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NLP-Experten einstellen„Data Scientist“ wurde kürzlich von LinkedIn zum „vielversprechendsten Beruf“ gekürt und einem Bericht des US Bureau of Labour Statistics zufolge wird die Zahl der Arbeitsplätze im Bereich Data Science bis 2026 weltweit im Durchschnitt um 28 % steigen.
Sie werden noch viele weitere interessante Fakten finden, die belegen, dass die Tätigkeit als Data Scientist im 21. Jahrhundert zu den gefragtesten Berufen gehören wird. Aber haben Sie sich schon einmal gefragt, wie lange es dauert, bis man einer wird?
Bevor wir diese Frage beantworten, lohnt es sich zu wissen, wer ein Datenwissenschaftler ist und was genau er/sie macht.
Schließlich kann es für jemanden, der eine Karriere in der Datenwissenschaft in Erwägung zieht, ziemlich überwältigend sein, die Fülle an online verfügbaren Informationen zu verarbeiten. Deshalb haben wir diesen Artikel zusammengestellt, um Sie auf den neuesten Stand zu bringen – und, wenn wir schon dabei sind, natürlich auch die obige Frage zu beantworten!
Datenwissenschaftler sind analytische Datenspezialisten, die spezielle technische Fähigkeiten entwickeln müssen, um mithilfe von Daten Geschäftslösungen zu entwickeln. Sie verwalten, analysieren, verarbeiten, modellieren und interpretieren Daten in der Regel so, dass Unternehmen Trends erkennen und dann umsetzbare Erkenntnisse gewinnen, die das Unternehmenswachstum vorantreiben.
Der alltägliche Datenwissenschaftler muss sich in Mathematik, Informatik und Statistik auskennen. Er muss sich umfassende Branchenkenntnisse (z. B. im Finanz- oder Technologiebereich) rund um Daten und Datenbanken aneignen, um geschäftliche Herausforderungen zu bewältigen. Ein Datenwissenschaftler muss also viele „technische“ Aufgaben übernehmen, obwohl sich der Großteil der Arbeit, wie man sich vorstellen kann, um die Arbeit mit Daten dreht. Letztendlich ist ein kompetenter Datenwissenschaftler jemand, der immer ein neugieriger Problemlöser ist und weiß, wie er die Macht der Daten nutzen kann, um innovative Lösungen zu finden.
Was die Rollen und Verantwortlichkeiten eines Data Scientists angeht, so können diese von Unternehmen zu Unternehmen und von Team zu Team sehr unterschiedlich sein. Dennoch lassen sich einige Parallelen ziehen:
Sammeln und Identifizieren von Datenquellen entsprechend den Geschäftsanforderungen
Analyse sowohl strukturierter als auch unstrukturierter (Roh-)Daten
Erkennen von Trends und Mustern durch die Nutzung verschiedener Module und Algorithmen
Erstellen von prädiktiven Modellen und Algorithmen zur Organisation und Visualisierung von Daten und zur Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse
Erstellen, Implementieren und Warten von Datenbanken bei gleichzeitiger Überwachung von Datenpipelines
Erstellen von Lösungen und Architekturen für den gesamten Datenverarbeitungszyklus – von der Datenerfassung bis zur Datenpräsentation.
„Wie lange dauert es, bis ich Datenwissenschaftler bin?“ ist heute eine der am häufigsten gesuchten Phrasen bei Google. Angesichts der Popularität (und Bedeutung) der Datenwissenschaft im Laufe der Jahre erkunden alle, von Mathematikgenies über Informatiker bis hin zu Programmierern, die Möglichkeit einer lukrativen Karriere in diesem Sektor. Wir werden gleich auch die Durchschnittsgehälter in Großbritannien besprechen, damit Sie über alle Informationen verfügen, die Sie benötigen, um eine der wichtigsten Entscheidungen Ihres Lebens zu treffen!
