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NLP-Experten einstellenDie Stellenausschreibungen für Data-Science-Berater haben seit 2013 um sagenhafte 256 % zugenommen . Warum? Der Bedarf an Datenerfassung und -verarbeitung besteht überall. Fast alle Unternehmen – vom Großkonzern bis zum Kleinbetrieb – brauchen jemanden, der ihre Daten verwaltet und interpretiert. Zudem nutzen heute mehr Unternehmen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um Aufgaben wie Kundenpersonalisierung, Empfehlungsmaschinen, Abwanderungsprognosen, Kostenmodellierung und andere wichtige Geschäftsfunktionen zu verbessern oder zu automatisieren. Auch in Nischenbereichen der Data Science wie natürlicher Sprachverarbeitung oder Computer Vision steigt die Nachfrage, um Branchen wie der Versicherungs-, Gesundheits-, Rechts- und Pharmabranche 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, einen Vollzeit-Datenwissenschaftler zu beschäftigen, oder dem vorhandenen Datenwissenschaftsteam fehlen möglicherweise die Nischenkenntnisse, die für ein NLP-Projekt erforderlich sind. Stattdessen wenden sie sich an Datenwissenschaftsberater, um ihren Bedarf zu decken, was eine gute Nachricht ist, wenn Sie auf der Suche nach einer neuen Karriere oder einem Nebeneinkommen 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 Zahl der Stellenausschreibungen im Bereich Data Science im Zeitverlauf von 2016 bis 2018 als Anteil an allen Stellenausschreibungen verfolgt. Datenquelle: Indeed/ Hiringlab .
Bei der Data Science-Beratung geht es darum, Kunden über die verschiedenen Aspekte moderner Technologie und Datenverwaltung zu informieren. Die meisten Unternehmen konzentrieren sich auf ihre Kunden und das Endergebnis und sind sich daher möglicherweise nicht darüber im Klaren, wie sehr Daten ihr Geschäft verbessern und voranbringen können. Als Berater verbessern 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 dabei zu helfen, ihre Daten zu organisieren und sie zum Vorteil ihrer Unternehmen einzusetzen. Sie arbeiten möglicherweise für Einzelpersonen, kleine Unternehmen oder große Konzerne.
Die Data-Science-Beratung kann in die folgenden vier Hauptkategorien unterteilt werden:
Sobald Sie einer Zusammenarbeit mit einem Kunden zustimmen, müssen Sie ihn im Rahmen der Beratung durch jede der oben genannten Kategorien führen. Durch die Verwendung dieser Struktur und dieses Workflows stellen Sie sicher, dass jeder Kunde versteht, was zur Wartung und zum Betrieb eines datenbasierten Systems erforderlich ist.
Ein Data-Science-Berater muss über Fachwissen in einem bestimmten Bereich verfügen (ein typischer Kundenkreis kann vom Transport über den Einzelhandel bis hin zur Pharmabranche und wieder zurück reichen), gute Mathematikkenntnisse besitzen und sich mit Softwaredesign und Elementen der Informatik auskennen.
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 im Bereich Informationstechnologie. Zum Beispiel: Operations Research, Datenwissenschaft, angewandte Statistik oder allgemeine Informatik. Sie können auch einen Bachelor-Abschluss in Mathematik oder Sozial- oder Naturwissenschaften erwerben und sich dann auf Daten in diesem Bereich spezialisieren. Ein Biotechnologe kann 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 trotzdem mit Einstiegspositionen in das Feld einsteigen und Ihre Fähigkeiten im Laufe der Arbeit ausbauen. Da Data Science, insbesondere maschinelles Lernen und KI, gefragt ist, gibt es eine Fülle von Online-Kursen, die Ihnen den Einstieg erleichtern. Sie müssen lernen, wie Sie Data Science-Tools wie Hadoop oder Adobe Spark verwenden, und Sie müssen außerdem mit mindestens einer der folgenden Programmiersprachen vertraut sein:
Jupyter Notebook ist ein häufig verwendetes Tool in der Datenanalyse-Beratung . Sie können damit Code in Python, R oder anderen Sprachen ausführen und die Ergebnisse direkt darunter auf demselben Bildschirm anzeigen, dem Kunden Code und Diagramme anzeigen und sogar Präsentationen direkt aus dem Code erstellen.
