Entmystifizierung der Datenwissenschaft: Enthüllung der Grundlagen dieses transformativen Bereichs

Sind Sie bereit, die Geheimnisse hinter einem der faszinierendsten und transformativsten Bereiche unserer Zeit zu lüften? Machen Sie sich bereit für eine aufregende Reise, während wir tief in die Welt der Datenwissenschaft eintauchen und ihre rätselhafte Natur entmystifizieren. In diesem Blogbeitrag erschließen wir das Wesentliche und legen die Grundlagen offen, die Data Science zu einer so spannenden Disziplin machen. Schnappen Sie sich also Ihren Detektivhut und lassen Sie sich von der unglaublichen Kraft überraschen, die in diesem innovativen Bereich steckt.

Was ist Data Science?

Data Science ist ein boomendes Feld mit enormem Potenzial zur Verbesserung von Geschäftsabläufen. In seiner einfachsten Form ist Data Science der Prozess, aus Daten Bedeutung zu extrahieren, um nützliche Entscheidungen zu treffen. Bei der Datenwissenschaft geht es jedoch nicht nur um die Berechnung von Zahlen. Es geht auch darum, den Kontext und die Beweggründe hinter den Daten zu verstehen. Dieses Verständnis ermöglicht es Ihnen, Erkenntnisse zu gewinnen, die zur Verbesserung Ihrer Geschäftsprozesse oder zur Information über die Unternehmenspolitik genutzt werden können.

Um ein qualifizierter Datenwissenschaftler zu werden, benötigen Sie Kenntnisse in Statistik, maschinellem Lernen, Big-Data-Verarbeitung und anderen verwandten Bereichen. Doch selbst wenn Sie noch keine Erfahrung in diesen Bereichen haben, stehen online zahlreiche Ressourcen zur Verfügung, die Ihnen den Einstieg erleichtern. Solange Sie bereit sind, harte Arbeit zu leisten und neue Konzepte zu erlernen, kann die Karriere als Datenwissenschaftler eine der lohnendsten Karrieren sein, die Sie jemals verfolgen werden.

Die Geschichte der Datenwissenschaft

Die Geschichte der Datenwissenschaft erstreckt sich über hundert Jahre und hat viele Veränderungen erlebt. Data Science begann mit dem Studium der Bedeutungsgewinnung aus großen Datenmengen. Was wir heute als Datenwissenschaft kennen, hat sich jedoch weit über seine Wurzeln im frühen 20. Jahrhundert hinaus weiterentwickelt. Heutzutage ist Data Science ein Bereich, der ein breites Spektrum an Wissen und Fähigkeiten umfasst, einschließlich, aber nicht beschränkt auf, maschinelles Lernen, statistische Analyse, Informationsabruf und Geschäftsanalyse.

Aufgrund ihrer Vielfalt ist es schwierig, die Ursprünge der Datenwissenschaft genau zu bestimmen. Der Begriff „Data Science“ wurde erstmals im Jahr 2000 von Brian Cunningham und Ross Quinlan in einem Artikel für die Zeitschrift InformationWeek mit dem Titel „Data Scientist: The New IT Professional?“ eingeführt. In diesem Artikel beschrieben sie, wie Unternehmen anfingen, mehr von ihren IT-Experten zu verlangen und dass diese neue Klasse von Fachleuten über eine Mischung von Fähigkeiten verfügen müsste, darunter starke quantitative Fähigkeiten sowie starke analytische Denkfähigkeiten. Es sei darauf hingewiesen, dass Cunningham und Quinlan den Begriff „Datenwissenschaft“ nicht geprägt haben – dieser Titel wurde zuerst Shreyas Doshi gegeben, der 2001 an der Purdue University einen Artikel zu diesem Thema veröffentlichte.

Auch wenn ihre Ursprünge noch im Dunkeln liegen, ist klar, dass die Datenwissenschaft seit ihrer Konzeption einen langen Weg zurückgelegt hat. Im Laufe der Jahre wurden verschiedene Techniken entwickelt, um Erkenntnisse aus großen Datensätzen zu gewinnen – einige davon werden noch heute verwendet, während andere aufgrund verschiedener Fortschritte auf diesem Gebiet in Ungnade gefallen sind. Beispielsweise war eine der ersten Techniken zur Gewinnung von Erkenntnissen aus Datensätzen als „Kartensortierung“ bekannt. Bei der Kartensortierung werden Daten in kleine Stapel aufgeteilt und jeder Stapel wird in verschiedene Kategorien sortiert, z. B. nach Kundentyp, Produktlinie usw. Diese Methode wurde ursprünglich verwendet, um zu untersuchen, wie Kunden mit verschiedenen Produkten interagierten, und war eine der frühesten Formen von Data-Mining.

