Tauchen Sie ein in die Welt der Natürlichen Sprachverarbeitung! Entdecken Sie modernste NLP-Rollen, die zu Ihren Fähigkeiten und Leidenschaften passen.
NLP-Jobs entdeckenIm Jahr 2009 wurde Hal Varian, Chefökonom bei Google, gegenüber dem McKinsey Quarterly mit den Worten zitiert: „Der attraktivste Job der nächsten zehn Jahre wird der des Statistikers sein.“
Nun, das klingt doch irgendwie seltsam, oder? „Statistiker“ und „sexy“ im selben Satz hört man selten, aber Varian hatte recht. In einem Nachrichtenartikel vom Oktober 2012 bezeichneten die Harvard Business Review-Autoren Thomas H., Davenport und DJ Patil die Rolle eines Datenwissenschaftlers als „den sexiesten Job des 21. Jahrhunderts“.
Jeder, der im Bereich Datenwissenschaft arbeitet oder jemanden kennt, der dies tut, weiß bereits, dass sich diese schnell zu einem der aufregendsten und vielversprechendsten Berufe des modernen Jahrhunderts entwickelt.
Wird die Rolle des Datenwissenschaftlers also überbewertet? Ist es in Wirklichkeit ein langweiliger und eintöniger Job? Nun, laut Godefroy Clair, CTO bei Flylab, ist das nicht der Fall. Er sagte, dass er als Datenwissenschaftler die Chance hatte, in die Rolle eines Detektivs zu schlüpfen. Er fügte hinzu, dass er bei jedem neuen Fall, den er annahm, ein neues Feld der Datenwissenschaft verstehen musste, um zu verstehen, wie es funktioniert, wie man aus unstrukturierten Daten sinnvolle Erkenntnisse gewinnt und wie man sich Wissen aneignet, ohne ein „Fachspezialist“ zu sein.
Vishnu Subramanian, CEO und Gründer von Jarvislabs.AI, sagte, dass ihn die Datenwissenschaft wegen ihrer unübertroffenen Allgegenwärtigkeit begeistert – sie ist überall und leitet sich lediglich von Informatik- und Mathematikkenntnissen ab, die universell angewendet werden können, um nicht nur aus der Vergangenheit zu lernen, sondern insbesondere die zukünftige Leistung in nahezu jeder Disziplin zu verbessern. Seiner Ansicht nach ist dies der Grund, warum die Datenwissenschaft im modernen Jahrhundert so relevant ist: ihr gigantisches Potenzial, die „Lebensqualität“ in einer breiten Palette von Sektoren zu verbessern. Er glaubt, dass datengesteuerte Entscheidungen der Weg in die Zukunft sind und in Unternehmen auf der ganzen Welt immer alltäglicher werden.
Data Science ist das am schnellsten wachsende Feld weltweit. Es analysiert die Extraktion, Aufbereitung, Visualisierung und Pflege von Daten, um Unternehmen dabei zu helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen und zukünftiges Wachstum voranzutreiben. Data Scientists müssen Experten im Einsatz von maschinellem Lernen (ML), natürlicher Sprachverarbeitung (NLP), künstlicher Intelligenz (KI) und Algorithmen sein, um wahrscheinliche zukünftige Ereignisse aufzudecken – obwohl das erforderliche Wissen in jeder Disziplin weitgehend von den jeweiligen Zielen der einzelnen Organisation abhängt.
In diesem Bereich werden mithilfe moderner Werkzeuge und künstlicher Intelligenz riesige Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten untersucht. Datenwissenschaftler können damit bestimmte Muster und Trends erkennen. In vielen Fällen können diese beispielsweise der Schlüssel zu einem Wettbewerbsvorteil auf dem Markt oder zu erfolgreicheren, wachstumsfördernden Entscheidungen sein.
