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Finden Sie Ihren Traumjob„Data Scientist“ wurde kürzlich von LinkedIn als „die vielversprechendste Karriere“ bezeichnet und laut einem Bericht des US Bureau of Labor Statistics wird es bis 2026 weltweit einen durchschnittlichen Anstieg der Stellen im Bereich Data Science um 28 % geben.
Sie werden viele weitere interessante Fakten finden, die belegen, dass „Data Scientist“ zu den gefragtesten Berufen im 21. Jahrhundert gehören wird, aber haben Sie sich jemals gefragt, wie lange es dauert, einer zu werden?
Bevor wir diese Frage beantworten, lohnt es sich zu wissen, wer ein Datenwissenschaftler ist und was genau er/sie tut.
Schließlich kann es für jemanden, der über eine Karriere in der Datenwissenschaft nachdenkt, 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 natürlich um die obige Frage zu beantworten: wenn wir schon dabei sind!
Datenwissenschaftler sind analytische Datenspezialisten, die spezifische technische Fähigkeiten entwickeln müssen, um mithilfe von Daten Geschäftslösungen zu entwickeln. Sie verwalten, analysieren, verarbeiten, modellieren und interpretieren Daten in der Regel auf eine Weise, die Unternehmen dabei hilft, Trends zu erkennen – und dann umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, die das Unternehmenswachstum vorantreiben.
Der alltägliche Datenwissenschaftler muss über Kenntnisse in Mathematik, Informatik und Statistik verfügen. Sie müssen umfassende Branchenkenntnisse (z. B. im Finanz- oder Technologiebereich) rund um Daten und Datenbanken entwickeln, um geschäftliche Herausforderungen bewältigen zu können. 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 immer ein neugieriger Problemlöser und weiß, wie er die Kraft der Daten nutzt, um innovative Lösungen zu entwickeln.
Was die Rollen und Verantwortlichkeiten eines Datenwissenschaftlers angeht, variieren diese in der Regel stark von Unternehmen zu Unternehmen oder von Team zu Team. Allerdings können wir durchaus ein paar Parallelen ziehen:
Sammeln und Identifizieren von Datenquellen entsprechend den Geschäftsanforderungen
Analyse sowohl strukturierter als auch unstrukturierter (Roh-)Daten
Identifizieren von Trends und Mustern durch den Einsatz verschiedener Module und Algorithmen
Erstellen von Vorhersagemodellen und Algorithmen für die Organisation und Visualisierung von Daten und für die Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse
Erstellen, Implementieren und Pflegen von Datenbanken bei gleichzeitiger Überwachung von Datenpipelines
Erstellen von Lösungen und Architekturen für den gesamten Datenverarbeitungszyklus – von der Datenerfassung bis zur Datenpräsentation.
„Wie lange brauche ich, um Datenwissenschaftler zu werden?“ ist heute einer der am häufigsten gesuchten Begriffe bei Google. Angesichts der Tatsache, wie beliebt (und wichtig) die Datenwissenschaft im Laufe der Jahre geworden ist, erkunden alle, von Mathematikgenies über Informatiker bis hin zu Programmierern, die Möglichkeit einer lukrativen Karriere in diesem Sektor – wir werden in Kürze auch die Durchschnittsgehälter in Großbritannien besprechen damit Sie über das nötige Wissen verfügen, um eine der wichtigsten Entscheidungen Ihres Lebens zu treffen!
Einige Kandidaten sind sogar so weit gegangen, Suchbegriffe einzugeben wie „Kann ich in zwei Monaten Datenwissenschaftler werden?“. Nun, lassen Sie es uns für Sie aufschlüsseln:
Um ganz ehrlich zu sein: Erstens wäre es unrealistisch und unpraktisch zu sagen, dass man in nur ein oder zwei Monaten begreifen kann, was Data Science ist und wie sie branchenübergreifend angewendet wird, um geschäftsrelevante Erkenntnisse zu generieren. Sicher, Sie haben vielleicht gesehen, dass Menschen innerhalb weniger Monate Datenwissenschaftler werden und auch einen wirklich guten Lebensunterhalt verdienen, aber das sind wahrscheinlich Leute mit umfassenden Kenntnissen in Mathematik, Statistik, maschinellem Lernen (ML), Deep Learning (DL) und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP). ), und was hast du?
