Was Macht Ein Data Scientist?

Was Macht Ein Data Scientist
Ein Data Scientist analysiert große unstrukturierte/strukturierte Datenmengen und entwickelt auf Basis von mathematischen sowie statistischen Modellen / Algorithmen wie Machine-Learning und künstlicher Intelligenz Prognosen und Entscheidungsgrundlagen, Erfahren Sie im folgenden Beitrag mehr dazu und lesen Sie auch, wie Sie selbst den Beruf des Data Scientist ergreifen können.

Was muss man als Data Scientist können?

4. Wissbegierde – Zu dieser Fertigkeit gehören folgende Fähigkeiten:

Förderung der Suche nach Antworten Tiefer gehende Analyse von Ergebnissen und ursprünglichen Annahmen anstelle einer Behandlung an der Oberfläche Kreatives Denken mit dem Wunsch, mehr wissen zu wollen Permanente Frage nach dem „Warum”, da eine Antwort allein in der Regel nicht ausreicht

Ein Data Scientist benötigt Wissbegierde und eine hohe Motivation, Fragen zu stellen und zu beantworten, die sich aus den Daten ergeben, aber auch Fragen zu beantworten, die also solche bisher nicht gestellt wurden. Bei der Data Science geht es letztlich um das Aufdecken tieferer Wahrheiten.

Wer kann Data Scientist werden?

Wie werde ich Da­ta­ ­Sci­en­tist ? – Der klassische Weg zum Data Scientist führt über ein Studium. Heute bieten bereits über 20 Universitäten und Hochschulen in Deutschland und Österreich Data Science Studiengänge an. Du kannst dual studieren und nebenher erste Berufserfahrungen in einem Unternehmen sammeln.

Bachelor- und Masterstudiengang: Data Sciencean Universitäten und Fachhochschulenauch als Duales StudiumSpezifische Studiengänge: zB. Informatik mit Schwerpunkt Data Science & Analytics

Wie viel verdienen Data Scientists?

Data Scientist-Gehalt je nach Erfahrung – Das Data Scientist-Gehalt ist je nach Erfahrung sehr unterschiedlich. In Deutschland verdienen Data Scientist ohne Erfahrung durchschnittlich 52 210€ pro Jahr, nach zwei Jahren Berufserfahrung steigt es auf 56 900€ pro Jahr, und nach zehn Jahren Berufserfahrung Steigt es auf 86 340€ pro Jahr.

Sind Data Scientist gefragt?

Data Scientists sind gefragt – Datenexperten wie der Data Scientist sind auf dem Arbeitsmarkt aktuell so gefragt wie nie. Neben ihrer Kernkompetenz im Umgang mit Daten müssen sie in der Regel auch andere technische Fähigkeiten wie die Python-Programmierung besitzen, um sie für viele Unternehmen wertvoll zu machen.

  • Dass sich die Nachfrage weiter verstärken wird, wissen viele Unternehmen bereits und steuern mit der Aus- und Weiterbildung ihrer Belegschaft entgegen.
  • Deshalb interessieren sich auch immer mehr Arbeitnehmende sich für diesen zukunftssicheren und angesehenen Job.
  • Bevor Du eine Karriere als Data Scientist anstrebst, solltest Du allerdings wissen, welche Fähigkeiten ein Data Scientist besitzen sollte, wie Du den Jobeinstieg schaffen kannst und welche Rolle Mathematik, Programmieren und Statistik für den Beruf spielen.

Diesen Fragen und mehr wollen wir in diesem Artikel nachgehen, um Dir ein Deinen Einstieg zu erleichtern.

Wie schwer ist Data Science Studium?

Data Science studieren – Das solltest du mitbringen – Auf formeller Seite gibt es für dich zwei Möglichkeiten, um für ein Data Science Bachelor-Studium zugelassen zu werden. Die erste ist der klassische Einstieg in das Studium nach Erwerb der Hochschulreife.

  1. Wenn du also das Abitur, Fachabitur oder die Fachoberschule erfolgreich absolviert hast, kannst du grundsätzlich mit dem Studium loslegen.
  2. Der zweite Weg, der kein Abitur voraussetzt, führt über anderweitige berufliche Qualifikationen.
  3. Dafür musst du zum einen eine mindestens zweijährige Berufsausbildung mit anschließenden 3 Jahren Berufserfahrung vorweisen können, zum anderen deinen Meisterbrief bzw.

eine gleichwertige Fortbildungsmaßnahme in der Tasche haben. Darüber hinaus wirst du dich einem Test deiner Englischkenntnisse unterziehen lassen müssen. Ist das aller erfüllt bzw. erledigt, kannst du auch ohne Abitur Data Science studieren. Die Erfüllung der formellen Voraussetzungen ist aber nur die eine Sache.