Um es kurz zusammenzufassen: Data Science ist die Untersuchung von Daten, um bestimmte Muster zu ermitteln – Muster, die dabei helfen, bessere und weniger riskante Entscheidungen zu treffen. Das ist nichts Neues, obwohl die Anwendung von Data Science in den letzten Jahren deutlich zugenommen hat. Data Science kombiniert oft betriebswirtschaftliches Wissen mit Mathematik und Statistik, indem es einen komplexen Algorithmus im Kern mit der Wissensbasis eines Unternehmens integriert. Sagt Ihnen der Film Minority Report mit Tom Cruise etwas? Haarsträubender, gruseliger Stoff in der Tat!
Das Endergebnis ist ein Vorhersagemodell für Unternehmen, auf das einfach über einen Dashboard mit einer Reihe von Statistiken zugegriffen werden kann. Wir müssen zugeben, dass wir es ein wenig vereinfachen, aber welches Unternehmen möchte nicht die Vorteile der Datenwissenschaft nutzen und, was noch wichtiger ist, mit einem erfahrenen Datenwissenschaftler zusammenarbeiten?
Schließlich war die Datenanalyse schon immer von größter Bedeutung für den Erfolg in Bereichen wie Wettervorhersagen, Empfehlungen und Durchbrüchen im Gesundheitswesen, der Vorhersage von Krankheitsausbrüchen, der Betrugserkennung usw.
Sie sind immer noch der Meinung, dass die Rolle eines Datenwissenschaftlers überbewertet wird? Dann überlassen wir das Ihnen!
Wir haben jetzt ein grundlegendes Verständnis davon, was Data Science ist, welche Rolle ein typischer Data Scientist spielt und wie Unternehmen davon profitieren können. Aus dem oben Gesagten können wir auch ableiten, dass Data Science nicht überbewertet wird, sondern bald eine Notwendigkeit für Wachstum und Wettbewerbsfähigkeit sein könnte und nicht nur ein „netter Zusatz“.
Die einzige logische Frage in diesem Stadium wäre: Wie realisierbar ist dieser Ansatz für die Zukunft?
Wie sich herausstellt, ist das sogar extrem. Tatsächlich kann man Daten als die Königin bezeichnen, wenn Bill Gates einmal sagte: „Inhalt ist König!“ Denken Sie einen Moment darüber nach:
Vor etwa 25 Jahren, als die Welt gerade das erste DFÜ-Modem erlebte und das Internet noch ein Ding aus einem fernen Science-Fiction-Film war, nutzten Lebensmittelhändler in Ihrer Gegend unwissentlich Datenwissenschaft, um herauszufinden, welche Produkte sich besser und welche weniger gut verkaufen würden. Auf Grundlage der Erkenntnisse aus diesen Daten bestellten sie dann die nächste Lieferung. Das war Datenanalyse in Aktion, zugegebenermaßen auf einem sehr groben Niveau, aber immerhin Datenanalyse.
Dann kam das Internet und hat alle umgehauen. Es war eine der besten Erfindungen der letzten drei Jahrzehnte zusammen und da sich das Internet im Laufe der Jahre ins Unermessliche weiterentwickelt hat, ist die Datenanalyse dank der Fortschritte in den Bereichen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sehr, sehr ausgefeilt geworden und steckt voller „verborgener Schätze“.
Darüber hinaus wird das Verständnis der grundlegenden Mechanismen des Kundenverhaltens mit zunehmender Reife und Entwicklung der globalen Volkswirtschaften zu einer der gefragtesten Geschäftsfähigkeiten werden, da es unbestreitbar ein wichtiges Marketinginstrument sein wird. Wir stehen praktisch am Beginn einer explosionsartigen Zunahme der Datenerfassung und -analyse, wenn wir beispielsweise über die Nutzung der Datenwissenschaft sprechen, um das Kundenverhalten besser zu verstehen und zukünftige Trends vorherzusagen – obwohl es immer noch einen Mangel an Datenwissenschaftlern gibt, da diese Rolle noch nicht den gleichen Grad an „Alltäglichkeit“ erreicht hat wie etwa die von Ärzten, Buchhaltern oder Anwälten.
Ist Data Science ein spannendes Feld? Sie können auf Ihre Statistiken und Algorithmen wetten, das ist es! Die Welt ist weitgehend datengesteuert geworden – sogar Flugschulen und Videospielentwickler nutzen beispielsweise die Leistungsfähigkeit der KI, um bessere Produkte für den Endbenutzer zu entwickeln.
