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NLP-Jobs entdeckenDie Stellenausschreibungen für Data-Science-Berater sind seit 2013 um erstaunliche 256 % gestiegen. Warum? Der Bedarf an Datenerfassung und -verarbeitung ist überall. Fast alle Unternehmen – vom Großkonzern bis zum lokalen Unternehmen – benötigen jemanden, der ihre Daten verwaltet und interpretiert. Heutzutage nutzen auch immer mehr Unternehmen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um Aufgaben wie Kundenpersonalisierung, Empfehlungsmaschinen, Abwanderungsvorhersage, Kostenmodellierung und andere wichtige Geschäftsfunktionen zu verbessern oder zu automatisieren. Es besteht auch eine wachsende Nachfrage nach Nischenbereichen der Datenwissenschaft wie der Verarbeitung natürlicher Sprache oder Computer Vision, um Branchen wie Versicherungen, Gesundheitswesen, Recht und Pharma die Verarbeitung riesiger Datenmengen in Text- oder Bildform zu ermöglichen.
Während größere Unternehmen ganze Teams von Datenwissenschaftlern einstellen können, verfügen kleinere Organisationen möglicherweise nicht über die Mittel oder den Bedarf, um einen Vollzeit-Datenwissenschaftler zu beschäftigen, oder ihrem Datenwissenschaftsteam fehlen möglicherweise die für ein NLP-Projekt erforderlichen Nischenkompetenzen. Stattdessen wenden sie sich an Data-Science-Berater, um ihre Bedürfnisse zu erfüllen. Das ist eine gute Nachricht, wenn Sie auf der Suche nach einer neuen Karriere oder einem Nebenverdienst sind. Da die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern so hoch ist, sind die Beschäftigungsmöglichkeiten nahezu unbegrenzt, wenn Sie bereits über die erforderlichen Fähigkeiten verfügen oder diese erwerben können.
Die Jobbörse Indeed hat die Stellenausschreibungen im Bereich Data Science im Zeitverlauf als Anteil an den gesamten Stellenausschreibungen von 2016 bis 2018 erfasst. Datenquelle: Indeed/ Hiringlab .
Bei der datenwissenschaftlichen Beratung geht es darum, Kunden über die verschiedenen Aspekte moderner Technologie und die Verwaltung von Daten aufzuklären. Die meisten Unternehmen konzentrieren sich auf ihre Kunden und das Endergebnis und sind sich daher möglicherweise nicht darüber im Klaren, wie viele Daten ihr Unternehmen verbessern und unterstützen können. Als Berater stärken Sie die Analysefähigkeiten und Datenkompetenzen eines Kunden und schaffen gleichzeitig eine bessere Struktur für seine Geschäftsprozesse .
Sie nutzen Ihre eigene Erfahrung und Ihr Fachwissen, um Kunden bei der Organisation ihrer Daten und deren Nutzung zum Nutzen ihres Unternehmens zu unterstützen. Möglicherweise arbeiten Sie für Einzelpersonen, kleine Unternehmen oder Großkonzerne.
Data-Science-Beratung lässt sich in die folgenden vier Hauptkategorien unterteilen:
Sobald Sie einer Zusammenarbeit mit einem Kunden zustimmen, müssen Sie ihn im Rahmen der Beratungsreise durch jede der oben genannten Kategorien führen. Durch die Verwendung dieser Struktur und dieses Arbeitsablaufs stellen Sie sicher, dass jeder Kunde versteht, was für die Wartung und den Betrieb eines datenbasierten Systems erforderlich ist.
Ein Data-Science-Berater muss bereit sein, Fachwissen zu beherrschen (ein typischer Kundenkreis kann vom Transportwesen über den Einzelhandel bis zur Pharmaindustrie und wieder zurück reichen), über gute Mathematikkenntnisse verfügen und über Kompetenz im Software-Design und in Elementen der Informatik verfügen.
Um in das hart umkämpfte Feld der Data-Science-Beratung einzusteigen, benötigen Sie sowohl Geschäftssinn als auch technisches Wissen. Zu den erforderlichen Fähigkeiten gehören:
Die meisten Datenwissenschaftler haben einen Abschluss in einem Informationstechnologiebereich. Zum Beispiel: Operations Research, Data Science, angewandte Statistik oder allgemeine Informatik. Sie können auch einen Bachelor-Abschluss in Mathematik, Sozial- oder Naturwissenschaften erwerben und sich dann auf Daten in diesem Bereich spezialisieren. Ein Biotechnologe könnte sich beispielsweise auf die Analyse von Daten aus der DNA-Sequenzierung spezialisieren. Viele Datenwissenschaftler haben auch einen Master- oder Doktortitel.