Lassen Sie uns nun rational darüber nachdenken: Um ein grobes Verständnis davon zu bekommen, was Data Science ist und wie Sie es zum Nutzen von Unternehmen in verschiedenen Branchen nutzen können, sind mindestens 6 bis 8 Monate erforderlich. Um einen Job im Bereich Data Science zu finden, kann es darüber hinaus bis zu einem Monat dauern, bis Sie Ihren Lebenslauf erstellt haben und dann nach einer Stelle in einem Unternehmen 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, möglicherweise 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 decken es ab und die überwiegende Mehrheit der Ingenieurschüler muss damit vertraut sein. Die Grundlage von ML oder maschinellem Lernen, beispielsweise einem Schlüsselzweig der Datenwissenschaft, sind Statistik, Analysis, Wahrscheinlichkeitsrechnung, lineare Algebra usw. Wenn Sie diese Themen jedoch nicht beherrschen, kann es bis zu einem Monat dauern um praktisches Wissen zu den verschiedenen Themen zu erwerben, denn eine der wichtigsten Grundlagen der Datenwissenschaft – maschinelles Lernen – darf nicht außer Acht gelassen werden.
Wer eine Karriere in der Datenwissenschaft anstrebt, muss viel Zeit in ML investieren. Maschinelles Lernen besteht aus überwachtem Lernen und unüberwachtem Lernen sowie verstärkendem Lernen .
Wenn Sie beispielsweise 1–1,5 Monate damit verbringen, maschinelles Lernen zu verstehen, und dann etwa einen weiteren Monat damit, Projekte und Fallstudien zu üben, die auf Echtzeitdaten basieren, können Sie Ihre Chancen, Datenwissenschaftler zu werden, erheblich verbessern innerhalb einer relativ kurzen Zeitspanne.
DL ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens und eine der Schlüsselkomponenten von KI-Anwendungen, wie wir sie heute kennen. In 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. Es umfasst Funktionen wie Themenmodellierung, Textanalyse und -wiederverarbeitung, Distanzalgorithmen, Informationsabrufsysteme und vieles mehr. Um ein umfassendes 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 das am weitesten verbreitete, da es von Anfang an leicht zu verstehen ist, über eine große Auswahl an Bibliotheken verfügt und insgesamt sehr vielseitig ist. Wenn Sie ein Programmieranfänger sind, benötigen Sie möglicherweise bis zu zwei Monate, um es für die Datenwissenschaft zu erlernen. Wenn Sie ein erfahrener Programmierer sind, könnten Sie es durchschnittlich in einem Monat lernen. Sie müssen außerdem mit Bibliotheken wie Seaborn, Keras, PyTorch, Pandas, NumPy, XGBoost usw. vertraut sein.
Alles in allem erfordert es viele Monate und Jahre Übung, um Data Science zu verstehen und es dann so anzuwenden, dass es den individuellen Geschäftszielen zugute kommt. Selbst Datenwissenschaftler mit mehr als 10 Jahren Erfahrung machen immer noch Fehler und befinden sich im Prozess des ständigen Lernens.
Wie schnell Sie ein Datenwissenschaftler werden können, hängt außerdem auch von den spezifischen Fähigkeiten ab, die Sie erwerben, und davon, wie gut Sie diese entwickeln können.
Wenn Sie noch nie in der Datenwissenschaft gearbeitet haben, bedeutet das nicht, dass Sie nicht schnell ein Datenwissenschaftler werden können – vorausgesetzt, Sie entwickeln die richtigen Fähigkeiten.
Da es sich bei einem Datenwissenschaftler um eine hochrangige Position handelt, müssen Sie zunächst eine breite Wissensbasis in Ihrem Fachgebiet aufbauen – dies kann in den Bereichen Statistik, Ingenieurwesen, IT, Programmierung, Datenanalyse usw. der Fall sein. Einige Datenwissenschaftler haben jedoch sogar damit begonnen im Finanz- und Baseball-Scouting tätig.