Einige Hoffnungsträger sind sogar so weit gegangen, Suchbegriffe wie „Kann ich in zwei Monaten Datenwissenschaftler werden?“ einzugeben. Nun, lassen Sie es uns für Sie aufschlüsseln:
Zunächst einmal, um ganz ehrlich zu sein: Es wäre unrealistisch und unpraktisch zu sagen, dass man in nur ein oder zwei Monaten verstehen kann, was Data Science ist und wie es in verschiedenen Branchen angewendet wird, um geschäftsrelevante Erkenntnisse zu gewinnen. Sicher, Sie haben vielleicht schon Leute gesehen, die innerhalb von Monaten zu Data Scientists wurden und auch wirklich gut verdienen, aber das sind wahrscheinlich Leute mit umfassenden Kenntnissen in Mathematik, Statistik, maschinellem Lernen (ML), Deep Learning (DL), natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) und was auch immer.
Lassen Sie uns das Ganze einmal rational betrachten: Um ein grobes Verständnis davon zu bekommen, was Data Science ist und wie Sie es zum Nutzen von Unternehmen in verschiedenen Branchen einsetzen können, sind mindestens 6 bis 8 Monate erforderlich. Darüber hinaus benötigen Sie für die Jobsuche im Data Science-Sektor möglicherweise bis zu einem Monat, um Ihren Lebenslauf zu erstellen und dann nach einer Stelle in einem Unternehmen zu suchen, das Ihren allgemeinen Karrierezielen entspricht. Das ist jedoch nicht in Stein gemeißelt – wenn Sie über die richtigen Qualifikationen und Erfahrungen verfügen, können Sie möglicherweise sogar innerhalb von Wochen oder Tagen einen Job finden.
Die Themen, über die wir zuvor gesprochen haben – z. B. Mathematik, maschinelles Lernen, NLP usw. – erfordern ebenfalls ein gewisses Maß an Fachwissen und Dauer, um Sie als Datenwissenschaftler zu „qualifizieren“. Zum Beispiel:
Mathematik ist eine Voraussetzung für eine Karriere in der Datenwissenschaft. Die meisten Schulen und Hochschulen behandeln es und die überwiegende Mehrheit der Ingenieurstudenten muss damit vertraut sein. Die Grundlage von ML oder maschinellem Lernen, beispielsweise einem wichtigen Zweig der Datenwissenschaft, sind Statistik, Infinitesimalrechnung, Wahrscheinlichkeit, lineare Algebra usw. Wenn Sie diese Fächer jedoch nicht beherrschen, kann es bis zu einem Monat dauern, bis Sie praktische Kenntnisse zu den verschiedenen darin enthaltenen Themen erwerben, da Sie eine der wichtigsten Grundlagen der Datenwissenschaft nicht außer Acht lassen dürfen – nämlich maschinelles Lernen.
Wer eine Karriere in der Datenwissenschaft anstrebt, muss viel Zeit in ML investieren. Maschinelles Lernen besteht aus überwachtem und unüberwachtem Lernen sowie bestärkendem Lernen .
Wenn Sie beispielsweise ein bis anderthalb Monate darauf verwenden, sich mit maschinellem Lernen vertraut zu machen, und dann noch etwa einen Monat damit verbringen, Projekte und Fallstudien auf der Grundlage von Echtzeitdaten zu üben, können Sie Ihre Chancen, Datenwissenschaftler zu werden, erheblich verbessern, und das innerhalb einer relativ kurzen Zeitspanne.
DL ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens und eine der Schlüsselkomponenten von KI-Anwendungen, wie wir sie heute kennen. Bei DL müssen Sie mithilfe des Neural Network Algorithm (NNA) Erkenntnisse aus großen Datensätzen gewinnen. Das klingt alles sehr hochtechnologisch und interessant, und das ist es auch! Um DL richtig zu verstehen, sind mindestens 20 Tage bis zu einem Monat erforderlich.