Mit der Zeit wird die Nachfrage nach qualifizierten Datenwissenschaftlern nur noch weiter steigen. Außerdem ist es ironisch, dass sich die Menschen heute so sehr darüber bewusst sind, wie wichtig es ist, ihre Daten auf diesen sogenannten „kostenlosen Apps“ vertraulich zu halten – obwohl Branchenriesen wie Amazon oder Facebook täglich in alarmierend hohem Tempo Daten sammeln.
What we can do for you
Wie wir wissen, wachsen Daten im Internet exponentiell – wir sind davon überzeugt, dass der Beitrag zum Bereich der Datenwissenschaft noch viel schneller wachsen wird. Und das gilt auch für die Zahl der Arbeitsplätze in der Datenwissenschaft in den kommenden Jahren.
Ob es um die Ermittlung des Glücksindex eines bestimmten Landes oder um die Betrugserkennung in Banken geht: Die Datenwissenschaft wird es uns noch sehr, sehr lange geben, und Unternehmen werden ohne sie wohl kaum auskommen – genau wie mit dem Internet.
Wir können uns durchaus einige Branchen vorstellen, die von Data Science von Anfang an profitieren können:
Da die Patientendatenbanken immer weiter wachsen, können datengesteuerte Gesundheitssysteme etwaige Mängel, Defizite oder aufkommende Trends rasch erkennen und so den lokalen Regierungen dabei helfen, aufkommende Gesundheitskrisen einzudämmen.
Wenn bestimmte KI-Tools und -Algorithmen vorhanden sind, kann es viel einfacher sein, betrügerische Transaktionen zu verhindern. Und selbst wenn es Angreifern oder Cyberkriminellen gelingt, Firewalls oder Sicherheitssysteme zu umgehen, kann der Schaden nahezu sofort eingedämmt und behoben werden. Bestimmte Vorgänge oder Aktivitäten können von der KI automatisch eingestellt werden, um die Situation „unter Kontrolle zu bringen“.
Mit Daten aus den Vorjahren und innovativen Analysetools können Wetterstationen und Experten künftig Veränderungen der Wetterlagen wie Stürme, Hurrikane und Tsunamis (und die möglichen Schäden, die sie anrichten könnten) präzise vorhersagen und so möglicherweise Hunderte bis Tausende von Menschenleben retten, von den damit verbundenen Sachschäden gar nicht zu reden.
KI-Systeme unterstützen Menschen bereits bei der Navigation und sagen ihnen, welche Route die beste ist oder wie sie Staus vermeiden können – dank Google Maps. Systeme wie Google Maps werden mit der Zeit immer fortschrittlicher und helfen Behörden, die Straßen sicherer zu machen, indem sie unfallträchtige Situationen verhindern oder mithilfe von Echtzeitdaten und -berichten schnell darauf reagieren.
Mit der Zeit werden diese Systeme immer leistungsfähiger und helfen den Fahrern, verschiedene Arten von Problemen zu vermeiden, wie zum Beispiel beschädigte Straßen oder Straßen, die anfällig für Naturkatastrophen wie Erdrutsche sind.
Die Videospielbranche ist eine Multimilliarden-Dollar-Industrie, deren Umsätze früher sogar die von Hollywood-Kassenschlagern einbrachten. Dank der riesigen Menge an Daten, die gesammelt werden, ist das Benutzer- oder „Gamer“-Erlebnis heute persönlicher als je zuvor. Hersteller von Spielekonsolen sammeln beispielsweise Benutzerdaten, um Online-Dienste sowie die Leistung und Funktionalität ihrer Konsolenhardware ständig zu verbessern; während Softwaregiganten wie Microsoft KI nutzen, um Flugbegeisterten mithilfe von Bing Maps fotorealistische Satellitenbilder sowie „Live-Wetter“ und „Live-Luftverkehr“ in Produkten wie Flight Simulator 2020 bereitzustellen.