Ganz gleich, mit welchem Bereich Sie anfangen, Ihre Grundlagen müssen solide sein: Excel, SQL und Python. Wenn Sie sich damit gut auskennen, können Sie schnell verstehen, wie unstrukturierte/Rohdaten organisiert sind. Natürlich ist es von Vorteil, mit Tableau vertraut zu sein, da Sie es häufig zum Erstellen von Visualisierungen verwenden müssen.
Ein Data-Science-Online-Bootcamp oder -Kurs kann eine großartige Möglichkeit sein, einige Data-Science-Grundlagen zu vertiefen. Sie lernen Grundlagen wie das ordnungsgemäße Sammeln und Speichern von Daten, das Analysieren und Modellieren von Daten mit den richtigen Methoden und das anschließende Visualisieren und Präsentieren dieser Daten mithilfe verschiedener Tools.
Sobald Sie fertig sind, sollten Sie in der Lage sein, R und Python zum Erstellen von Modellen zu verwenden, die Verhalten analysieren und Unbekanntes vorhersagen können – spannende Sache!
Datenwissenschaftler müssen gut darin sein, verschiedene Arten spezialisierter Tools und Programme zu verwenden, die speziell auf die Datenbereinigung, -analyse und -modellierung ausgerichtet sind. Beispielsweise müssen Datenwissenschaftler nicht nur mit dem Allzweck-Excel vertraut sein, sondern auch mit einer Vielzahl statistischer Sprachen wie Hive, R oder Python und Abfragesprachen wie dem allseits beliebten SQL.
Es ist immer von Vorteil, mit RStudio Server vertraut zu sein, ebenso wie mit dem Open-Source-Jupyter-Notebook.
Zu den Datenwissenschaften gehört auch der zunehmende Einsatz maschineller Lerntools, die KI nutzen, um es Systemen zu ermöglichen, im laufenden Betrieb zu lernen und sowohl effizienter als auch genauer zu werden, ohne dass sie explizit dafür programmiert werden müssen.
Abhängig von den Zielen, mit denen Sie arbeiten, können Sie eine breite Palette von Tools verwenden, darunter Apache Mahout, Accord.Net und TensorFlow. Je mehr Tools Sie lernen, desto besser.
Nachdem Sie einige Grundlagen der Programmiersprache erlernt und sich mit den gängigen digitalen Tools vertraut gemacht haben, die Datenwissenschaftler derzeit verwenden, können Sie diese in Projekten einsetzen. Wählen Sie immer Projekte aus, bei denen Sie auf ein breites Spektrum an Fähigkeiten zurückgreifen können. zum Beispiel die Verwendung von Excel und SQL zum Verwalten und Abfragen von Datenbanken; Verwendung von Python und R zur Datenanalyse mit statistischen Methoden; Aufbau von Modellen, die Verhalten analysieren und neue Erkenntnisse hervorbringen, und; Vorhersage von Unbekannten durch statistische Analyse.
Je mehr Sie üben, desto mehr sollten Sie auf die einzelnen Phasen des Prozesses eingehen – z. B. beginnend mit der anfänglichen Recherche eines Marktsektors oder Unternehmens, dann die Identifizierung und Sammlung der geeigneten Daten für die gegebene Aufgabe und schließlich die Bereinigung und Prüfung der Daten Daten, um ihren Nutzen und ihre Relevanz zu optimieren.
Zusätzlich:
Wählen Sie immer Projekte, die ein breites Spektrum an Fähigkeiten einbringen und es Ihnen ermöglichen, mit mehreren Datentypen zu arbeiten
Dokumentieren Sie die verschiedenen Phasen der Datenanalyse – z. B. anfängliche Recherche, Definition der Daten, Bereinigen und Testen usw., genau wie wir es besprochen haben
Erstellen und wenden Sie individuelle Algorithmen zur Analyse und Modellierung Ihrer Daten an
Verpacken Sie die endgültigen Daten in leicht verständliche Dashboards oder Grafiken und üben Sie dann, sie Ihren Freunden oder Familienmitgliedern zu präsentieren
Es ist immer eine gute Idee, sich an das Üben mit verschiedenen 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 wird es sein mittendrin!