Fast Data Science - London
Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist eine Mischung aus künstlicher Intelligenz (KI), menschlicher Sprache und Informatik. Sie umfasst Funktionen wie Themenmodellierung, Textanalyse und -aufbereitung, Distanzalgorithmen, Informationsabrufsysteme und vieles mehr. Um ein gründliches Verständnis von NLP zu erlangen, sind mindestens zwei Wochen erforderlich.
Python, R, Java und C++ sind nur einige der Sprachen, die zur Implementierung von Data Science verwendet werden. Python ist jedoch die am weitesten verbreitete Sprache, da sie von Anfang an leicht zu verstehen ist, über eine große Auswahl an Bibliotheken verfügt und im Allgemeinen sehr vielseitig ist. Wenn Sie ein Programmieranfänger sind, benötigen Sie möglicherweise bis zu zwei Monate, um es für Data Science zu erlernen. Wenn Sie ein erfahrener Programmierer sind, können Sie es im Durchschnitt in einem Monat lernen. Sie müssen auch mit Bibliotheken wie Seaborn, Keras, PyTorch, Pandas, NumPy, XGBoost usw. vertraut sein.
Alles in allem erfordert das Verständnis der Datenwissenschaft und deren Anwendung auf eine Weise, die den individuellen Geschäftszielen zugute kommt, viele Monate und Jahre der Übung. Selbst Datenwissenschaftler mit mehr als 10 Jahren Erfahrung machen immer noch Fehler und befinden sich in einem ständigen Lernprozess.
Wie schnell Sie Datenwissenschaftler werden können, hängt außerdem auch von den spezifischen Fähigkeiten ab, die Sie erwerben, und davon, wie gut Sie diese weiterentwickeln.
Wenn Sie noch nie im Bereich Datenwissenschaft gearbeitet haben, heißt das nicht, dass Sie nicht schnell zum Datenwissenschaftler werden können – sofern Sie die richtigen Fähigkeiten entwickeln.
Da die Stelle eines Datenwissenschaftlers eine hochrangige Position ist, müssen Sie sich zunächst ein breites Wissen in Ihrem entsprechenden Fachgebiet aneignen – das kann Statistik, Ingenieurwesen, IT, Programmierung, Datenanalyse usw. sein. Einige Datenwissenschaftler haben jedoch sogar im Finanzwesen oder als Baseball-Scout angefangen.
Egal in welchem Bereich Sie anfangen, Sie müssen über gute Grundlagenkenntnisse verfügen: Excel, SQL und Python. Wenn Sie sich gut damit auskennen, können Sie schnell verstehen, wie unstrukturierte/rohe Daten organisiert werden. Natürlich ist es von Vorteil, mit Tableau vertraut zu sein, da Sie es häufig zum Erstellen von Visualisierungen verwenden müssen.
Ein Online-Bootcamp oder -Kurs in Data Science kann eine großartige Möglichkeit sein, einige der Grundlagen der Data Science zu erlernen. Sie lernen grundlegende Dinge wie das richtige Sammeln und Speichern von Daten, das Analysieren und Modellieren von Daten mit den richtigen Methoden und das anschließende Visualisieren und Präsentieren dieser Daten mit einer Vielzahl von Tools.
Wenn Sie fertig sind, sollten Sie in der Lage sein, mit R und Python Modelle zu erstellen, die Verhalten analysieren und Unbekanntes vorhersagen können – spannende Sache!
Datenwissenschaftler müssen gut mit verschiedenen Arten von Spezialwerkzeugen und -programmen umgehen können, die speziell auf die Datenbereinigung, -analyse und -modellierung ausgerichtet sind. Datenwissenschaftler müssen beispielsweise nicht nur mit dem allgemeinen Excel vertraut sein, sondern auch mit verschiedenen Statistiksprachen wie Hive, R oder Python und Abfragesprachen wie dem allseits beliebten SQL.