  • Spaß und ein gewisses Talent im Umgang mit Mathematik und Informatik sind essentiell, um erfolgreich durch das Data Science Studium zu kommen.
  • Das gilt natürlich nicht nur für den Bachelor-, sondern auch für den Masterstudiengang.
  • Wer Data Science im Master studieren möchte, hat etwas schwierigere formelle Hürden zu meistern.

Du brauchst natürlich einen thematisch relevanten Bachelor-Abschluss. Dieser sollte mindestens eine befriedigende Endnote aufweisen, da dies oft als Anforderung für den Master in Data Science gestellt wird. Darüber hinaus ist es meist Pflicht, mindestens ein Jahr qualifizierender Berufserfahrung, etwa in Form eines Praktikums oder einer Anstellung als Werkstudent, vor Studienbeginn absolviert zu haben.

Ist Data Scientist ein guter Beruf?

Karriereperspektiven & Aufstiegsmöglichkeiten – Weiterbildung Die beständige Weiterbildung spielt für einen Data Scientist eine ganz besondere Rolle. Denn als Data Scientist musst du immer aktuell bleiben und dich über neue Entwicklungen auf dem Markt und neue Entwicklungen in den verschiedenen technologischen Bereichen kümmern.

Dementsprechend wichtig sind die verschiedenen Weiterbildungen und Fortbildungen, welche du entsprechend deiner Position regelmäßig durchführen solltest. Viele dieser Schulungen werden zudem von den Arbeitgebern angeboten, welche die Fertigkeiten und Fähigkeiten der eigenen Mitarbeiter auf dem aktuellsten Stand halten wollen.

Dennoch kommst du als Data Scientist nicht umhin, dich umfassend in den verschiedenen Bereichen selbständig zu informieren und somit dein Leben lang dein Wissen und deine Fähigkeiten zu verbessern. Zudem musst du mit neuen Kommunikationsmitteln und neuen Datentechnologien beständig auf dem neuesten Stand bleiben, um den Wert dieser neuen Datenquellen effektiv bewerten und kontrollieren zu können.

Eine Aufgabe, welche dank der immer schneller werdenden Entwicklungen durchaus als Herausforderung angesehen werden kann. Aufstiegsmöglichkeiten & Karriereperspektiven Die Karrieremöglichkeiten als Data Scientist sind hervorragend. Denn Spezialisten werden aktuell in immer mehr Branchen und Unternehmen händeringend gesucht.

Zudem bietet der Beruf dir die Möglichkeit, dich auf bestimmte Bereiche zu spezialisieren. Durch Fortbildungen und Weiterbildungen kannst du dir ein eigenes Portfolio an Leistungen schaffen und somit auch innerhalb der Unternehmensstruktur immer weiter aufsteigen.

  1. Das bedeutet für den normalen Arbeitsalltag, dass du über kurz oder lang Personalverantwortung erhalten kannst und anschließend beispielsweise für ein Team von Data Scientists verantwortlich sein wirst.
  2. Zudem bietet das Studium eine potentielle Grundlage, um als Data Scientist auch in den Bereich des oberen Managements vorzustoßen.

Durch eine gute Positionierung innerhalb des Unternehmens und zudem dank der sehr guten Kenntnisse innerhalb des Unternehmens stehen dir auch hier viele Türen offen. Diese Aufstiegsmöglichkeiten sind allerdings in der Regel mit viel Netzwerk-Arbeit verbunden und stehen somit nicht in jedem Unternehmen zur Auswahl.

Ist Data Scientist ein freier Beruf?

Formale Voraussetzungen für die Selbstständigkeit als Data Scientist – Bevor die selbstständige Tätigkeit offiziell aufgenommen werden kann, ist in aller Regel ein Gewerbe anzumelden, Ob im Einzelfall aufgrund einer besonderen Schöpfungshöhe bzw. Qualifikation der Status Freiberufler genutzt werden kann, ist mit Blick auf die persönlichen Voraussetzungen zu prüfen.

Warum sollte man Data Science studieren?

Data Science Studium Die Bedeutung von Daten nimmt im digitalen Zeitalter immer weiter zu. Big Data ist in aller Munde, Daten müssen sensibel behandelt, analysiert und ausgewertet werden. Wenn du dich für IT-Systeme, Softwaresprache und Algorithmen interessierst, kann ein Data Science Bachelorstudium attraktiv für dich sein.

