Data Scientist (Data scientist)
Informationen zu diesem Beruf...
Ein Data Scientist ist darauf spezialisiert, große Datenmengen zu analysieren, mit der Absicht, dass diese Daten effizient und korrekt verarbeitet werden können. Denken Sie zum Beispiel an große Organisationen, die täglich viele E-Mails erhalten. Durch die intelligente Analyse der Daten (der Mails) ist es möglich, dass die Mails ohne Eingriff von Mitarbeitern an die richtige Abteilung weitergeleitet werden können, so dass die Mails von der jeweiligen Organisation schneller und effektiver bearbeitet werden können. Innerhalb der IKT wird diese Art der Datenanalyse auch als Text Mining bezeichnet. Text Mining ist ein Prozess, bei dem intelligente Algorithmen es ermöglichen, große Mengen an Textmaterial zu verarbeiten. Denken Sie zum Beispiel an Text Mining von E-Mails, bei dem bestimmte Wörter kombiniert werden können, so dass es sehr wahrscheinlich ist, dass die eingehende Post für eine bestimmte Abteilung bestimmt ist. Das Durchsuchen von Dokumenten ist auch durch die Anwendung von Text Mining viel einfacher. Durch die Kombination der Verschlagwortung von Wörtern in Texten ist es möglich, Daten effektiv zu verarbeiten. Ein anderer Name für Data Science wird auch Data Science genannt. Kurz gesagt, Data Science kann am besten als die Verarbeitung von strukturierten und unstrukturierten Daten beschrieben werden, damit die Daten richtig angewendet und verwendet werden können. Der Beruf des Data Scientists kann nicht einfach als der Beruf des Data Analyst gesehen werden, denn ein Data Scientist arbeitet mit Vorhersagen. Ein Datenanalyst arbeitet mit historischen Daten. Ein Data Scientist versucht, auf Basis von Big Data wertvolle Vorhersagen zu treffen. Mit anderen Worten, ein Datenwissenschaftler wird intelligente Algorithmen verwenden, um Vorhersagen zu treffen.
Data Science kann Unternehmen in vielerlei Hinsicht helfen. Stellen Sie sich eine Umfrage zur Kundenzufriedenheit eines Unternehmens vor, bei der es möglich ist, Ergebnisse schnell und effektiv durch Anwendung von Data Science zu testen. In diesem Fall wird der Algorithmus beispielsweise die Menge an positiven und negativen Wörtern in Kommentaren betrachten, die von den Kunden in einem Webshop oder über Social-Media-Kanäle gepostet werden. Wenn in einem Kommentar zwei Danksagungen oder zum Beispiel super stehen, ist das positiv. Data Science ermöglicht es somit, Kundenzufriedenheitsbefragungen schneller und besser durchzuführen. In diesem Fall kann Data Science verwendet werden, um bestimmte Muster zu erkennen, die der Organisation helfen können, die Kundenzufriedenheit zu erhöhen. Für einen Aftersales-Manager kann diese Art von Informationen sehr wichtig sein, um den Service weiter zu verbessern. Ein weiteres Beispiel ist die Analyse des Surfverhaltens von Website-Besuchern, um festzustellen, welche Aktionen Besucher wahrscheinlich ausführen werden. Diese Art von Daten ist für einen Webanalysten sehr wichtig. Durch den Erhalt von Daten kann ein Webanalyst besser abschätzen, welche Anpassungen vorgenommen werden müssen, damit Besucher bestimmte Aktionen ausführen können, z. B. den Kauf bestimmter Dienstleistungen und / oder Waren über eine Website. Ein anderer Name für Data Scientist oder Data Analyst wird auch KPI-Spezialist genannt.
BUSINESS INTELLIGENCE UND DATA SCIENCE
Business Intelligence (BI) bezieht sich auf das Sammeln von Daten innerhalb der eigenen Organisation, mit dem Ziel, die Organisation intelligenter und effektiver zu machen. Business Intelligence bezieht sich also auch auf die Sammlung und Verarbeitung großer Datenmengen, allerdings meist nur innerhalb der eigenen Organisation. Ein großer Vorteil von Business Intelligence ist, dass es sich um bekannte Daten innerhalb der Organisation handelt, was diese Daten in den meisten Fällen sehr zuverlässig macht. Dies ist ein wichtiger Unterschied zu Data Science, da das Ergebnis nicht in allen Fällen zuverlässig sein muss. Business Intelligence konzentriert sich im Gegensatz zu Data Science auf Fixed Data. Business Intelligence gehört daher in der Regel zur Arbeit eines Datenanalysten und nicht zur Arbeit eines Datenwissenschaftlers.