Die Unterhaltungsindustrie nutzt bereits die Macht der Datensammlung, was sich bei Apps und Websites wie Disney, Amazon, Netflix und einer Reihe anderer OTT-Plattformen zeigt. Der Wiedergabeverlauf der Benutzer ist beispielsweise eine datenreiche Bank für solche Unternehmen. Das bedeutet, je mehr Inhalte jemand auf einer bestimmten Plattform konsumiert, desto präziser werden die Vorschläge. Dasselbe gilt für YouTube, das ebenfalls auf Datensammlung und -analyse angewiesen ist, um Videos im Laufe der Zeit relevanter für Ihre Interessen und Vorlieben zu machen.
Wenn Sie bis hierhin gelesen haben, haben Sie wahrscheinlich eine Karriere in der Datenwissenschaft im Visier. Guter Schachzug! In nicht allzu ferner Zukunft werden fast alle Entscheidungen, die Unternehmen und sogar Einzelpersonen auf individueller Ebene treffen, von Daten bestimmt.
In jeder Branche wird heute ein Datenwissenschaftler benötigt, weil Unternehmen inzwischen voll und ganz verstehen, wie wichtig Selbstanalyse ist, um zu wachsen, sich abzuheben und die Konkurrenz effektiv zu überholen. Sie, der Datenwissenschaftler, sind der Star der Show, denn Sie führen die Datenanalyse durch, um Trends und Muster zu erkennen, sodass die Organisation, für die Sie arbeiten, die fruchtbarsten Entscheidungen treffen kann, die das Geschäft voranbringen.
Wenn es darum geht, eine Karriere in der Datenwissenschaft anzustreben, müssen wir über die Vielfalt der erforderlichen Fähigkeiten sprechen. Programmiersprachen sind beispielsweise ein Muss, daher sind Kenntnisse in R, SQL, SAS, Java, Python usw. eine gute Ausgangsbasis. Darüber hinaus muss sich ein Datenwissenschaftler mit gängigen Big-Data-Frameworks wie Spark, Hadoop und Pig gut auskennen. Er/sie muss sich auch mit maschinellem Lernen (ML), Deep Learning (DP) und künstlicher Intelligenz (KI) sowie natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) auskennen, um in seiner/ihrer Karriere neue Höhen zu erreichen. Allerdings müssen Sie sich wahrscheinlich nicht alle diese Fachkenntnisse auf einmal aneignen, da verschiedene Organisationen unterschiedliche Anforderungen an die Datenerfassung und -analyse haben.
Ein Datenwissenschaftler könnte sich bestimmte Fähigkeiten aussuchen, wie zum Beispiel NLP und KI oder ML und Programmiersprachen, und sich so zu einem Spezialisten entwickeln. Es scheint also, dass man in der Welt der Datenwissenschaft viele verschiedene Rollen übernehmen kann, zum Beispiel die eines Dateningenieurs, quantitativen Analysten, KI-Ingenieurs, ML-Ingenieurs, Datenarchitekten, Statistikers und so weiter.
Zertifikate in Data-Science-Kursen und das Einüben Ihrer Fähigkeiten in einer Vielzahl von Projekten werden Ihnen auf jeden Fall beim Aufbau Ihres Portfolios helfen – je mehr praktische Erfahrung Sie haben, desto höher sind Ihre Chancen, als Data Scientist eingestellt zu werden.
Wenden wir uns nun den akademischen Qualifikationen zu. Während die meisten Organisationen einen Bachelor-Abschluss verlangen, wird ein höherer Abschluss oder ein fortgeschrittener Abschluss fast immer bevorzugt und verschafft den Kandidaten einen Vorteil. Ein fortgeschrittener Abschluss in Statistik oder Mathematik beispielsweise erhöht immer Ihre Chancen auf einen gut bezahlten Job, da Sie wahrscheinlich über die Problemlösungsfähigkeiten verfügen, die Unternehmen von Datenwissenschaftlern verlangen. Da sich die Datenwissenschaft außerdem um mehrere Programmiersprachen dreht, erhöht ein Abschluss in Informatik Ihre Chancen auf Ihren Traumjob nur.
