

Schritte zum Data Scientist

Data Science ist einer der am schnellsten wachsenden Sektoren der Technologiebranche und ein Bereich, in dem qualifizierte Fachkräfte sehr gefragt sind. Wenn Sie über eine Karriere in diesem Bereich nachdenken, sind Sie vielleicht neugierig auf den Weg zum Data Scientist. Hier geben wir einen Überblick darüber, was es braucht, um in diesem Bereich durchzustarten und erfolgreich zu sein.

1. Lernen Sie die Grundlagen: Der erste Schritt auf dem Weg zum Data Scientist besteht darin, die Grundlagen von Data Science und Analytics zu verstehen. Sie müssen sich mit den Themen Datenmanagement, Statistik, Mathematik und Programmierung auskennen. Sie können zahlreiche Online-Ressourcen und Kurse finden, die diese Themen vermitteln.

2. Entwickeln Sie praktische Fähigkeiten: Sobald Sie das grundlegende Verständnis der Datenwissenschaft erworben haben, müssen Sie praktische Fähigkeiten entwickeln, die Ihnen in Ihrer Karriere nützlich sein werden. Machen Sie sich beispielsweise mit Programmiersprachen wie R und Python sowie Codierungs- und Datenbankverwaltungssystemen vertraut. Möglicherweise möchten Sie auch Techniken des maschinellen Lernens und der Datenanalyse üben.

3. Erwerben Sie ein Postgraduiertenzertifikat oder einen Abschluss: Die meisten Arbeitgeber ziehen es vor, Datenwissenschaftler mit einem Postgraduierten- oder Master-Abschluss in einem entsprechenden Bereich wie Informatik oder angewandter Mathematik einzustellen. Der Erwerb eines Abschlusses in Data Science oder Analytics kann Ihnen dabei helfen, die Kenntnisse, Fachkenntnisse und Fähigkeiten zu erwerben, die Sie benötigen, um ein erfolgreicher Data Scientist zu werden.

4. Mitarbeit an Projekten: Eine der besten Möglichkeiten, Ihre Data-Science-Fähigkeiten zu entwickeln, ist die Arbeit an Projekten. Sie können Projekte online finden oder sich an Organisationen wenden, die nach Data Scientists suchen. Durch die Arbeit an Projekten können Sie Erfahrungen in Datenanalyse, maschinellem Lernen und anderen Data-Science-Aktivitäten sammeln.

5. Auf dem Laufenden bleiben: Um immer einen Schritt voraus zu sein, müssen Sie über die neuesten Data-Science-Trends auf dem Laufenden bleiben. Behalten Sie Branchennachrichten im Auge und abonnieren Sie prominente Data Science-Publikationen.

Mit dem richtigen Maß an Engagement und harter Arbeit ist es möglich, ein Data Scientist zu werden. Wenn Sie die oben aufgeführten Tipps befolgen, sind Sie auf dem Weg zu einer lukrativen Karriere im Bereich Data Science.

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Zusammenfassung

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Data Science ein dynamisches und sich schnell entwickelndes Feld ist, das in unserer datengesteuerten Welt eine zentrale Rolle spielt. Es kombiniert eine Vielzahl von Fähigkeiten, darunter Statistik, Programmierung, Domänenkenntnisse und Datenvisualisierung, um wertvolle Erkenntnisse aus umfangreichen und komplexen Datensätzen zu gewinnen. Wie wir in diesem Blog untersucht haben, geht es bei der Datenwissenschaft nicht nur um die Berechnung von Zahlen; Es geht darum, Daten in umsetzbares Wissen umzuwandeln, das fundierte Entscheidungen branchenübergreifend vorantreiben kann. Egal, ob Sie ein erfahrener Datenwissenschaftler sind oder jemand, der gerade erst damit beginnt, dieses faszinierende Gebiet zu erforschen, die Möglichkeiten und Auswirkungen der Datenwissenschaft sind grenzenlos und sie verspricht, unsere Zukunft weiterhin tiefgreifend zu gestalten. Ganz gleich, ob Sie die Datenwissenschaft nutzen, um Markttrends zu analysieren, die Ergebnisse im Gesundheitswesen zu verbessern oder das Benutzererlebnis zu verbessern, es ist klar, dass die Macht der Datenwissenschaft bestehen bleibt und ihr Potenzial nur durch unsere Vorstellungskraft und Innovation begrenzt ist.

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• Quelle: https://www.mygreatlearning.com/blog/what-is-data-science/