  • Falls du bereits einen Bachelor in diesem Bereich hast und dein Interesse an (Wirtschafts-)IT, Kommunikation und Softwareentwicklung nicht verloren gegangen ist, dann ist ein Data Science Masterstudium genau das Richtige für dich.
  • Experten im Bereich Daten sind branchenübergreifend gefragt: Sei es der Banken- und Finanzsektor, Onlinemarketing oder die Pharmaindustrie : Fast alle Sparten haben im Zuge der Digitalisierung in den vergangenen Jahren auf „digital” umgestellt und sehen sich nun den damit einhergehenden Aufgaben konfrontiert.
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Und da kommst du ins Spiel! Wenn du als Datenexperte im privaten oder öffentlichen Bereich arbeitest, sitzt du gewissermaßen an der Schnittstelle zwischen den Mitarbeitern bzw. der Führungsetage und den Datenbanken im Hintergrund. In unserer vermehrt datenzentrierten Gesellschaft stellt deren Auswertung bzw.

  1. Analyse für das Controlling oder die Geschäftsführung eines Unternehmens eine wichtige Entscheidungsgrundlage dar.
  2. Als Spezialist für Daten bist du so einerseits damit beschäftigt, Informationen für deine Mitarbeiter, das Management oder die Kunden aufzubereiten, gleichzeitig bist du durch diesen Einblick in der Lage, Prognosen über die Zukunft des Betriebs abzugeben.

Sponsored Dich begeistert die digitale Welt, bestückt mit Big Data, IT-Systemen, Algorithmen, etc.? Dann bietet dir die Hochschule Fresenius eine Vielzahl an passenden Online-Fernstudiengängen an. Alle Details findest du im Infomaterial. Kostenloses Infomaterial Data Science Studium: Dein Studium mit Zukunft Für die formale Zulassung zum Data Science Masterstudium benötigst du in den meisten Fällen einen ersten berufsqualifizierenden Abschluss, zum Beispiel einen Bachelor.

Teilweise fordern die Hochschulen darüber hinaus, dass du diesen in einem Bereich absolviert hast, der mit der Datenwissenschaft verwandt ist: Abschlüsse in Informatik, Mathematik oder Statistik sind gern gesehen. Allerdings ist das nicht immer gefordert, häufig können Kandidaten auch durch eine Einzelfallprüfung zugelassen werden.

Genauere, fachspezifische Infos über die kannst du den Seiten der jeweiligen Hochschulen entnehmen. Neben den obligatorischen Zulassungsvoraussetzungen spielen bei der Entscheidung für ein Data Science Studium natürlich auch deine persönlichen Interessen eine Rolle.

Die Inhalte deines Bachelorstudiums sollten dich daher nicht abgeschreckt haben, im Gegenteil: Wenn du den Master in Data Science erfolgreich absolvieren möchtest, dann ist es von Vorteil, wenn du motiviert bist, dich weiterhin mit der Datenwissenschaft auseinanderzusetzen und dich in einem ihrer Fachbereiche zum Experten weiterzubilden.

Es reicht daher nicht unbedingt aus, gerne im Internet zu surfen. Du solltest keine Angst vor Zahlen haben, gewillt sein, dich mit Datensystemen, Datenauswertung und/oder Programmiersprache zu beschäftigen und im besten Fall Grundwissen in diesen Bereichen mitbringen.

Darüber hinaus bietet es sich an, sich im Vorhinein darüber im Klaren zu sein, was man genau mit dem Master erreichen möchte. Da du oft die Möglichkeit hast, dich in einem Fachbereich zu spezialisieren, macht es Sinn, sich bereits vor Studienbeginn Gedanken zu machen, welche Vertiefung du anstrebst. Bachelor Der Bachelor in Data Science besteht meistens aus einer Grundausbildung in Mathematik und Statistik und darauf aufbauend aus unterschiedlichen Wahlmöglichkeiten und praxisorientierten Lehrangeboten, die dir dabei helfen, dir vertiefendes Wissen im Bereich der Datenwissenschaft anzueignen.

Grundsätzlich ist für das Bachelor Studium eine Regelstudienzeit von sechs Semestern vorgesehen. Die ersten zwei bis drei Semester des Studiums dienen dabei meistens der Grundlagenvermittlung, hier kommen vor allem mathematische und statistische Inhalte auf dich zu.

  1. Diesen Stoff vertiefst du dann in den meisten Fällen im weiteren Verlauf deines Studiums.
  2. Oft stehen Themenbereiche wie Softwaresprache und -entwicklung, Datenanalyse oder statistische Analyse im Fokus des Curriculums des jeweiligen Studiengangs.
  3. Für den Praxisbezug während deiner Ausbildung arbeitest du im vierten oder fünften Semester häufig an einem eigenständigen Projekt.

Das sechste Semester wird in den meisten Fällen für die Fertigstellung der Bachelorarbeit genutzt. Inhaltlich teilt sich dein Stundenplan während dieser Zeit dementsprechend in die Bereiche Informatik, Mathematik und Datenwissenschaft auf, dazu kommen häufig die genannten Projektarbeiten, verschiedene Schlüsselqualifikationen und Wahlfächer.