Vor diesem Hintergrund ist Wissen vielleicht der wichtigste Aspekt eines jeden Jobs, insbesondere im Bereich der Datenwissenschaft. Daher sind Kenntnisse über die technischen Aspekte der Programmierung und des Geschäfts von entscheidender Bedeutung. Alles in allem müssen sich Datenwissenschaftler auf den Erwerb der folgenden Fähigkeiten konzentrieren, um nur einige zu nennen:
Hive, R, Python, SQL und C++ sind häufig verwendete Sprachen in der Datenwissenschaft. Wir empfehlen jedoch, zuerst Python zu lernen, da es eine der beliebtesten und am weitesten verbreiteten Sprachen für die Implementierung von Datenwissenschaftsmethoden ist. Es ist außerdem sehr vielseitig, leicht verständlich und enthält eine breite Palette an Bibliotheken.
MATLAB und SAS sind zwei gängige Softwareprogramme in der Datenwissenschaft – Ersteres wird zum Analysieren, Bereinigen und Gewinnen von Erkenntnissen aus komplexen Daten verwendet, während letzteres eine statistische Analysesoftware zum Verwalten von Informationen, Analysen und Berichten ist.
Statistik gilt als eine der wichtigsten Komponenten der Datenwissenschaft und wird zur Analyse von Daten in einer der beiden dargestellten Formen verwendet: inferentiell oder deskriptiv .
Je mehr Mathematik Sie wissen, desto besser, obwohl Themen wie lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Infinitesimalrechnung usw. beim Studium und in der Praxis der Datenwissenschaft eine besonders wichtige Rolle spielen.
Es ist ein Kinderspiel, dass gute Kommunikationsfähigkeiten für den Erfolg in jedem Berufsfeld entscheidend sind, aber in der Datenwissenschaft ist dies besonders wichtig. Von Datenwissenschaftlern wird erwartet, dass sie ihre Erkenntnisse prägnant, effektiv und leicht verständlich kommunizieren. Schließlich helfen ihre Datenergebnisse Unternehmen, bessere Entscheidungen zu treffen, daher sind entsprechende Soft Skills ein Muss.
Für Datenwissenschaftler ist es entscheidend, das Unternehmen zu verstehen, für das sie arbeiten, denn ihre Arbeit ist es, die das Unternehmenswachstum vorantreibt und auf die nächste Ebene bringt. Die Linderung der Schwachstellen und geschäftlichen Herausforderungen einer Organisation sollte das Hauptanliegen jedes Datenwissenschaftlers sein.
Unternehmen benötigen eine praktikable Lösung für komplexe Probleme, und für einen Datenwissenschaftler ist dies „alltägliche Arbeit“. Daher müssen Sie Ihren Verstand trainieren, logisch zu denken, und die Kunst des analytischen Denkens erlernen.
LinkedIn veröffentlichte im Jahr 2022 einen Bericht mit dem Titel „Jobs on the Rise“, in dem die Stelle des Dateningenieurs als einer der gefragtesten Jobs in Großbritannien aufgeführt wird. Tatsächlich werden „Datenkenntnisse“ auch in vielen anderen aufstrebenden Berufen als Voraussetzung genannt.
Darüber hinaus bezeichnete LinkedIn den Data Scientist auch als „die vielversprechendste Karriere“, während Glassdoor ihn als „besten Job in Amerika“ bezeichnete.
Es ist klar, dass die Datenwissenschaft vielversprechende Karrieremöglichkeiten mit erstaunlichen Aufstiegschancen für diejenigen bietet, die über die entsprechenden Fähigkeiten, Qualifikationen und den nötigen Scharfsinn verfügen.
Wussten Sie, dass Absolventen eines MSc in Data Science in Großbritannien zwischen 30.000 und 40.000 Pfund pro Jahr verdienen? Das durchschnittliche Gehalt eines Data Scientists in Großbritannien beträgt laut Glassdoor 45.000 Pfund pro Jahr, obwohl große Technologieunternehmen bis zu 70.000 Pfund pro Jahr zahlen. Je tiefer Sie in die Data Science einsteigen und die erforderlichen Fähigkeiten, Kenntnisse und Erfahrungen erwerben, desto mehr können Sie verdienen. Es ist in der Tat eine spannende Tätigkeit, mit der Sie Ihren Lebensunterhalt sehr gut verdienen können.