Wenn Sie keinen höheren Abschluss haben, machen Sie sich keine Sorgen. Sie können immer noch mit Einstiegspositionen in das Berufsfeld einsteigen und Ihre Fähigkeiten während der Arbeit weiterentwickeln. Da Datenwissenschaft gefragt ist, insbesondere maschinelles Lernen und KI, gibt es zahlreiche Online-Kurse, die Ihnen den Einstieg erleichtern. Sie müssen den Umgang mit Data-Science-Tools wie Hadoop oder Adobe Spark erlernen und mit mindestens einer der folgenden Programmiersprachen vertraut sein:
Jupyter Notebook ist ein gängiges Tool, das in Beratungsdiensten zur Datenanalyse verwendet wird. Sie können damit Code in Python, R oder anderen Sprachen ausführen und die Ergebnisse direkt darunter auf demselben Bildschirm anzeigen, dem Client Code und Diagramme anzeigen und sogar Präsentationen direkt aus dem Code erstellen.
Die Programmiersprachen, die im Allgemeinen am häufigsten verwendet werden, sind Python und R, Sie sollten jedoch über solide Kenntnisse der anderen verfügen. Sie müssen auch den Umgang mit Datenvisualisierungstools erlernen, da diese für die Extraktion aussagekräftiger Informationen und deren Präsentation für Ihre Kunden unerlässlich sind.
Obwohl es bei der datenwissenschaftlichen Beratung um das Verstehen und Nutzen von Daten geht, handelt es sich im Wesentlichen um ein Geschäft. Wenn Sie freiberuflich tätig sind oder Ihr eigenes Data-Science-Beratungsunternehmen gründen, müssen Sie die Grundlagen des Zeit-, Marketing- und Geldmanagements kennen. Beratung ist ein wettbewerbsintensiver Markt und Kunden haben viele Möglichkeiten. Um erfolgreich zu sein, brauchen Sie ein starkes Geschäftsmodell und Sie müssen sich von der Masse abheben. Wenn Sie neu im Spiel sind, gibt es kostenlose und kostenpflichtige Online-Kurse, die Sie durch die Schritte der Gründung Ihres eigenen Unternehmens oder Ihrer Karriere als Freiberufler führen, damit Sie sich später nicht verloren fühlen und Schwierigkeiten haben.
Die meisten Kunden erwarten von Ihnen ein Portfolio mit mehrjähriger Erfahrung in der Branche. Kunden müssen Vertrauen in Ihre Fähigkeit haben, mit Daten umzugehen, da Sie für die Gestaltung ihres Geschäfts und Betriebs verantwortlich sind. Datenberatung ist ein langwieriges Unterfangen und erfordert Kontinuität, wenn Sie Großkunden gewinnen wollen. Wenn Sie gerade erst anfangen, können Sie ein paar Pro-Bono-Jobs übernehmen, um Ihr Portfolio zu erweitern. Sie können auchkostenlose Datensätze finden, an denen Sie arbeiten und die Sie zu Ihrem Datenberatungsportfolio hinzufügen können.
Wir werden weiter unten mehr über das Sammeln von Erfahrungen sprechen.
Wir leben im Zeitalter der Computer, daher ist eine Online-Website und ein Online-Portfolio keine Option mehr. Es ist eine Anforderung. Kunden möchten Ihre Arbeit und die Ergebnisse sehen, die Sie liefern können. Selbst eine einseitige Website ist besser als nichts. Wix und WordPress sind beliebte Optionen, aber Ihre Hosting-Optionen sind praktisch unbegrenzt. Wählen Sie eine Plattform und stellen Sie sicher, dass Ihre Website oder Ihr Portfolio die von Ihnen angebotenen Dienstleistungen, Kontaktinformationen, Ihre früheren Kunden und Ihre besten Projekte enthält.
Ich empfehle, einen Blog über erfolgreiche Projekte zu führen. Vor ein paar Jahren habe ich beispielsweise an einem Projekt zur Vorhersage von Kundenausgaben gearbeitet und darüber ge/de/bloggt . Ich habe keine Codebeispiele beigefügt, sondern nur für Laien beschrieben, wie ich das Problem gelöst habe. Jetzt werden potenzielle Kunden mit einem ähnlichen Problem wahrscheinlich auf meinen Blog-Artikel stoßen.
Blogartikel über vergangene Projekte sind ein sicherer Weg, um als Data-Science-Berater ähnliche Geschäfte zu machen. Je spezifischer Ihr Thema ist, desto wahrscheinlicher ist es, dass Sie auf der Startseite von Google landen – oder sogar im Top-Suchergebnis!
Die Datenwissenschaft ist ein sich schnell veränderndes Feld, und die Top-Berater wissen, dass sie den neuesten Entwicklungen immer einen Schritt voraus sein müssen. Sie müssen in der Lage sein, Unternehmen zu erklären, zu quantifizieren und zu unterstützen, damit sie über effektive und gesetzeskonforme Abläufe verfügen. Beispielsweise schreiben Vorschriften wie die DSGVO vor, wie ein Unternehmen mit Kundendaten umgehen muss. Unternehmen, die es schon seit einiger Zeit gibt, müssen möglicherweise ihre Protokolle umstrukturieren, um Datenschutz und Sicherheit zu gewährleisten. Wenn ein Unternehmen die Vorschriften nicht einhält, kann dies kostspielig sein.
Als Berater müssen Sie alle aktuellen Vorschriften kennen, damit Sie Ihre Kunden optimal betreuen können.