Theoretische InformatikStatistikStochastikGrundlagen der InformationssicherheitDatenstrukturen und AlgorithmenProgrammierung und Softwareentwicklung

Wenn du dich genau darüber informieren willst, welche Fächer auf dich zukommen, erhältst du spezifische Informationen auf den Seiten der jeweiligen Hochschulen bzw. Studiengänge. Master Die Regelstudienzeit für den Master Data Science beträgt in den meisten Fällen vier Semester und wird bis auf wenige Ausnahmen als Präsenzstudiengang angeboten. Während der ersten zwei Semester sind die Veranstaltungen so konzipiert, dass die Grundlagen der Datenwissenschaft wiederholt oder vertieft werden, um den Wissensstand der Studierenden aufeinander abzustimmen und auf einen Nenner zu bringen.

  1. Dein Stundenplan in dieser Zeit besteht beispielsweise aus Fächern wie Statistik, Datenanalyse oder Datenmanagement,
  2. Im weiteren Verlauf deines Studiums hast du dann häufig die Möglichkeit, dich innerhalb eines bestimmten Bereichs zu spezialisieren.
  3. Das Studium besteht im Normalfall aus Pflicht- und Wahlmodulen, die teilweise durch praktische Projektarbeiten oder Praktika ersetzt werden können.

Folgende Module werden so oder in leicht abgewandelter Form Teil deines Stundenplans sein:

Machine LearningStatistical Data AnalysisData AssimilationData Infrastructures and Software EngineeringBusiness AnalyticsApplied Data Science

Die Wahlpflichtmodule könnten zum Beispiel aus folgenden Auswahlmöglichkeiten bestehen:

Computer Engineering for Big DataAdvanced Business AnalyticsAdvanced Problem Solving Techniques

Wenn du dich im Vorfeld darüber informieren möchtest, was das Modulhandbuch deiner Wunsch-Universität genau enthält, findest du diese Informationen meist auf der Seite der jeweiligen Hochschule bzw. des jeweiligen Studiengangs.

Abschluss: of Engineering (B.Eng.) oder Bachelor of Science (B.Sc.) Dauer: 6 Semester Studienformen: Vollzeit,, Berufsbegleitendes Präsenzstudium Besonderheiten: Der Bachelor in Data Science ist in der Regel auf eine Zeitspanne von sechs Semestern ausgerichtet. Im Normalfall wird das Studium als Präsenzstudium angeboten, darüber hinaus gibt es aber auch ein paar Hochschulen, die es als Fernstudium ausschreiben. Während der ersten Semester geht es vor allem darum, die Studierenden auf einen Wissens-Nenner zu bringen: Es werden Grundlagen aufgefrischt und vertieft. Ab dem vierten Semester hast du häufig die Möglichkeit, dich über Wahlpflichtmodule auf einen bestimmten Themenbereich zu fokussieren. Im vierten oder fünften Semester wird der Fokus oft auf den Praxisbezug gelegt: Hier kann es sein, dass du an einem eigenen Projekt arbeiten -oder ein Praktikum absolvieren musst. Das sechste Semester dient in der Regel dazu, deine Bachelorarbeit zu schreiben.

Abschluss: of Engineering (M.Eng.) oder Master of Science (M.Sc.) Dauer: 4 Semester Studienform: Vollzeit, Fernstudium, Besonderheiten: Der Masterstudiengang in Data Science ist üblicher Weise auf eine Regelstudienzeit von vier Semestern ausgerichtet und ist in den meisten Fällen als Präsenzstudium angelegt. Es gibt darüber hinaus zwar auch berufsbegleitende Angebote, da es sich bei der Datenwissenschaft um einen vergleichsweise jungen Studiengang handelt, ist die Auswahl allerdings noch nicht riesig. Falls du schon mit beiden Beinen im Berufsleben stehst und dich innerhalb einer spezifischen Fachrichtung weiterbilden möchtest oder einen höheren Abschluss anstrebst, gibt es für dich jedoch auf alle Fälle Möglichkeiten Beruf und Studium zu kombinieren.

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Studium wechseln oder Vorleistungen anerkennen lassen? Klar! Wir helfen Dir gern und geben Tipps zur Online-Lehre. Kostenloses Infomaterial Data Scientists sind sowohl in der Forschung, als auch in der Wirtschaft gefragt. Unabhängig von einer bestimmten Branche nimmt „Big Data” und alle Aufgaben, die damit einhergehen, einen immer größeren Teil innerhalb unserer Gesellschaft ein.

Qualifizierte Experten sind aufgrund der rasanten Entwicklung bisher jedoch eher rar gesät. Daher bist du als Datenwissenschaftler sehr gefragt und hast gute Chancen, schnell einen Job zu finden. Sei es die Logistikbranche, der Banken- und Finanzsektor, die Pharmaindustrie oder der Onlinehandel: Du pflegst Datenbanken, wertest sie aus bzw. bereitest sie auf, und stellst so einen wichtigen Teil innerhalb der Entscheidungsprozesse des jeweiligen Betriebs oder der jeweiligen Branche dar.