Oh, ja – absolut! Sowohl LinkedIn als auch Glassdoor bezeichnen dies als „den besten Job“ und eine „sehr vielversprechende Karriere“. Die Nachfrage nach Stellen als Datenwissenschaftler wird mit der Zeit nur noch weiter steigen, so wie das Internet „außer Kontrolle“ geriet und wir uns unser Leben heute nicht mehr ohne vorstellen können. Daten sind die Zukunft und mit dem Fortschritt und der Weiterentwicklung der Technologie werden sich auch die Stellen als Datenwissenschaftler verändern.
Nicht unbedingt, aber das hängt auch von Ihrer allgemeinen Einstellung ab. Die meisten Jobs sind mit einem gewissen Maß an Stress verbunden, aber das ist nur dazu da, Sie auf Trab zu halten! Was die Datenwissenschaft betrifft: Wenn Sie gerne mit Zahlen und Daten arbeiten, um echte geschäftliche Herausforderungen zu lösen, werden Sie den Stress kaum spüren.
Ja, das ist es. Zumindest in den nächsten Jahrzehnten besteht für die Datenwissenschaft keine Gefahr, dass sie durch Roboter, Maschinen oder Automatisierung ersetzt wird.
CareerExplorer führt regelmäßig Umfragen durch, um herauszufinden, wie zufrieden Menschen mit ihrer Karriere sind. Datenwissenschaftler bewerteten ihre berufliche Zufriedenheit mit 3,3/5 Starts, was sie tatsächlich zu den besten 43 % aller Karrieren macht. Um dies ins rechte Licht zu rücken, verglich CareerExplorer „Datenwissenschaftler“ auch mit der Zufriedenheit und dem Glücksniveau von Menschen in ähnlichen Berufen – wo die meisten im Durchschnitt 3,3 oder 3,4 von 5 Starts erreichten.
Es genügt zu sagen, dass Datenwissenschaftler mit ihrer Karriere ziemlich zufrieden sind, insbesondere diejenigen, die ihre Arbeit lieben!
Seien wir ehrlich: Die Arbeit mit Zahlen und die Analyse von Daten ist nicht jedermanns Sache. Wenn Sie jedoch gerne mit Zahlen herumspielen und Erkenntnisse aus Daten gewinnen, die Unternehmen dabei helfen, Herausforderungen zu meistern und zu wachsen, dann bietet die Datenwissenschaft die perfekte Karrierechance, und ja, es kann eine unterhaltsame Karriere sein!
Die kurze Antwort lautet: Ja . Data Science ist ein wachsendes Feld, in dem die Rolle des Datenwissenschaftlers sehr gefragt ist. Datenwissenschaftler können zwischen 30.000 und 45.000 Pfund pro Jahr verdienen, obwohl erfahrene Wissenschaftler, die bei größeren Unternehmen arbeiten, bis zu 70.000 Pfund oder mehr pro Jahr verdienen.
Auf jeden Fall! Data Science findet in nahezu allen Branchen Anwendung, daher eröffnen sich in diesem Bereich endlose Karrieremöglichkeiten, insbesondere wenn Sie lernbegierig sind und sich neuen Herausforderungen stellen möchten.
Sie glauben immer noch, dass Data Science überbewertet wird? Nun, die Experten, die für die umfassende Erforschung einer Vielzahl von Faktoren in Data Science verantwortlich sind, scheinen das nicht zu glauben, und die Menschen, die es beruflich anstreben, auch nicht.
Haben Sie das Zeug zum Datenwissenschaftler? Senden Sie uns Ihren Lebenslauf, um die Karrierechancen bei einem der am schnellsten wachsenden Datenwissenschaftler Großbritanniens zu erkunden: Fast Data Science.
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