Kenntnisse über RStudio Server und das Open-Source-Jupyter-Notebook sind immer von Vorteil.
In der Datenwissenschaft kommt auch zunehmend maschinelles Lernen zum Einsatz. Mithilfe künstlicher Intelligenz können Systeme im Laufe der Zeit lernen und so effizienter und präziser werden, ohne dass sie explizit dafür programmiert werden müssen.
Abhängig von den Zielen, die Sie verfolgen, können Sie eine breite Palette von Tools verwenden, darunter Apache Mahout, Accord.Net und TensorFlow. Je mehr Tools Sie erlernen, desto besser.
Nachdem Sie die Grundlagen der Programmiersprache gelernt und sich mit gängigen digitalen Tools vertraut gemacht haben, die Datenwissenschaftler derzeit verwenden, können Sie diese in Projekten anwenden. Wählen Sie immer Projekte aus, bei denen Sie auf ein breites Spektrum an Fähigkeiten zurückgreifen können. Beispielsweise die Verwendung von Excel und SQL zum Verwalten und Abfragen von Datenbanken; die Verwendung von Python und R zum Analysieren von Daten mithilfe statistischer Methoden; das Erstellen von Modellen, die das Verhalten analysieren und neue Erkenntnisse liefern, und das Vorhersagen von Unbekannten mithilfe statistischer Analysen.
Je mehr Sie üben, desto intensiver sollten Sie die einzelnen Phasen des Prozesses behandeln. Beginnen Sie beispielsweise mit der anfänglichen Untersuchung eines Marktsektors oder Unternehmens, ermitteln und sammeln Sie dann die geeigneten Daten für die jeweilige Aufgabe und bereinigen und testen Sie die Daten schließlich, um ihre Nützlichkeit und Relevanz zu optimieren.
Zusätzlich:
Wählen Sie immer Projekte, die ein breites Spektrum an Fähigkeiten erfordern und Ihnen die Arbeit mit mehreren Datentypen ermöglichen
Dokumentieren Sie die verschiedenen Phasen der Datenanalyse – z. B. anfängliche Recherche, Definition der Daten, Bereinigung und Testen der Daten usw., genau wie wir besprochen haben
Erstellen und Anwenden maßgeschneiderter Algorithmen zur Analyse und Modellierung Ihrer Daten
Verpacken Sie die finalisierten Daten in leicht verständliche Dashboards oder Visualisierungen und üben Sie dann, diese Ihren Freunden oder Familienmitgliedern zu präsentieren.
Es ist immer eine gute Idee, sich an den Umgang mit unterschiedlichen Datentypen zu gewöhnen – Text, Bilder, strukturierte Daten, Audio, Video usw. Jede Branche verwendet einzigartige Datentypen, um ihre Führung zu verbessern und strategische Geschäftsentscheidungen zu treffen – Ihre Arbeit steht im Mittelpunkt!
Nachdem Sie einige der Grundlagen erlernt, Ihre Voruntersuchungen durchgeführt, die erforderliche Ausbildung absolviert und Ihre Fähigkeiten durch die Arbeit an einer Reihe von Projekten geübt haben, besteht der nächste logische Schritt darin, ein ansprechendes Portfolio zu entwickeln, das Ihnen dabei hilft, Ihren Traumjob im Bereich Data Science zu ergattern.
Tatsächlich kann Ihr Portfolio Ihr wertvollstes Kapital sein, wenn es um die Jobsuche geht.
GitHub ist ein großartiger Ort, um Ihr Portfolio zu teilen, aber Sie sollten es auch auf einer persönlichen Website teilen. Mit all den online verfügbaren Tools ist es sehr einfach, Ihre eigene Website zu erstellen. Außerdem möchten Sie die große Bandbreite an Methoden oder Techniken präsentieren, die Sie in jedem Ihrer Projekte verwendet haben. Begleiten Sie Ihre Daten mit einer verlockenden Erzählung und einem Kontext und heben Sie einige Teile hervor, die mit Ihrer Traumrolle zusammenhängen.