Sobald Sie einige der Grundlagen erlernt, Ihre Vorrecherchen durchgeführt, die erforderliche Schulung erhalten und Ihre Fähigkeiten durch die Arbeit an einer Reihe von Projekten geübt haben, wäre der nächste logische Schritt die Entwicklung eines schönen Portfolios, das Ihnen dabei hilft, Ihre Traumdaten zu ergattern Wissenschaftlicher Beruf.
Ihr Portfolio ist möglicherweise tatsächlich Ihr größtes Kapital, 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 allen online verfügbaren Tools ist es sehr einfach, eine 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 Aspekte hervor, die mit Ihrer Traumrolle zu tun haben.
Denken Sie daran, dass Ihr Portfolio eine Gelegenheit ist, Ihre Kommunikationsfähigkeiten als angehender Datenwissenschaftler unter Beweis zu stellen – etwas, das für Ihren Erfolg von entscheidender Bedeutung ist – und zeigt, dass Sie zu viel mehr fähig sind, als nur hinter einem Computer zu sitzen und Zahlen zu rechnen.
Und um noch einmal kurz auf einen vorherigen Punkt hinzuweisen: Berücksichtigen Sie nicht Ihre gesamte Arbeit, wenn Sie sich über das GitHub-Netzwerk für eine bestimmte Rolle bewerben. Heben Sie einige ausgewählte Stücke hervor, die am besten zu der von Ihnen angestrebten Position passen, da sie das ideale Spektrum an Fähigkeiten verdeutlichen, die für diese Stelle erforderlich sind.
Unternehmen sind daran interessiert, mit Datenwissenschaftlern zusammenzuarbeiten, die ihnen die entscheidenden Erkenntnisse liefern können, die ihnen dabei helfen, Geld zu sparen oder beispielsweise einen neuen Markt zu erobern. 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 beispielsweise zwei Monaten noch einmal durchgehen und nicht viel Raum für Verbesserungen sehen, gehen Sie wahrscheinlich nicht stark genug über Ihre Grenzen hinaus. Sie müssen jeden Monat erhebliche Fortschritte machen, und Ihre Arbeit sollte dies strahlend widerspiegeln.
Lernen Sie, Ihre Grenzen zu erweitern und die Kunst der Datenwissenschaft schneller zu erlernen:
Arbeiten Sie mit einem größeren Datensatz
Üben Sie an Projekten, die neue Kenntnisse und/oder Fähigkeiten erfordern
Versuchen Sie, das nächste Projekt schneller laufen zu lassen
Bringen Sie jemand anderem bei, was Sie während eines Projekts gelernt haben
Da wir gerade dabei sind, die immer wichtigere Frage „Wie schnell kann ich Data Scientist werden“ zu beantworten, könnten wir auch genauso gut antworten: „Wie viel verdient ein Data Scientist?“:
Laut einer aktuellen Glassdoor-Umfrage beträgt das Durchschnittsgehalt eines Datenwissenschaftlers in Großbritannien 45.000 £. Dies basiert auf einer Stichprobe von 822 Gehältern, wobei zu bedenken ist, dass die angegebene Gehaltsspanne ziemlich breit ist – zwischen 30.000 und 70.000 £ pro Jahr. Zusätzliche Glassdoor-Daten zeigen, dass große Technologieunternehmen im Vergleich zu anderen kleinen und mittelständischen Unternehmen tendenziell höhere Gehälter zahlen.
Um (schnell) Datenwissenschaftler zu werden, benötigen Sie eine Mischung aus technischen und nichttechnischen Fähigkeiten. Sie sollten beispielsweise wissen, wie man mit Daten umgeht, aber gleichzeitig auch ein guter Kommunikator sein, damit Sie Ihre Erkenntnisse einfach und schnell an andere weitergeben können.