Die am häufigsten verwendeten Programmiersprachen sind Python und R, aber Sie sollten auch über solide Kenntnisse der anderen Sprachen 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 Data Science Consulting das Verstehen und Nutzen von Daten beinhaltet, handelt es sich im Grunde genommen um ein Geschäft. Wenn Sie freiberuflich tätig sind oder Ihr eigenes Data Science Consulting-Unternehmen gründen, müssen Sie die Grundlagen der Verwaltung Ihrer Zeit, Ihres Marketings und Ihres Geldes kennen. Der Beratungsmarkt ist hart umkämpft und Kunden haben viele Optionen. Um erfolgreich zu sein, brauchen Sie ein starkes Geschäftsmodell und müssen sich von der Masse abheben. Wenn Sie neu in diesem Geschäft sind, gibt es kostenlose und kostenpflichtige Online-Kurse, die Sie durch die Schritte der Gründung Ihres eigenen Unternehmens oder Ihrer freiberuflichen Karriere führen, damit Sie später nicht verloren gehen und Probleme haben.
Die meisten Kunden erwarten von Ihnen ein Portfolio mit mehrjähriger Branchenerfahrung. Kunden müssen Vertrauen in Ihre Fähigkeiten im Umgang mit Daten haben, da Sie für die Gestaltung ihres Geschäfts und ihrer Abläufe verantwortlich sind. Datenberatung ist ein langwieriges Unterfangen und erfordert Beständigkeit, wenn Sie große Kunden gewinnen möchten. Wenn Sie gerade erst anfangen, können Sie ein paar Pro-Bono-Jobs annehmen, um Ihr Portfolio aufzubauen. Sie können auchkostenlose Datensätze finden, an denen Sie arbeiten und die Sie Ihrem Datenberatungsportfolio hinzufügen können.
Weiter unten werden wir noch näher auf das Sammeln von Erfahrungen eingehen.
Wir leben im Computerzeitalter, daher ist eine Online-Website und ein Online-Portfolio keine Option mehr. Es ist eine Voraussetzung. Kunden möchten Ihre Arbeit und die Ergebnisse sehen, die Sie liefern können. Sogar 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 Dienste, Kontaktinformationen, Ihre früheren Kunden und Ihre besten Projekte enthält.
Ich empfehle, über erfolgreiche Projekte zu bloggen . Vor einigen Jahren habe ich beispielsweise an einem Projekt zur Prognose von Kundenausgaben gearbeitet und darüber gebloggt . Ich habe keine Codebeispiele eingefügt, sondern nur in allgemein verständlicher Sprache beschrieben, wie ich das Problem gelöst habe. Jetzt landen potenzielle Kunden mit einem ähnlichen Problem wahrscheinlich auf meinem Blog-Artikel.
Blog-Artikel über vergangene Projekte sind ein todsicherer Weg, um als Data Science-Berater ähnliche Aufträge zu erhalten. Je spezifischer Ihr Thema ist, desto wahrscheinlicher ist es, dass Sie auf der ersten Seite von Google erscheinen – oder sogar im Top-Suchergebnis!
Die Datenwissenschaft ist ein sich rasch veränderndes Feld und die besten Berater wissen, wie sie den neuesten Entwicklungen immer einen Schritt voraus sein können. Sie müssen in der Lage sein, Unternehmen zu erklären, zu quantifizieren und zu unterstützen, damit sie effektiv und konform arbeiten können. Beispielsweise schreiben Vorschriften wie die DSGVO vor, wie ein Unternehmen mit Kundendaten umgehen muss. Unternehmen, die schon länger bestehen, müssen ihre Protokolle möglicherweise neu strukturieren, um Datenschutz und Sicherheit zu gewährleisten. Wenn ein Unternehmen nicht konform bleibt, kann das kostspielig sein.