Denken Sie daran: Ihr Portfolio ist eine Chance, Ihre Kommunikationsfähigkeiten als angehender Datenwissenschaftler zu präsentieren – etwas, das für Ihren Erfolg entscheidend ist – und zu zeigen, dass Sie zu viel mehr fähig sind, als nur hinter einem Computer zu sitzen und Zahlen zu verarbeiten.
Um noch einmal kurz auf einen vorherigen Punkt einzugehen: Wenn Sie sich über das GitHub-Netzwerk auf eine bestimmte Stelle bewerben, sollten Sie nicht Ihr gesamtes Werk einreichen. Heben Sie einige ausgewählte Stücke hervor, die am besten zu der Position passen, auf die Sie sich bewerben, denn so zeigen Sie das ideale Spektrum an Fähigkeiten, die für diesen Job erforderlich sind.
Unternehmen sind daran interessiert, mit Datenwissenschaftlern zusammenzuarbeiten, die ihnen die entscheidenden Erkenntnisse liefern können, mit denen sie Geld sparen oder beispielsweise einen neuen Markt erschließen können. Sie müssen beim Lernen denselben bewährten Prozess anwenden wie andere Datenwissenschaftler: ständig nach Antworten auf neue Fragen suchen und immer wieder Antworten auf schwierigere und komplexere Fragen finden.
Wenn Sie nun Ihre Projekte von vor, sagen wir, zwei Monaten noch einmal durchgehen und keinen großen Verbesserungsbedarf sehen, gehen Sie wahrscheinlich nicht weit genug. Sie müssen jeden Monat deutliche Fortschritte machen und Ihre Arbeit sollte dies deutlich widerspiegeln.
Lernen Sie, Ihre Grenzen zu erweitern und die Kunst der Datenwissenschaft schneller zu erlernen:
Arbeiten mit einem größeren Datensatz
Üben Sie an Projekten, die neue Kenntnisse und/oder Fähigkeiten erfordern
Versuchen Sie, das nächste Projekt schneller abzuwickeln
Bringen Sie jemand anderem bei, was Sie während eines Projekts gelernt haben
Da wir gerade dabei sind, die immer wichtige Frage „Wie schnell kann ich Datenwissenschaftler werden“ zu beantworten, können wir auch gleich die Frage „Wie viel verdient ein Datenwissenschaftler?“ beantworten:
Laut einer aktuellen Glassdoor-Umfrage beträgt das Durchschnittsgehalt eines Datenwissenschaftlers in Großbritannien 45.000 Pfund. Dies basiert auf einer Stichprobe von 822 Gehältern, wobei man bedenken sollte, dass die angegebene Gehaltsspanne ziemlich groß ist – zwischen 30.000 und 70.000 Pfund pro Jahr. Weitere Glassdoor-Daten zeigen, dass große Technologieunternehmen im Vergleich zu anderen kleinen und mittelgroßen Unternehmen tendenziell höhere Gehälter zahlen.
Um (schnell) Datenwissenschaftler zu werden, benötigen Sie eine Mischung aus technischen und nicht-technischen Fähigkeiten. Sie sollten beispielsweise wissen, wie man mit Daten arbeitet, gleichzeitig aber auch ein guter Kommunikator sein, damit Sie Ihre Erkenntnisse einfach und schnell an andere weitergeben können.
So werden Sie schnellstmöglich Data Scientist:
Für fast alle Data-Science-Jobs ist ein Bachelor-Abschluss erforderlich. Obwohl einige Unternehmen Data-Science-Stellen auch Bewerbern ohne technischen Abschluss anbieten, ist ein Abschluss in Mathematik, Informatik oder Statistik fast immer besser. Sie können Ihr Fachgebiet nach Ihren Interessen wählen und wissen, dass Ihnen ein Bachelor-Abschluss immer einen Vorteil verschafft.