Es gibt viele Wege, ein Data-Science-Berater zu werden. Manche Leute machen einen Abschluss und stürzen sich direkt in die Freiberuflichkeit. Andere haben vielleicht keinen Abschluss, also unterrichten sie sich selbst und beginnen mit der Zusammenarbeit mit kleineren Organisationen. Sie können auch zwischen einer allgemeinen Beratung oder einer Spezialisierung auf einen bestimmten Bereich wählen.
Auch wenn dies nicht zwingend erforderlich ist, bietet Ihnen der Erwerb von Erfahrung in einem Data-Science-Beratungsunternehmen eine solide Grundlage, macht in Ihrem Lebenslauf oder Lebenslauf eine gute Figur und erleichtert Ihnen den Übergang in die Freiberuflichkeit in der Zukunft.
Hier sind einige der traditionellen Wege für den Einstieg in die Branche:
MBB steht für McKinsey, BCG und Bain. Zusammen werden sie als „ die großen Drei “ bezeichnet. Diese Beratungsagenturen gehören zu den drei renommiertesten der Welt. Für sie arbeiten erstklassige Datenwissenschaftler, die mehrere große Marken leiten.
Beispiele für Big-Data-Anbieter sind Amazon, Cloudera, Palantir Technologies, Microsoft, VMware und natürlich Google. Diese Unternehmen haben den Vorteil, dass sie über riesige Datensätze verfügen, mit denen sie spielen können.
Diese Unternehmen sind wichtige Player und auch am längsten dabei: IBM, Oracle, Accenture Analytics und mehr.
Unabhängig davon, welchen Weg Sie einschlagen und für wen Sie arbeiten, werden Sie bei fast allen Stellen Erfahrungen im Umgang mit digitalen Inhalten und Daten sammeln können, was genau das ist, was Sie brauchen.
Wenn Sie für ein großes Unternehmen arbeiten, das über eine lange Liste an Kontakten verfügt, wird es nicht schwer sein, Kunden zu finden. Wenn Sie jedoch freiberuflich tätig sind oder in einem kleinen Beratungsunternehmen arbeiten, besteht die größte Herausforderung darin, Kunden zu finden. Wie bereits erwähnt, ist die Branche hart umkämpft und Kunden möchten mit einem Unternehmen oder einer Einzelperson mit einer starken Geschichte, einem guten Ruf und einem Portfolio voller Erfolge zusammenarbeiten.
Eine Möglichkeit, Kunden zu finden, besteht darin, erfahrene Fachleute einzustellen, die über eine eigene Liste verfügen. Wenn Sie alleine arbeiten, müssen Sie sich auf Ihren Ruf und Ihr Marketing konzentrieren. Sie können Live-Events und Konferenzen besuchen, an Wettbewerben teilnehmen, sich um Verträge bewerben und lernen, wie Sie Ihre Dienstleistungen bei der richtigen Zielgruppe bewerben und bewerben. Networking ist der Schlüssel. Viele Data-Science-Berater nutzen LinkedIn, da dort zahlreiche Data-Science-Gruppen ansässig sind.
Online-Plattformen für Freiberufler sind ebenfalls eine gute Option. Kunden sind bereits auf der Suche nach Dienstleistungen wie denen, die Sie anbieten. Beachten Sie jedoch, dass diese Plattformen möglicherweise einen Prozentsatz Ihres Einkommens einfordern.
Meine persönliche Empfehlung ist, frühzeitig in eine professionelle Website zu investieren. Auch Bewertungen sind wichtig. Ich stelle beispielsweise sicher, dass Fast Data Science ein aktives Profil mit Kundenbewertungen unter anderem auf Google Maps / Google My Business hat.
Wenn Sie über eine Karriere in der Datenwissenschaft nachdenken, ist es jetzt an der Zeit zu handeln. Sobald Sie sich in der Branche etabliert haben, werden Kunden zu Ihnen kommen, wenn Sie an immer größeren Projekten arbeiten. Erfolg in diesem Bereich ist ein langer, harter Weg, aber etwas, das man mit Hingabe erreichen kann. Je mehr Sie lernen, desto näher kommen Sie dem Ziel, ein Data-Science-Beratungsexperte zu werden.
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Mittlerweile sind es Organisationen aller Größenordnungen und fast aller Sektoren werden zunehmend datengesteuert, insbesondere als größere Datenspeicher Systeme und schnellere Computer treiben die Leistungsgrenzen immer weiter voran.
Aufgrund des umfangreichen Einsatzes von Technologie und der Arbeitsteilung hat die Arbeit des durchschnittlichen Gig-Economy-Arbeiters jeden individuellen Charakter und damit auch jeden Charme für den Arbeitnehmer verloren.
Die Auswirkungen von KI auf die Humanressourcen Die Arbeitswelt verändert sich rasant, sowohl aufgrund der Einführung traditioneller Data-Science-Praktiken in immer mehr Unternehmen als auch aufgrund der zunehmenden Beliebtheit generativer KI-Tools wie ChatGPT und Googles BARD bei nicht-technischen Arbeitnehmern.
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