Wer ist ein Data Scientist? Was machen Sie? - Jobbeschreibung

Einführung

Bei Data Science geht es nicht nur um die Verarbeitung und Interpretation von Daten, um innovative Geschäftslösungen zu entwickeln. Es kombiniert Mathematik, Statistik, Informatik und Informationswissenschaft, um Daten zu erfassen, zu verarbeiten, zu analysieren und zu pflegen und ihre Ergebnisse zu kommunizieren. Daher sammeln Data Scientists Daten aus unterschiedlichen Quellen, bereinigen und organisieren sie und analysieren sie, um verborgene Muster und Trends zu finden. Der nächste Schritt besteht darin, die Muster effektiv auf eine Weise zu visualisieren, die sowohl für technische als auch für nicht-technische Mitglieder einer Organisation verständlich ist. Führungskräfte nutzen diese Trends, um datengesteuerte und umsetzbare Entscheidungen zu treffen.

Im Wesentlichen geht es bei der Stellenbeschreibung eines Datenwissenschaftlers darum, reale Probleme eines Unternehmens auf der Grundlage von Echtzeitdaten zu lösen, indem eine vielfältige Kombination aus fortschrittlichen Tools, Konzepten und Algorithmen verwendet wird.

Da Daten mittlerweile von allen Branchen genutzt werden, wird die Rolle eines Data Scientist branchenübergreifend immer wichtiger. Tatsächlich machen Data Scientists und verwandte Rollen einen erheblichen Prozentsatz der Stellenausschreibungen auf Plattformen wie LinkedIn und Indeed aus.

Führende Arbeitgeber für die Rolle des Data Scientist

Die IT-, E-Commerce-, Einzelhandels-, Marketing- sowie Banken- und Finanzbranche sind die führenden Arbeitgeber von Data Scientists und Datenanalysten. Unternehmen in diesen Bereichen nutzen Daten oft mit dem Ziel, das Verhalten, die Bedürfnisse und Schwachstellen ihrer Zielgruppe zu verstehen und innovative Lösungen zu entwickeln, um ihnen gerecht zu werden. Abgesehen von diesen Sektoren nutzen auch Öl, Gas, Telekommunikation und Transport Big Data, um personalisierte Lösungen für ihre Zielbenutzer zu erstellen.

Einige andere Abteilungen, die Data Scientists einstellen, sind:

• NHS
• Regierungsbüros
• Forschungseinrichtungen und Universitäten

Die Rollen und Verantwortlichkeiten eines Datenwissenschaftlers

Datenwissenschaftler sind Datenexperten mit hochentwickelten technischen Fähigkeiten, um große Mengen komplexer Daten zu verarbeiten, zu analysieren und zu interpretieren. Ihre Aufgabe ist es, die wichtigsten Problembereiche eines Unternehmens zu identifizieren und tief in Daten einzudringen, um Antworten auf relevante Fragen zu finden und Innovationen voranzutreiben. Sie sind Stammdatenkommunikatoren mit hervorragenden analytischen Fähigkeiten, die sich darauf konzentrieren, greifbare Ergebnisse zu liefern.

Zu den Aufgaben und Verantwortlichkeiten von Data Scientists gehören:

• Identifizieren Sie glaubwürdige Quellen, um Daten in großen Mengen zu nutzen.
• Erstellung von Vorhersagemodellen und fortschrittlichen ML-Algorithmen.
• Führen Sie Datenuntersuchungen und explorative Datenanalysen durch, um Daten zu verifizieren.
• Präsentation der Ergebnisse durch geeignete Datenvisualisierungstechniken.
• Arbeiten Sie eng mit Dateningenieuren, Datenanalysten und BI-Analysten zusammen, um effektive Lösungen für geschäftliche Herausforderungen zu finden und vorzuschlagen.

Fähigkeiten und Qualifikationen, die erforderlich sind, um ein Data Scientist zu sein

Die folgenden Eignungskriterien passen zur Stellenbeschreibung des Datenwissenschaftlers:

Bildungsabschlüsse:

• Voraussetzung ist ein BSc/BA-Abschluss im Bereich Informatik/Software Engineering/Informationswissenschaft/Mathematik.
• Muss über einen postgradualen Abschluss / eine Diplomzertifizierung in Data Science / maschinellem Lernen verfügen.

Andere Vorraussetzungen:

• Dokumentierte Erfahrung als Datenanalyst oder Datenwissenschaftler in einer renommierten Organisation.
• Umfangreiche Erfahrung in Data Mining und Datenvisualisierung.
• Kenntnisse in SQL, Python, R, Java, C++ und Scala.
• Erfahrung in der Verwendung von Intelligence-Tools wie Tableau und Big-Data-Frameworks wie Spark, Hadoop, Cassandra usw.
• Muss über eine problemlösende und analytische Denkhaltung verfügen.

Arbeitszeiten eines Data Scientists

Typischerweise hängen die Arbeitszeiten und die Work-Life-Balance eines Data Scientists von der Arbeitgeberorganisation ab. Während die üblichen Arbeitszeiten eine 9-10-Stunden-Schicht an fünf Tagen in der Woche umfassen, müssen sie möglicherweise an dringenden und zeitkritischen Projekten zusätzlich arbeiten. Datenwissenschaftler arbeiten in einer Büroumgebung und einige Unternehmen erlauben ihnen sogar, aus der Ferne zu arbeiten.