Im Laufe der Zeit hat sich die Datenwissenschaft dahingehend weiterentwickelt, dass sie ein breiteres Spektrum an Wissen und Fähigkeiten umfasst. Heutzutage müssen Datenwissenschaftler in der Regel über fundierte Kenntnisse in Mathematik, Statistik, maschinellem Lernen und Geschäftsanalysen verfügen. Aufgrund dieser Vielfalt an Wissen und Fähigkeiten kann es schwierig sein, die Datenwissenschaft in eine bestimmte Kategorie einzuordnen. Viele würden jedoch argumentieren, dass Data Science in erster Linie ein Bereich ist, der sich mit der Gewinnung und Analyse von Erkenntnissen aus großen Datenmengen befasst.

Die wichtigsten Techniken der Datenwissenschaft

In der Datenwissenschaft nutzen wir verschiedene Techniken, um aus Daten Erkenntnisse und Erkenntnisse abzuleiten. Im Folgenden sind die wichtigsten Techniken aufgeführt, die in der Datenwissenschaft verwendet werden:

Data Mining: Dabei handelt es sich um den Prozess, nützliche Informationen aus großen Datenmengen zu extrahieren.
Datenanalyse: Dies ist der Prozess, bei dem komplexe Daten in überschaubare Teile zerlegt werden, um aussagekräftige Informationen zu finden.
Maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen ist ein heißes Thema in der Datenwissenschaft und bezieht sich auf eine Teilmenge von Algorithmen, die aus Daten „lernen“ können, ohne explizit programmiert zu werden.

Was sind die Werkzeuge im Werkzeuggürtel eines Datenwissenschaftlers?

Wenn es um Datenwissenschaft geht, scheint jeder seine eigene Definition zu haben. Aber was verstehen wir unter Datenwissenschaft? Einfach ausgedrückt handelt es sich dabei um die Anwendung wissenschaftlicher Methoden und Werkzeuge auf Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen, die bei Entscheidungen helfen können. Welche Tools braucht ein Datenwissenschaftler in seinem Werkzeuggürtel?

Es gibt viele verschiedene Softwarepakete und Programmiersprachen, die in der Datenwissenschaft verwendet werden, aber einige der am häufigsten verwendeten sind R, Python, SQL und Java. Darüber hinaus benötigt ein Datenwissenschaftler wahrscheinlich Zugang zu Big-Data-Technologien wie Hadoop und Spark.

Sobald er die notwendigen Tools und Ressourcen gesammelt hat, besteht der nächste Schritt eines Datenwissenschaftlers darin, mit der Verarbeitung seiner Daten zu beginnen. Dies kann einfache Aufgaben wie das Bereinigen schmutziger oder veralteter Datensätze oder komplexere Analysen wie das Erkennen von Trends oder Korrelationen umfassen. Nach der Verarbeitung der Daten erstellt ein Datenwissenschaftler in der Regel visuell ansprechende Diagramme und Grafiken mit seinen Ergebnissen, um die Interessengruppen über die von ihnen gezogenen Schlussfolgerungen zu informieren.

Wie kann ich mich zum erfolgreichen Data Scientist ausbilden lassen?

Unter Data Science versteht man den Prozess, aus Daten Bedeutung zu extrahieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Es kann in drei Hauptaufgaben unterteilt werden: Reinigen, Erkunden und Modellieren. Beim Bereinigen geht es darum, ungültige oder irrelevante Datenpunkte zu identifizieren und zu entfernen. Beim Erkunden geht es darum, die Daten zu durchsuchen, um möglicherweise verborgene Muster und Erkenntnisse zu finden. Bei der Modellierung werden statistische Modelle auf die Daten angewendet, um daraus Schlussfolgerungen abzuleiten.

Welche Fähigkeiten für eine erfolgreiche Karriere in der Datenwissenschaft erforderlich sind, ist kein Geheimnis. Der Erwerb dieser Fähigkeiten ohne entsprechende Ausbildung kann jedoch schwierig und zeitaufwändig sein. Hier bieten sich Programme wie das Data Science Bootcamp an. Dieser dreimonatige Kurs behandelt alle Grundlagen der Datenwissenschaft, von der Bereinigung und Untersuchung von Daten bis hin zur Erstellung effektiver Modelle.

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Sie ein erfolgreicher Datenwissenschaftler werden können, lesen Sie unseren Blogbeitrag zum Thema „Entmystifizierung der Datenwissenschaft: Enthüllung der Grundlagen dieses transformativen Bereichs“.