Nach dem Abschluss ist es wichtig, dass Sie sich entweder durch einen Master-Abschluss oder durch einen Spezialisierungskurs in Datenwissenschaft eine Spezialisierung aneignen. Seien Sie bei der Auswahl eines Kurses sehr wählerisch, denn der Kurs muss mindestens Folgendes beinhalten:
Vorträge oder Sitzungen werden nur von Branchenexperten mit nachgewiesenen Qualifikationen und nur in renommierten Einrichtungen abgehalten
Der Kurs muss Ihre Zweifel und/oder Fragen umfassend beantworten und Ihnen während des gesamten Kurses eine fachkundige Betreuung bieten.
Der Kurs muss einige praktische Projekte enthalten, die auf realen Szenarien basieren, mit denen Sie üben können
Der Kurs muss Ihnen nach Abschluss ein Zertifikat ausstellen
Sobald Sie das Gefühl haben, dass Sie über ausreichend Wissen und Know-how im Bereich Data Science verfügen, können Sie nach Einstiegspositionen als Data Scientist suchen, die Sie interessieren und zu Ihrem Fachgebiet passen. Suchen Sie immer nach Jobs, die viel Einblick und Möglichkeiten bieten, nicht nur zu lernen, sondern sich auch von Zeit zu Zeit selbst herauszufordern.
Für bestimmte Rollen können unterschiedliche Fähigkeiten erforderlich sein, obwohl diese für praktisch jede Art von Data-Science-Rolle erforderlich sind:
Wahrscheinlichkeit und Statistik
SQL
Python- oder R-Programmierkenntnisse
Datenvisualisierung
Große Daten
Kommunikation
Datengewinnung
Erstellen und Optimieren von Methoden des maschinellen Lernens (ML)
Datenanalyse
Bedenken Sie, dass von Datenwissenschaftlern zwar grundlegende Kenntnisse erwartet werden, für manche Rollen jedoch möglicherweise umfassendere Kenntnisse in NLP erforderlich sind, während für andere Rollen möglicherweise Expertenkenntnisse in der Erstellung produktionsreifer Prognosealgorithmen erforderlich sind.
Die Millionenfrage!
Fairerweise muss man sagen, dass die Dauer von Person zu Person unterschiedlich sein kann. Wir haben schon Leute gesehen, die innerhalb eines Jahres eine einigermaßen gute Stelle als Datenwissenschaftler gefunden haben. Wir haben aber auch Leute gesehen, die es in viel kürzerer Zeit geschafft haben – die entscheidenden Faktoren sind:
Die Zeit, die Sie benötigen, um bestimmte Prozesse und Techniken rund um die Datenwissenschaft zu erlernen
Die Dauer der Stellensuche kann je nach den erfolgreich abgeschlossenen Projekten variieren
Ihre erworbenen Qualifikationen und Ihr beruflicher Werdegang im Allgemeinen
Laut einem Bericht des National Careers Service verdienen Datenwissenschaftler in Großbritannien zwischen 30.000 und 70.000 Pfund pro Jahr.
Ja, die gibt es und Sie können verschiedene Arten von Spezialisierungen verfolgen – Sie können beispielsweise als Dateningenieur, quantitativer Analyst, Statistiker, Datenarchitekt, Ingenieur für maschinelles Lernen, Ingenieur für künstliche Intelligenz, Marketingdatenanalyst und in vielen mehr arbeiten.
Sie arbeiten normalerweise in einer Büroumgebung, da der Großteil Ihrer Arbeit mit Computern und anderen IT-Geräten erledigt wird. Regelmäßiges Reisen ist in Data-Science-Rollen nicht üblich, obwohl Sie möglicherweise ein wenig reisen müssen, um an Besprechungen und/oder Konferenzen teilzunehmen.
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