Häufig bist du als Analyst, Consultant, Systemarchitekt, im Management oder in der Wissenschaft tätig. Wenn du eine wissenschaftliche Karriere anstrebst, qualifiziert ein Masterabschluss dich für eine anschließende Promotion in den Bereichen Informatik, Naturwissenschaft oder Mathematik. Wie viel Geld du verdienst, hängt letztlich stark von der jeweiligen Branche ab, in die es dich verschlägt.

Grundsätzlich kannst du mit einem Durchschnittsgehalt von 73.500 Euro im Jahr rechnen, mindestens verdienst du im Schnitt 63.800 Euro. Höchstwerte im Kontext von Data Mining, Data Exploration oder der Anwendung statistischer Methoden liegen derzeit bei etwa 80.000€ im Jahr.4,40 /5 (Abstimmungen: 20 ) : Data Science Studium

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Wo kann man Data Science in Deutschland studieren?

Data Science | Universität Stuttgart Bachelor Data Science – Orientierung für Studieninteressierte Die fortschreitende Digitalisierung aller Arbeits- und Lebensbereiche führt zu enormen Mengen von Daten, Die Aufgabe von Data Scientists ist dabei, diese Daten so aufzubereiten, dass die damit arbeitenden Unternehmen und Organisationen sie gewinnbringend nutzen können.

gute Mathematikkenntnisse Fehlende Programmierkenntnisse sind in der Regel problemlos nachholbar, ein mathematisch-logisches Grundverständnis hingegen nicht. Kommunikationsfähigkeit, da Datascientist*innen auch lernen, ihre Lösungen zu Problemen zu kommunizieren. Spaß an Teamarbeit, da Datascientist *innen häufig im Team arbeiten. Spaß am Umgang mit großen Datenmengen

ein sehr breites Lehrangebot: Der Fachbereich Informatik, zu dem der Studiengang Data Science gehört, ist sehr groß und deckt ein breites Lehrgebiet ab. Das erlaubt Ihnen im Laufe des Studiums eine individuelle Spezialisierung, ein hoher Anteil an praxisorientierter Lehre : Studierende werden früh im Studium an das praktische Arbeiten herangeführt. Sie profitieren dabei von der Forschungsstärke des Fachbereichs: Neueste Forschungsergebnisse fließen ständig und schnell in die Ausbildung der Studierenden mit ein. hervorragende Jobperspektiven nach dem Studium: 60 Prozent der Absolvent*innen haben direkt nach dem Studium einen Job. Nach vier Monaten haben alle Absolventinnen und Absolventen eines Jahrgangs eine gute Stelle gefunden. eine Spezialisierung auf den Umgang mit Big Data

Die Uni Stuttgart bietet den Master-Studiengang an. Zudem können unsere Absolvent*innen auch die Master-Studiengänge oder studieren. Die Nachfrage nach Data-Science-Absolvent*innen ist hoch. Sie sind in den Bereichen Forschung, Entwicklung, Betrieb, Projektierung und Vertrieb tätig, insbesondere in folgenden IT-Bereichen:

Datenbanken, Informationssysteme, Datenmodellierung und Datentransformation Verteilte, heterogene, und autonome Informationssysteme Datenintegration und Datenqualität, Datengewinnung aus unstrukturierten Daten Skalierbarkeit der Datenverwaltung und Verarbeitung Datenauswertung, Datenanalyse, Visualisierung großer Datenmengen Entwurf und Implementierung von Softwaresystemen zur Datenverarbeitung

Informieren Sie sich bitte auf der Seite „”. Die Qualität des Studien­gangs ist in einem Zer­ti­fizier­ungs­ver­fahren geprüft. : Data Science | Universität Stuttgart

Wie viele Data Scientists gibt es in Deutschland?

Welche deutsche Region bietet die meisten Stellenangebote? – Um diese Frage zu beantworten, betrachten wir die Anzahl der ausgeschriebenen Stellenangebote je nach Region, auf der Jobbörse Indeed. Für den Data Analyst gibt es deutschlandweit insgesamt 4 222 offene Stellen, Es zeigt sich, dass Berlin im Falle des Data Analysts mit Abstand die meisten offenen Stellen anbietet. Aber auch München und Frankfurt bieten eine Großzahl an Jobs an. Deutschland: 1619 Berlin: 226 München: 227 Frankfurt am Main: 92 Hamburg: 99 Düsseldorf: 71 Köln: 91 Bonn: 62 Somit gibt es im Bereich des Data Scientists in München und Berlin mit Abstand die meisten offenen Stellen.

