Datenwissenschaft
Bezieht sich auf einen Bereich, der wissenschaftliche Methoden, Prozesse, Algorithmen und verschiedene Systeme nutzt, um Wissen und Erkenntnisse aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu extrahieren. Der gesamte Prozess umfasst das Extrahieren, Verarbeiten und Analysieren von Daten, um Erkenntnisse für die Verwendung für verschiedene Zwecke zu gewinnen.
Data Science-Lebenszyklus
Dies bezieht sich auf die verschiedenen Phasen, die ein Data-Science-Projekt im Allgemeinen von seinem ersten Start an durchläuft, von der Datenerfassung über die Analyse bis hin zur Interpretation, um Ergebnisse und Erkenntnisse zu kommunizieren.
Die Data-Science-Projekte folgen in der Regel einem ähnlichen Lebenszyklus, obwohl sie insofern einzigartig sind, als sie aus unterschiedlichen Branchen stammen.
Der Prozess umfasst:

1. Datensammlung
2. Datenaufbereitung
3. Erkundung und Visualisierung
4. Experiment und Vorhersage
5. Daten-Storytelling und Kommunikation.

In diesem Artikel erkläre ich, wie man eine erfolgreiche Karriere in der Datenwissenschaft aufbaut.
Tipps zur Bildung
Data Science hat eine Vielzahl von Hauptfächern, hauptsächlich Statistik, Informationstechnologie, Mathematik oder Datenwissenschaft. Erlernen Sie weiterhin Programmiersprachen und Datenbankarchitektur und fügen Sie SQL/MySQL zur „Data Science-To-Do-Liste“ hinzu. Jetzt ist es an der Zeit, mit dem Aufbau professioneller Netzwerke zu beginnen, indem Sie nach Verbindungen innerhalb der Hochschulgemeinschaft suchen und nach Praktikumsmöglichkeiten suchen, um Ihre Karriere anzukurbeln.
Fähigkeiten
In der Datenwissenschaft werden die Fähigkeiten unterteilt in:
1. Technische Fähigkeiten: Zu den häufigsten technischen Datenwissenschaftskompetenzen gehören Statistik, Datenvisualisierung, maschinelles Lernen, statistische Analyse und Berechnung, Mathematik und Programmierung.
2. Nichttechnische Fähigkeiten
Diese beziehen sich auf persönliche und soziale Kompetenzen. Sie beinhalten:

i) Kommunikation: Um erfolgreich Berufserfahrung in der Datenwissenschaft zu sammeln, erwarten Arbeitgeber von Ihnen, dass Sie Ihre Datenextraktionen und -analysen mit Teammitgliedern und Kunden kommunizieren.

ii) Problemlösung: Angehende Datenwissenschaftler benötigen diese Fähigkeit, um ihren starken Geschäftssinn darzustellen. Sie nutzen Problemlösung, um Herausforderungen und potenzielle Probleme zu lösen, die das Wachstum des Teams oder der Organisation behindern.
Stellensuche
Im Bereich Data Science ist es keine leichte Aufgabe, den ersten Job zu bekommen. Es kann verwirrend sein, einen Job in der Datenwissenschaft zu finden, wenn Sie nicht wissen, wo Sie anfangen sollen. Viele Menschen bitten um Rat. Mehrere IT-Stellen bieten Traineestellen an, die es dem Einzelnen ermöglichen, Berufserfahrung zu sammeln. Der Bereich Data Science gehört nicht dazu. Es gibt einen allgemeinen Lean-Ansatz für Data-Science-Teams, die gleichzeitig an mehreren Geschäftsproblemen arbeiten. Von Datenwissenschaftlern wird Unabhängigkeit oft vom ersten Tag an erwartet.