Aus dem Kurs: Einführung in grundlegende Fähigkeiten für Ihre Karriere in der Datenanalyse

Datenwissenschaftler:innen

Aus dem Kurs: Einführung in grundlegende Fähigkeiten für Ihre Karriere in der Datenanalyse

Datenwissenschaftler:innen

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Datenwissenschaft ist ein häufiges Berufsziel. Allerdings werden nicht alle Datenarbeiter:innen Datenwissenschaftler:innen. Und auch wir Analyst:innen oder Ingenieur:innen müssen uns nicht alle auf Datenwissenschaft verlegen. Datenwissenschaftler:innen haben alle Fähigkeiten von Analyst:innen und Ingenieur:innen und oft auch als solche gearbeitet. Aber ihnen sind höhere Anforderungen in Programmierung, Mathematik und Statistik gestellt. Datenwissenschaftler:innen entwickeln informative Tools und Instrumente für Organisationen, sind dabei aber auf die anderen Rollen angewiesen bzw. müssten die Aufgaben aller anderen Rollen übernehmen, wenn es sie nicht gäbe. Datenwissenschaftler:innen oder interdisziplinäre Datenteams interpretieren große Datensätze. Sie erstellen wahrscheinlich Machine-Learning-Modelle, präsentieren Ergebnisse und geben Empfehlungen als Teil ihrer Arbeit. Sie leiten Datenteams in der Regel und stellen Unterstützung und Strategien für den Data-Governance-Plan bereit. Zur Erweiterung von Fähigkeiten in diesem Bereich ist ein besseres Verständnis programmatischen Denkens erforderlich. Sie sollten mehr Code lernen. Am Anfang vielleicht etwas wie Python. Egal ob Sie bereits etwas Erfahrung mit Statistik haben oder nicht – Sie sollten sich in diesem Bereich weiterentwickeln. Anders als die anderen Rollen müssen Datenwissenschaftler:innen höhere Mathematik, Coding und Statistik beherrschen. Denken Sie auch daran, dass Datenwissenschaftler:innen in Organisationen oft die Aufgaben der anderen Rollen übernehmen müssen, wenn diese nicht besetzt sind, also nicht immer Datenwissenschaft betreiben. Alle Rollen zu besetzen könnte also durchaus ihr nächster Zug sein.

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