So können Sie schnellstmöglich zum Datenwissenschaftler werden:
Für fast alle Data-Science-Jobs ist ein Bachelor-Abschluss erforderlich. Auch wenn einige Unternehmen Bewerbern ohne technischen Abschluss Stellen im Bereich Data Science 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 Vorsprung verschafft.
Nach dem Abschluss ist es wichtig, dass Sie sich entweder durch einen Master-Abschluss oder durch die Teilnahme an einem Spezialisierungskurs in Datenwissenschaft eine Fachkompetenz aneignen. Seien Sie bei der Auswahl eines Kurses sehr wählerisch, denn der Kurs muss mindestens Folgendes umfassen:
Vorträge oder Sitzungen werden nur von Branchenexperten mit nachgewiesener Qualifikation und nur in renommierten Einrichtungen durchgeführt
Der Kurs muss vollständig auf Ihre Zweifel und/oder Fragen eingehen und Ihnen durchgehend eine fachkundige Betreuung bieten
Der Kurs muss einige praktische Projekte umfassen, die auf realen Szenarien basieren, damit Sie üben können
Nach Abschluss des Kurses müssen Sie ein Zertifikat erhalten
Sobald Sie das Gefühl haben, über ein angemessenes Maß an Wissen und Know-how im Bereich Datenwissenschaft zu verfügen, können Sie mit der Suche nach Einstiegsstellen für Datenwissenschaftler beginnen, die Sie interessieren und zu Ihrem Fachgebiet passen. Suchen Sie immer nach Jobs, die viel Engagement und Möglichkeiten bieten, nicht nur zu lernen, sondern sich von Zeit zu Zeit auch selbst herauszufordern.
Bestimmte Rollen erfordern möglicherweise unterschiedliche Fähigkeiten, obwohl diese für praktisch jede Art von Data-Science-Rolle erforderlich sind:
Wahrscheinlichkeit und Statistik
SQL
Programmierkenntnisse in Python oder R
Datenvisualisierung
Große Daten
Kommunikation
Data-Mining
Entwicklung und Optimierung von Methoden des maschinellen Lernens (ML).
Datenanalyse
Bedenken Sie, dass von Datenwissenschaftlern zwar erwartet wird, dass sie die Grundlagen kennen, einige Rollen jedoch möglicherweise bessere NLP-Kenntnisse erfordern, während Sie bei anderen möglicherweise ein Experte für die Erstellung produktionsreifer Vorhersagealgorithmen sein müssen.
Die Millionen-Pfund-Frage!
Fairerweise muss man sagen, dass die Dauer von Person zu Person unterschiedlich sein kann. Wir haben gesehen, dass Leute innerhalb eines Jahres eine einigermaßen gute Stelle als Datenwissenschaftler gefunden haben. Wir haben auch Leute gesehen, die es in viel weniger Zeit tun – die entscheidenden Faktoren sind:
Die Zeit, die Sie benötigen, um bestimmte Prozesse und Techniken rund um die Datenwissenschaft zu erlernen
Die Dauer des Jobsuchprozesses kann je nach erfolgreich abgeschlossenen Projekten variieren
Die von Ihnen erworbenen Qualifikationen und Ihr beruflicher Hintergrund im Allgemeinen
Laut einem Bericht des National Careers Service verdienen Datenwissenschaftler im Vereinigten Königreich zwischen 30.000 und 70.000 Pfund pro Jahr.
Ja, es gibt sie und Sie können verschiedene Arten von Spezialisierungen anstreben – Sie können beispielsweise als Dateningenieur, quantitativer Analyst, Statistiker, Datenarchitekt, Ingenieur für maschinelles Lernen, Ingenieur für künstliche Intelligenz, Marketingdatenanalyst und viele mehr arbeiten.
Normalerweise arbeiten Sie in einer Büroumgebung, da der Großteil Ihrer Arbeit mit Computern und anderen IT-Geräten erledigt wird. Regelmäßige Reisen sind in Data-Science-Positionen nicht üblich, obwohl Sie möglicherweise ein wenig reisen müssen, um an Besprechungen und/oder Konferenzen teilzunehmen.
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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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