Wie viel verdient ein Data Scientist?

Das Gehalt eines Data Scientists hängt von seiner Berufserfahrung ab. Für Studienanfänger liegt das Gehalt zwischen 4 und 7 Lakhs pro Jahr. Mit erfahrenen Experten kann es bis zu 15 Lakhs pro Jahr und mehr wachsen. Abgesehen von CTC genießen Datenwissenschaftler auch verschiedene andere Vorteile, darunter Rentensysteme, Leistungs- und Bindungsprämien, Kranken- und Lebensversicherungen usw.

Faktoren wie Unternehmensstandort, Bildungsabschluss und Branche bestimmen das Gehalt eines Data Scientists. Das Spannendste an einer Data-Science-Karriere ist, dass sie enorme Lern- und Wachstumsmöglichkeiten bietet.

Berufserfahrung erforderlich, um ein Data Scientist zu sein

Bevor Sie eine Vollzeitstelle als Data Scientist antreten, können Sie sich um Praktika in renommierten Firmen bemühen. Dies können Sie direkt nach Abschluss Ihres Bachelorstudiums tun. Wenn Sie über die richtigen Fähigkeiten und Qualifikationen verfügen, können Sie am Ende Einstiegspositionen in kleinen und mittleren Unternehmen einnehmen.

Abgesehen von Praktika veranstalten Plattformen wie Topcoder und Kaggle Coding- und Data-Science-Hackathons. Diese Wettbewerbe sind ideal, um aufstrebende Talente zu identifizieren. Darüber hinaus müssen Sie auch aktiv nach Data Science- und Tech-Konferenzen / -Veranstaltungen Ausschau halten. Dies sind hervorragende Gelegenheiten, um sich zu vernetzen und Ihr Branchenwissen zu erweitern. Wer weiß, vielleicht ziehen Sie bei solchen Veranstaltungen sogar die Blicke eines potenziellen Arbeitgebers auf sich!

Karriereentwicklung eines Data Scientist

Das Karrierewachstum eines Datenwissenschaftlers basiert darauf, wie schnell man die relevanten Fähigkeiten erlernen kann, die zum Analysieren und Interpretieren großer Datensätze erforderlich sind. Die Wachstumsleiter beginnt beim Associate Data Analyst und reicht bis zur Rolle des Chief Data Scientist. Danach geht die erste Beförderung zu leitenden Data-Science-Positionen innerhalb des Unternehmens über, die hauptsächlich das Management und die Überwachung von Nachwuchs-Data-Scientists und Analysten betreffen.

Die durchschnittliche Zeit, in der man mit einer Beförderung rechnen kann, beträgt je nach Leistung 2-5 Jahre. Nach fünf Jahren können Sie in einem Unternehmen auf höhere Positionen aufsteigen.

Data Scientists können auch ihre Startups gründen, nachdem sie genügend Erfahrung gesammelt haben. Es gibt einen boomenden Markt für KI/ML-basierte Apps und Dienste. Wenn Sie die Wissenschaft lieben, können Sie zu eher forschungsorientierten Data-Science-Rollen wechseln.

Master Data Science mit upGrad

Wenn Sie leidenschaftlich Datenwissenschaftler werden möchten, bietet upGrad eine ganze Reihe von Datenwissenschaftskursen, die sowohl für Studienanfänger als auch für Fachleute geeignet sind. Sie können sich einige ihrer Top-Kurse ansehen – Master of Science in Data Science (LJMU) , Professional Certificate Program in Data Science for Business Decision Making (IIM Kozhikode) und Advanced Certificate Program in Data Science (IIIT Bangalore) .

Diese Kurse werden von erfahrenen Dozenten an Top-Instituten unterrichtet und helfen Ihnen dabei, die theoretischen Data-Science-Konzepte zu beherrschen, und ermutigen Sie gleichzeitig, an realen Projekten zu arbeiten. Alle Studenten erhalten 360-Grad-Karriereunterstützung, engagierte Mentorenschaft und Praktikumsmöglichkeiten bei etablierten Unternehmen des Landes.

Fazit

Inzwischen muss Ihnen die Bedeutung von Datenwissenschaftlern im gegenwärtigen Wirtschaftsszenario ziemlich klar sein. Vom Verständnis der Verbraucherentscheidungen bis hin zur Frage, wie das Unternehmen umweltverträglicher werden kann – die Aufgabe eines Datenwissenschaftlers dreht sich darum, Muster zu finden, die die Probleme, mit denen jedes Unternehmen konfrontiert ist, auf die einfallsreichste und innovativste Weise lösen. Dank der wachsenden Anforderungen der Branche und des starken Mangels an qualifizierten Data-Science-Experten können Sie als Data Scientist leicht ein siebenstelliges Gehalt verdienen.

Unter dem Strich gibt es in diesem Bereich viele Wachstumschancen. Also, machen Sie einen Abschluss in Data Science und greifen Sie nach den Sternen!