Warum scheitern Data Science Projekte?

(c) metamorworks – Getty Images In diesem Beitrag möchte ich auf die häufigsten Gründe für das Scheitern von Data-Science-, Machine-Learning- und Artificial-Intelligence-Projekten eingehen. Die Liste ist selbstredend nicht vollständig, deckt aber meiner Einschätzung und Erfahrung nach die größten Fallstricke ab.1.

  • Die Daten Ich fange mit der Hemmschwelle an, die zwar die offensichtlichste ist, aber entgegen gängiger Wahrnehmung bei weitem nicht die schlimmste: Die Datenqualität und -quantität.
  • In so gut wie allen Unternehmen werden Daten gespeichert, nur welche und wie liebevoll unterscheidet sich.
  • Wenn während meiner bisherigen Projekte Probleme aufgetreten sind, dann selten, weil es die nötigen Daten nicht gab (dafür führt man Erstgespräche und Workshops).

Gelegentlich gab es Schwierigkeiten, weil die Qualität unzureichend war (aber dafür hat man Filterfunktionen und Data Scientists). Meist lag es daran, dass die Daten nicht in der erwarteten Form vorhanden waren. E-Mails wurden zwar gespeichert – aber nur als Scan eines Ausdrucks der E-Mail.

  1. Maschinendaten wurden nicht direkt von der Maschine bezogen und kontinuierlich in eine Datenbank überführt, sondern vom Display abgelesen und manuell in Excel-Sheets (oder auf Papier!) eingetragen.
  2. Fraud-Label, die kennzeichnen sollen, ob ein Online-Einkauf ein Betrugsversuch war, enthielten nur die Information, ob die erste Rechnung bezahlt wurde oder nicht.

Und so weiter. Die Krux liegt darin, dass einigen Mitarbeitern im Unternehmen sehr wohl bewusst ist, in welcher Form die Daten vorliegen, nur eben nicht unbedingt dem Entscheidungsträger, der das Machine-Learning-Projekt vorantreiben will.2. Der Preis Für manche Machine-Learning-Projekte ist der Preis kein Hindernis.

Die Datenlage ist gut, das Problem klar und überschaubar, die Lösung daher schnell entwickelt und integriert. Die Projektkosten sind überschaubar und amortisieren sich dank des Mehrwerts schnell. Spannender sind die Projekte, die zwar schnell einen sechs- oder siebenstelligen Mehrwert schaffen, aber dementsprechend auch viel komplexer, aufwändiger und damit teurer sind.

Das Hindernis ist nicht die Kosten/Nutzen-Rechnung – die fällt meist großartig aus. Das Hindernis ist oft, dass es bei Beginn eines Data-Science-Projekts keine Garantie gibt, dass das Projekt erfolgreich sein wird. Ob die Daten hinreichend sind, um ein Machine-Learning-Modell mit hinreichender Güte anzulernen, weiß man immer erst, wenn man alle Daten konsolidiert hat und ein Minimum an Feature Engineering und Data Cleansing betrieben hat.

Wie soll man eine komplette Pipeline evaluieren können, ohne sie in ihren Grundzügen einmal auf die Beine gestellt und ausgeführt zu haben? Dieser Proof-of-Concept-Prozess bietet jedoch schon allein einen Mehrwert für jedes Unternehmen, weil Erkenntnisse über die Datenlage, Datenqualität und Unternehmensprozesse inklusive Abweichungen von den bisherigen Annahmen gewonnen werden können, genauso wie Handlungsempfehlungen für die Zukunft.

Aber aus Sicht vieler Entscheidungsträger kann unabhängig von gewonnenen (zukunftsweisenden) Erkenntnissen der Weg gar nicht das Ziel sein, sondern es muss von vorneherein die Sicherheit bestehen, dass das Ziel erreicht wird. Ansonsten wird der erste Schritt gar nicht erst in Erwägung gezogen.

  1. Die Unternehmenskultur ist in dieser Hinsicht – gerade in Deutschland – nach wie vor sehr risikoscheu.3.
  2. Der Data Scientist Das Problem ist nicht immer in den eigenen Reihen zu finden – leider.
  3. Es ist seit seit einiger Zeit eine besorgniserregende Dynamik zu beobachten und diese wird sich in den kommenden Jahren eher verschlechtern als verbessern.

Dadurch, dass mehr und mehr Unternehmen den Wert ihrer Daten begreifen, sind Data Scientists ein rares Gut und das Gehaltsniveau kennt dementsprechend nur eine Richtung: nach oben. Nimmt man jetzt noch die Harvard Business Review hinzu, die den Data Scientist zum ‚Sexiest Job of the 21st Century‘ ausgerufen hat plus dem Hype, der das Thema ohnehin begleitet, ist es kein Wunder, dass es immer mehr Menschen gibt, die sich Data Scientist auf die Visitenkarte schreiben.