Als Berater müssen Sie alle aktuellen Vorschriften kennen, damit Sie Ihre Kunden optimal betreuen können.
Es gibt viele Wege, um Data Science-Berater zu werden. Manche machen einen Abschluss und stürzen sich direkt in die freiberufliche Tätigkeit. Andere haben vielleicht keinen Abschluss, bringen sich das Wissen also selbst bei und beginnen mit der Arbeit in kleineren Organisationen. Sie können auch zwischen einer allgemeinen Beratung oder einer Spezialisierung auf einen bestimmten Bereich wählen.
Obwohl es keine zwingende Voraussetzung ist, legt das Sammeln von Erfahrungen in einem Data-Science-Beratungsunternehmen eine solide Grundlage, macht sich gut in Ihrem Lebenslauf und erleichtert Ihnen den Übergang in die Freiberuflichkeit in der Zukunft.
Hier sind einige der traditionellen Wege, um in die Branche einzusteigen:
MBB steht für McKinsey, BCG und Bain. Gemeinsam werden sie als „ die großen Drei “ bezeichnet. Diese Beratungsagenturen sind die drei renommiertesten der Welt. Für sie arbeiten erstklassige Datenwissenschaftler und sie leiten mehrere große Marken.
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 arbeiten können.
Diese Unternehmen zählen zu den wichtigsten Akteuren und sind auch am längsten am Markt: IBM, Oracle, Accenture Analytics und mehr.
Unabhängig davon, welchen Weg Sie einschlagen und für wen Sie arbeiten, können Sie bei fast allen Möglichkeiten die nötige Erfahrung im engen Umgang mit digitalen Inhalten und Daten sammeln.
Wenn Sie für ein großes Unternehmen mit einer langen Liste von Kontakten arbeiten, wird es nicht schwer sein, Kunden zu finden. Wenn Sie jedoch freiberuflich oder in einem kleinen Beratungsunternehmen arbeiten, wird die größte Herausforderung darin bestehen, Kunden zu finden. Wie bereits erwähnt, ist der Bereich sehr wettbewerbsintensiv und Kunden möchten mit einem Unternehmen oder einer Person mit einer starken Geschichte, einem hervorragenden Ruf und einem Erfolgsportfolio zusammenarbeiten.
Eine Möglichkeit, Kunden zu finden, besteht darin, erfahrene Fachleute mit eigener Liste einzustellen. Wenn Sie alleine arbeiten, müssen Sie sich auf Ihren Ruf und Ihr Marketing konzentrieren. Sie können Live-Events und Konferenzen besuchen, an Wettbewerben teilnehmen, um Aufträge konkurrieren und lernen, wie Sie Ihre Dienste beim richtigen Publikum bewerben und vermarkten. Networking ist der Schlüssel. Viele Data-Science-Berater nutzen LinkedIn, weil es zahlreiche Data-Science-Gruppen beherbergt.
Online-Plattformen für Freiberufler sind ebenfalls eine gute Option. Dort suchen bereits Kunden nach Dienstleistungen wie denen, die Sie anbieten. Beachten Sie jedoch, dass diese Plattformen möglicherweise einen Prozentsatz Ihres Einkommens einbehalten.
Meine persönliche Empfehlung ist, frühzeitig in eine professionelle Website zu investieren. Bewertungen sind ebenfalls wichtig. Ich stelle beispielsweise sicher, dass Fast Data Science ein aktives Profil mit Kundenbewertungen auf Google Maps / Google My Business und anderen Plattformen hat.
Wenn Sie eine Karriere in der Datenwissenschaft in Betracht ziehen, ist jetzt der richtige Zeitpunkt, um zu handeln. Sobald Sie sich in der Branche etabliert haben, werden die Kunden zu Ihnen kommen, da Sie an immer größeren Projekten arbeiten. Der Erfolg in diesem Bereich ist ein langer, harter Weg, aber etwas, das Sie mit Hingabe erreichen können. Je mehr Sie lernen, desto näher kommen Sie Ihrem Ziel, ein Datenwissenschafts-Beratungsexperte zu werden.
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