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Data Science ist ein interdisziplin盲rer Bereich, der Algorithmen, Verfahren und Prozesse zur Untersuchung gro脽er 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.听

Als schnell wachsendes Berufsfeld mit Anwendungsm枚glichkeiten in zahlreichen Branchen bietet Data Science eine Vielzahl von Besch盲ftigungsm枚glichkeiten 鈥� von der Forschung bis zur Datenverarbeitung. Erfahren Sie, wie man Data Science in der Praxis einsetzt, wie die Berufsaussichten in diesem Bereich sind, welche F盲higkeiten erforderlich sind und welche Qualifikationen Sie ben枚tigen, um einen Job zu bekommen.

Was ist Data Science?

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

Wohin geht der Trend bei Daten in der Wissenschaft?

In der Wissenschaft haben sich mehrere datenbezogene Trends durchgesetzt, darunter Gentechnik und Berechnungen, k眉nstliche Systembiologie und sogar k眉nstliche neuronale Netze. Au脽erdem ver盲ndert Data Science im Gesundheitswesen die Art und Weise, wie Patienten diagnostiziert und behandelt werden, um effektivere, personalisierte Ans盲tze 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 眉berall in der Welt konkret sehen. Beispiele 蹿眉谤 datenwissenschaftliche oder datenwissenschaftlich gest眉tzte Dienste finden sich 眉berall in unserer Umgebung. Einige davon haben Sie vielleicht schon gesehen:听

1. Gesundheitswesen

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

• Medizinische Bildanalyse

• Genomik und Genetik

• Pharmazeutische Forschung und Entwicklung

• Bots 蹿眉谤 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 b枚sartige Erkrankungen, Arterienverengungen und Organabgrenzungen zu erkennen. Support-Vektor-Maschinen (SVM), inhaltsbasierte Bildindizierung im Gesundheitswesen und Wavelet-Transformationen geh枚ren zu den Ans盲tzen 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. K眉nstliche Intelligenz geht noch einen Schritt weiter und nutzt Daten, um Probleme zu l枚sen und auf eine Weise zu lernen, die die menschliche Kognition nachahmt. Sowohl Data Science als auch KI sind unter anderem an pr盲diktiven Analysen, Machine Learning und Datenqualit盲tssicherungsprozessen beteiligt.

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2. E-Commerce

Data Science hat den E-Commerce-Sektor auf vielf盲ltige Weise beeinflusst und hilft den Unternehmen, ihre Zielm盲rkte zu identifizieren, Waren und Dienstleistungen vorauszusehen und die Preisgestaltung zu optimieren. Nat眉rliche Sprachverarbeitung (NLP) und Empfehlungsmaschinen haben sich insbesondere 蹿眉谤 E-Commerce-Unternehmen als 盲u脽erst n眉tzlich erwiesen, die diese Methoden einsetzen, um Kundenk盲ufe zu analysieren und Einblicke in potenzielle Wachstumsstrategien zu gewinnen. Dar眉ber hinaus verwenden Fachleute NLP h盲ufig 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 脺berwachung der Fahrzeugleistung von grundlegender Bedeutung. Durch die Kombination von Reinforcement Learning mit Automatisierung k枚nnen Automobilhersteller intelligentere, sicherere Fahrzeuge mit besseren logistischen Routen entwickeln.

Gehalt und Berufsaussichten 蹿眉谤 Data Science

Datenwissenschaftler verdienen ein 眉berdurchschnittliches Gehalt und haben gute Berufsaussichten. Laut Stepstone liegt das durchschnittliche Jahresgehalt 蹿眉谤 Datenwissenschaftler bei 鈧� 57.200 []. Dar眉ber hinaus soll Prognosen zufolge die Zahl der Arbeitspl盲tze im Bereich Data Science weltweit bis 2026 im Durchschnitt um 28 Prozent steigen [].

Jobs in der Data Science

Im Bereich Data Science gibt es viele Stellen. Einige der h盲ufigsten Stellen sind:

• Datenanalyst

• Machine Learning Engineer

• Data Engineer

• Data Scientist

• Datenbankverwalter

• Unternehmensanalytiker

• Produktanalyst

• Finanzanalyst

• Entwickler von Datensystemen

Bildungsanforderungen

Um sich 蹿眉谤 eine Einstiegsposition als Datenwissenschaftler zu qualifizieren, ben枚tigen Sie h枚chstwahrscheinlich einen Bachelor-Abschluss in Data Science oder einem verwandten Fachgebiet wie Informatik. F眉r einige Stellen kann jedoch auch ein Master-Abschluss erforderlich sein.

Allgemeine Zertifizierungen

Ganz gleich, ob Sie eine Zertifizierung von einer anerkannten Universit盲t erwerben, sich als frischgebackener Hochschulabsolvent weiterbilden, Ihre anbieterspezifischen F盲higkeiten verbessern oder Ihre F盲higkeiten in der Datenanalyse unter Beweis stellen m枚chten 鈥� es gibt wahrscheinlich ein n眉tzliches Zertifizierungsprogramm 蹿眉谤 Sie. Die folgenden Zertifizierungen werden h盲ufig 蹿眉谤 eine Karriere in der Data Science erworben:

• Cloudera Certified Professional (CCP) Data Engineer

• Dell EMC Data Science Track (EMCDS)

• Google Professional Data Engineer听

• IBM Data Science Professional

• Microsoft Certified: Azure Data ScienceAssociate

• Open Certified Data Scientist (Open CDS)

• SAS Data Science Certificate

• TensorFlow Developer Certification

Datenwissenschaftliche F盲higkeiten und Tools

Datenwissenschaftler m眉ssen 眉ber eine Reihe von gut ausgepr盲gten beruflichen und technischen F盲higkeiten verf眉gen, um die bestm枚gliche Arbeit leisten zu k枚nnen. Einige der wichtigsten F盲higkeiten, die Sie ben枚tigen, um erfolgreich zu sein, sind:听

F盲higkeiten am Arbeitsplatz

• Aufgeschlossenheit

• Gutes Kommunikationsverm枚gen

• 贰颈苍蹿眉丑濒耻苍驳蝉惫别谤尘枚驳别苍

• 骋别蝉肠丑盲蹿迟蝉蝉颈苍苍

• Teamgeist

• Innovation

Technische F盲higkeiten

• Lineare Algebra

• Maschinelles Lernen Techniken

• Mehrdimensionales Rechnen

• Statistik

• Identifizierung von Algorithmen

• Erstellung und Pflege von Algorithmen

• Datens盲tze 蹿眉谤 die Informationsbeschaffung

Tools

Datenwissenschaftler sind wichtige Entscheidungstr盲ger, 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 g盲ngigsten geh枚ren Programme wie SQL, Tableau und Apache Spark.听

Lernen Sie weiter 眉ber Data Science听

Data Science kombiniert statistische Werkzeuge, Analysemethoden, Algorithmen 蹿眉谤 Machine Learning, k眉nstliche Intelligenz und Fachwissen, um Einblicke in Ihre Daten zu gewinnen. Diese k枚nnen Sie nutzen, um Entscheidungen zu treffen und die n盲chsten Schritte zu planen.听

Der erste Schritt zum Einstieg in den Bereich Data Science besteht darin, sich die technischen F盲higkeiten anzueignen, die Sie 蹿眉谤 diese T盲tigkeit ben枚tigen. 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. F眉r das anf盲ngerfreundliche Professional Certificate sind keine Vorkenntnisse oder Ausbildungen erforderlich.