Der Haken ist, dass sich das Angebot an ‚echten‘ Data Scientists, die fundierte Kenntnisse in linearer Algebra, Stochastik, Algorithmik, Software Engineering, Evaluationsmethodik und vielem mehr besitzen, sehr viel langsamer entwickelt als der Markt solcher, die nach ein paar Online-Kursen und einer Lektüre zu dem Thema glauben, dass sie über das nötige Handwerk für alle Anwendungsfälle verfügen.

Verstehen Sie mich bitte nicht falsch: Man kann sich Data-Science-Kenntnisse auch vollkommen autodidaktisch erarbeiten. Es ist nur deutlich schwerer, als es streckenweise geglaubt und praktiziert wird. Das große und einzigartige Problem an der Sache ist, dass es sehr einfach ist, Machine Learning falsch zu praktizieren und gleichzeitig für Außenstehende sehr schwer zu beurteilen ist, ob denn nun fachlich korrekt gearbeitet wurde oder eben nicht.

  1. Insbesondere bei der Evaluationsmethodik ist größte Vorsicht geboten, da Trainings- und Testdatensätze unter der Berücksichtigung einer Vielzahl von Parametern gewählt werden müssen.
  2. Das ist immerhin auch der kleine Lichtblick für alle, die beurteilen wollen, ob ein Data Scientist wirklich weiß, was er tut: Ein Data Scientist, der nicht vom Fach ist, wird sein Modell beim Anlernen nicht ordentlich evaluieren (können) und dann überrascht sein, dass es im produktiven Einsatz so deutlich anders performt als er es erwartet hätte.
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Noch ein bisschen offensichtlicher wird es, wenn er oder sie Projekte grundsätzlich gar nicht erst mit dem Ziel angeht, sich zum Projektende im Produktivbetrieb zu befinden.4. Die Akzeptanz In vielen Branchen sind Erklärbarkeit und Nachvollziehbarkeit so unabdingbar, dass das großartigste Machine-Learning-Modell nicht eingesetzt wird, wenn niemand versteht, wie es zu seinen Ergebnissen kommt.

Bei manchen Problemstellungen, beispielsweise in der Finanzindustrie, ist die Nachvollziehbarkeit sogar gesetzlich vorgeschrieben. Datengetriebene Entscheidungen fällt man hier nur mit solchen Modellen, die auch vom Menschen direkt verstanden werden können. Dafür opfert man üblicherweise Differenzierungskraft und Vorhersagepräzision, aber einen Tod muss man nun mal sterben.

Ich möchte mit diesem Punkt auch eher die Use Cases ins Licht rücken, bei denen Nachvollziehbarkeit eigentlich gar nicht gegeben sein müsste, aber bei denen einige wenige falsche Prognosen des Modells zu unumkehrbarem Misstrauen führen. Dass die Expertenschätzungen, mit denen ansonsten gearbeitet wird, im Durchschnitt signifikant weniger präzise sind als die vom Modell berechneten Werte, spielt dann keine Rolle mehr.

  1. Schließlich ist bei diesen wenigstens nachvollziehbar, wie sie zustande gekommen sind.
  2. Hauptsache keine Zahlen aus einer Black Box.5.
  3. Das Verständnis Data Science, Data Mining, Machine Learning, Artificial Intelligence, Das sind alles Begriffe, die es zwar schon seit langem gibt, die aber erst seit wenigen Jahren eine breite Aufmerksamkeit genießen.

So kommt es auch, dass die Erwartungen und das Verständnis während Data-Science-Projekten nicht immer ganz mit der Realität zusammenpassen. Randall Munroe hat einen Teil dieses Problems ganz hervorragend in einem seiner Comics aufgegriffen: https://xkcd.com/1425/,

  • Wieviel Aufwand hinter unterschiedlichen Entwicklungsschritten steht, wird oft genauso falsch eingeschätzt wie das greifbare Ergebnis dieser Schritte.
  • Hierzu eine kurze Anekdote: Wir wurden von einem Kunden beauftragt, ein Anomalie-Erkennungssystem für ein Kanalsystem zu entwickeln, also die Antwort auf die Frage: Passiert in unserer Kanalisation irgendetwas, das deutlich außerhalb der Norm ist und worauf wir reagieren sollten? Nach erfolgreichem Proof of Concept haben wir dem Kunden die Ergebnisse des Algorithmus vorgestellt, bei denen auch wir recht sicher waren, dass sie Anomalien darstellten.

Die Antwort auf die Ergebnisse konzentrierte sich aber nicht nur auf deren Qualität, sondern auch auf deren Verwendung. Eine simple Business-Intelligence-Applikation, die den Output des Algorithmus interaktiv visualisiert, räumte dann alle Bedenken aus und es konnte über die Treffsicherheit des Algorithmus und die nächsten Schritte gesprochen werden.6.