WAS MACHT EIN DATA SCIENTIST:
AUSBILDUNG ZUM DATA SCIENTIST
Es gibt verschiedene geeignete Kurse für Data Scientist, wie das HBO ICT-Programm oder den Hochschulstudiengang Data Science. Der Beruf des Data Scientists ist ein Beruf auf mindestens HBO-Niveau. Für bestehende Programmierer, Mathematiker oder z.B. einen Statistiker werden verschiedene externe Kurse angeboten, die durchaus als geeignete Kurse oder Kurse angesehen werden können. Der Beruf des Data Scientists kann nicht einfach mit anderen Berufen innerhalb der ICT-Branche verglichen werden, denn es reicht nicht aus, alleine programmieren zu können. Die meisten Data Scientists haben einen Hochschulabschluss. Darüber hinaus gibt es auch viele externe Schulungsinstitute, an denen Sie einen Kurs absolvieren können. Auch als selbstständiger Unternehmer ist die Buchhaltung wichtig.
UNTERNEHMEN, IN DENEN EIN DATA SCIENTIST ARBEITEN KANN
Ein Data Scientist arbeitet in der Regel für größere Unternehmen, Institutionen und Regierungen, die sich mit Big Data beschäftigen. Denken Sie zum Beispiel an Banken, Pensionskassen, Versicherungen, Einzelhändler und IT-Unternehmen. Wie bereits beschrieben, kann ein Data Scientist auch für die Regierung arbeiten, denn auch die Regierung muss sich mit Big Data auseinandersetzen. Denken Sie zum Beispiel an einen Datenwissenschaftler, der für ein Ministerium arbeitet, oder an einen Datenwissenschaftler, der für Rijkswaterstaat arbeitet. Ein Data Scientist kann daher in einigen Fällen auch alsBeamter angesehen werden. Darüber hinaus kann ein Data Scientist als Unternehmer oder als Berater arbeiten.
KOMPETENZEN DATA SCIENTIST
Eine der wichtigsten Kompetenzen eines Data Scientists ist, dass er oder sie über Kenntnisse in Statistik verfügt. Auch mathematische Einsicht kann als wichtige Kompetenz angesehen werden. Da ein Data Scientist in den meisten Fällen mit verschiedenen anderen Spezialisten, wie Ökonomen und Managern, zu tun hat, kann Kommunikation als wichtige Kompetenz angesehen werden. Generell wichtige Wörter sind Analyse, Ausdauer, Kooperation, Aufgeschlossenheit, Genauigkeit, Innovationskraft und konzeptionelles Denken. Schließlich ist es nicht unwichtig, dass ein Data Scientist programmieren kann und über umfangreiche ICT-Kenntnisse verfügt.
ARBEITSMARKTPERSPEKTIVE UND KARRIERECHANCEN ALS DATA SCIENTIST
Die Arbeitsmarktperspektive eines Data Scientists ist sehr gut, wenn man das richtige Studium hat. Big Data ist für viele Unternehmen, Institutionen und Regierungen wichtig, daher ist es in der Regel kein Problem, als Data Scientist zu arbeiten. Immer mehr Organisationen beschäftigen sich mit Big Data, die nicht einfach von gewöhnlichen Datenbankmanagementsystemen verarbeitet werden können. Die Notwendigkeit, Daten frühzeitig zu analysieren, wird auch für Organisationen im Allgemeinen immer wichtiger. Die Karrierechancen eines Data Scientists lassen sich nicht einfach angeben, denn die Karrierechancen können je nach Arbeitgeber unterschiedlich sein. Eine mögliche Folgefunktion ist der Beruf des Marktforschers.
ANSTELLUNGSBEDINGUNGEN UND GEHALT DATA SCIENTIST
Es gibt keine spezifischen Beispiele für die Beschäftigungsbedingungen als Data Scientist, da Sie für verschiedene Arten von Unternehmen, Organisationen und Regierungen in verschiedenen Branchen arbeiten können. Ein angestellter Data Scientist verdient in der Regel ein Gehalt zwischen 3500 und 4500 brutto pro Monat, je nach Alter, Ausbildung und weiteren Aufgaben.
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