In der heutigen datengesteuerten Welt hat sich die Datenwissenschaft zu einem der am schnellsten wachsenden und gefragtesten Bereiche entwickelt. Datenwissenschaft umfasst die Extraktion, Analyse und Interpretation von Daten, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und Informieren Sie sich über strategische Entscheidungen. Der Einstieg in den Bereich der Datenwissenschaft erfordert viel harte Arbeit und Hingabe.
Hier sind einige der Tipps und Voraussetzungen, die Sie für eine erfolgreiche Karriere in der Datenwissenschaft benötigen.

1.Bildung
Datenwissenschaft beinhaltet viele Berechnungen, daher ist Mathematik der Schlüssel.
Eine Karriere in der Datenwissenschaft basiert auf einer starken mathematischen Grundlage, die Folgendes umfasst: Lineare Algebra, Matrixtheorie, Berechnung, Statistik und Wahrscheinlichkeit.
Während viele Datenwissenschaftler Autodidakten sind, sind möglicherweise fundierte IT-Kenntnisse in Bereichen wie Informatik, Statistik oder Ingenieurwesen erforderlich, aber nicht notwendig.
Viele Menschen nutzen Online-Ressourcen, die größtenteils kostenlos sind, wie z. B. Kurse, die auf Google, IBM, freecodecamp.org, W3-Schulen usw. angeboten werden.

2.Fähigkeiten
Im Bereich Data Science ist eine Kombination aus technischen, analytischen und Soft Skills erforderlich.
Zu diesen Fähigkeiten gehören:
1.Datenvisualisierung: Transformieren von Daten und Erkenntnissen in verständliche und optisch ansprechende Formate mit Tools wie Tableau, PowerBi und Bibliotheken in Python wie (Matplotlib &seaborn)
2.Programmierung:
Dies ist eine nicht verhandelbare Fähigkeit in der Datenwissenschaft. Man sollte die Sprachen Python und R beherrschen, die für die Datenmanipulation, statistische Analyse und maschinelles Lernen unerlässlich sind.
3.Maschinelles Lernen und KI:
Dazu gehört das Verständnis und die Implementierung von maschinellem Lernen wie Scikit-learn, Tensor Flow und Keras.
4.Daten-Wrangling:
Dies ist die Fähigkeit, fehlende Werte, Ausreißer und das Zusammenführen von Datensätzen in den gewünschten Formaten für die Analyse zu verarbeiten.
Zu den Soft Skills gehören: Gute Kommunikation, Geschäftssinn, Neugier und Offenheit für das Lernen.
Dies sind nur einige der Fähigkeiten, die im Bereich Data Science erforderlich sind.

3.Stellensuche
Dies ist der vorletzte Schritt beim Aufbau einer Karriere in der Datenwissenschaft und wahrscheinlich einer der Schritte, der je nach Glück, Netzwerk und vielem mehr länger dauern würde.
Networking kann Ihre Jobsuche erheblich verbessern und Ihre Chancen auf einen Job erhöhen. Dazu gehört auch die Verbindung mit Fachleuten und Datenwissenschaftlern wie Ihnen selbst. Tools wie Linkedin haben sich als Networking-Tool zur Jobsuche als sehr erfolgreich erwiesen und verbinden.
Passen Sie Lebenslauf und Anschreiben an jede Bewerbung an und heben Sie relevante Fähigkeiten hervor, während Sie auch Schlüsselwörter verwenden.
Zu guter Letzt, aber am wichtigsten, erstellen und dokumentieren Sie Ihre Projekte.Dies hilft dabei, Ihre Fähigkeiten jedem potenziellen Emoloyer hervorzuheben. Fügen Sie einen Link hinzu oder fügen Sie Muster in jede Bewerbung ein, die Sie ausfüllen.

Die Zukunft baut auf Daten auf und die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern wächst von Tag zu Tag. Der Bereich entwickelt sich ständig weiter. Lernen Sie also ständig, mit neuen Technologien Schritt zu halten, um zu verhindern, dass dieser Bereich veraltet ist.

Datenwissenschaft ist ein spannendes Feld, machen Sie sich bereit für eine erfüllende Reise, die vor Ihnen liegt!