Wie wird man Data Scientist?

Data Science, was ist das überhaupt? Was macht ein Data Scientist? Was muss man lernen, wenn man eine Data Science Karriere anstrebt? Diese Fragen beantworte ich im heutigen Video.

Dem Beruf des Data Scientists wurde schon 2009 von Hal Varian und einige Jahre später dem Harvard Business Review eine glorreiche Zukunft vorhergesagt. Diese Vorhersage ist eingetreten, Daten spielen eine wichtigere Rolle denn je, und Data Scientists sind auf dem Arbeitsmarkt extrem gefragt.

Data Science ist allerdings ein recht allgemeiner Begriff ("Wissenschaft mit Daten"), der sich in viele Unterbereiche aufgliedern lässt, zum Beispiel: Messung & Metriken, Strategie, Vorhersagen (Time Series Analysis), Korrelationen, Experimente (AB-Tests), Data Engineering (Logging, ETL-Pipelines), Modellierung, Optimierung, Visualisierung, Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz.

Hinzu kommt, dass man sich mit jedem dieser Bereiche auf einer von drei Stufen beschäftigen kann:
1) Grundlagenforschung (Level: Professor)
2) Angewandte Forschung bzw. Core Data Science (Level: PhD)
3) Anwendung bzw. Product Data Science (Level: Bachelor/Master/PhD)

Um als typischer Data Scientist in einer Firma zu arbeiten, sollte man mathematische Vorkenntnisse haben. Bewerber kommen üblicherweise aus Feldern wie: Informatik, Physik, Mathematik, Wirtschaftswissenschaften, Maschinenbau, Psychologie, ...

Vor allem die Statistik spielt in fast allen Bereichen eine immense Rolle. Darüber hinaus ist ein guter Data Scientist mit Python und/oder R bewandert und hat gute Kommunikationsfähigkeiten.

Peter Wang (Gründer Anaconda) beantwortet die Frage "Was ist Data Science" so: data science is a literacy, not a job. Ihm zufolge entwickelt sich Data Science mehr und mehr zu einer allgemein notwendigen Fähigkeit, die keinem einzelnen Berufszweig zuzuordnen ist.

Wenn du anfangen möchtest, dich mit Data Science zu beschäftigen, sind Bücher, Videos oder Vorlesungen zu Statistik und Python eine gute Wahl. Für eine umfangende Einführung empfehle ich Onlinekurse, z.B. den genannten von Coursera, siehe Link weiter unten.

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David McCandless: The beauty of data visualization
► https://youtu.be/5Zg-C8AAIGg

Data Science Track auf Coursera
► https://www.coursera.org/specializations/jhu-data-science

▬ Timestamps ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬

0:00 - Intro
0:17 - Sexiest Job of the 21st Century
1:03 - Was ist Data Science?
1:20 - Messung & Strategie
2:03 - Vorhersagen
2:18 - Korrelationen
3:04 - Experimente (mit Übungsaufgabe)
4:40 - Data Engineering
5:22 - Modellierung & Optimierung
5:48 - Visualisierung
6:22 - Künstliche Intelligenz
6:45 - Wie wird man Data Scientist?
7:04 - Forschung
7:27 - Core Data Science
8:12 - Product Data Science
8:48 - Was muss man lernen?
10:28 - Data Science als allgemeine Fähigkeit
11:46 - Wo sollte man anfangen?
13:52 - YouTube Data Science
14:15 - Instagram

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Quelle für das Bild von Hal Varian: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Hal_Varian.jpg

Видео Wie wird man Data Scientist? канала Niklas Steenfatt