  1. Das Commitment Parallel zum Preis hängt auch die Wichtigkeit des Commitments innerhalb des Unternehmens von der Komplexität des zu lösenden Problems ab.
  2. Leine Projekte, die nur eine Handvoll Mitarbeiter betreffen, bedürfen keines besonderen Commitments, die Lösung wird einfach entwickelt und in Betrieb genommen.

Hingegen müssen bei größeren Projekten beispielsweise mehrere Abteilungen involviert, Infrastruktur geschaffen, technische Rückstände behoben, Prozesse geändert und die Geschäftsführung mit ins Boot geholt werden. Geht ein großes Data-Science-Projekt von einer einzelnen Fachabteilung aus, erhält aber keine Rückendeckung von anderen Abteilungen (unabhängig davon, ob diese auch davon profitieren würden) und insbesondere vom Management, werden lösbare Probleme zu unlösbaren Problemen.

Was sind die Nachteile von Big Data?

Nachteile von Big Data – Der Einsatz von Big Data kann einen Eingriff in die Privatsphäre der Menschen und damit der Schutz vertraulicher Daten bedeuten und stellt somit das größte Risiko dar. Außerdem verfügen kleinere Unternehmen häufig nicht über die finanziellen Mittel, um sich solche Analysen leisten zu können. Dadurch schrumpft der Wettbewerb am Markt.

Welche Programmiersprachen sind relevant für Data Scientist?

Diese Fähigkeiten sollte ein Data Scientist mitbringen Anbieter zum Thema Im Rahmen seines „Top-Skill-Radars” hat sich der Experte für freies Projektgeschäft freelancermap mit der Frage befasst, welche Fähigkeiten bei Data Scientists besonders gefragt sind.

Laut freelancermap sind bei Programmiersprachen vor allem Kenntnisse in Python, SQL und Java gefragt. Immer wenn es um die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen geht, sind gefragt. Doch welche Skills müssen die Experten mitbringen, um für Unternehmen interessant zu sein? Diese Frage stellte sich in seinem „Top-Skill-Radar”.

Für die Erhebung wurden die Qualifikationen von 60.000 anonymisierten Freelancer-Profilen durchsucht und mit den von Auftraggebern gewünschten Skills verglichen. Die Analyse vom Oktober 2022 trennt sich in die Kategorien „Fähigkeiten / Expertise”, „Programmiersprache / Framework” und „Software / Plattform”.

Die meisten Data Scientists weisen Machine Learning und Deep Learning als Kompetenzen aus. Bei den Programmiersprachen ist mit Abstand am häufigsten vertreten, aber auch SQL, Java, C# und C++ sind relevant. Im Bereich Software und Plattformen haben die Datenspezialisten meist Erfahrung mit Tensorflow, SAS, Azure, Linux und sowie mit Tools wie, Git und Tableau.

Bei Projektausschreibung suchen Auftraggeber häufig nach Expertise in den Bereichen und Machine Learning. Das deckt sich gut mit den vorhandenen Fähigkeiten der Datenwissenschaftler. Nachholbedarf herrscht dagegen in den ebenfalls nachgefragten Disziplinen ETL, Cloud Computing und DevOps.

Auch allgemeine Fähigkeiten wie Datenanalyse, Programmierung, Beratung und Kommunikation sind begehrt. Bei den Programmiersprachen ist vor allem Python gewünscht, aber auch SQL und Java sind gern gesehen. In Sachen Software und Plattformen steht Azure knapp an der Spitze, gefolgt von Docker, Tableau und Tensorflow.

Zudem wird Erfahrung mit Amazon Web Services, SAP sowie Apache und stark gesucht. „Was Cloud-Computing-Dienste angeht, so sollten Data Scientists neben Azure zukünftig auch Amazon Web Services in ihr Skillset aufnehmen, da diese immer relevanter werden.

  • Insgesamt zeigt sich, dass Freelancer die hohen Projektanforderungen vor allem hinsichtlich der Programmiersprachen schon aktuell gut erfüllen können.
  • Im Hinblick auf die Fähigkeiten bei Software und Plattformen sind allerdings noch weitere Potenziale möglich, um sich auch fernab des Projektmarkts breiter aufzustellen”, erklärt freelancermap-CEO Thomas Maas.

(ID:48748744) Stand vom 30.10.2020 Es ist für uns eine Selbstverständlichkeit, dass wir verantwortungsvoll mit Ihren personenbezogenen Daten umgehen. Sofern wir personenbezogene Daten von Ihnen erheben, verarbeiten wir diese unter Beachtung der geltenden Datenschutzvorschriften.