Was ist Datenwissenschaft - alles, was Sie wissen müssen

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Datenwissenschaft - DevSkiller

Im digitalen Zeitalter, in dem wir leben, sind Datenerfassung, Datenanalyse und Data Warehousing für den Erfolg eines Unternehmens schädlich. Unternehmen haben erkannt, dass ihr Erfolg von der Fähigkeit abhängt, aus Nutzerdaten aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen und diese in ihrer Strategie zu berücksichtigen. Hier kommen die Datenwissenschaftler ins Spiel. Um Ihnen zu helfen, besser zu verstehen, was Data Science ist und was alles dazugehört, haben wir diesen "Know-how"-Artikel erstellt.

Was ist Datenwissenschaft? Definition

Was genau ist also Datenwissenschaft?

Die Datenwissenschaft ist ein Teilgebiet der Informatik, das sich insbesondere mit der Anwendung wissenschaftlicher Methoden, Verfahren, Algorithmen und Systeme befasst, um Wissen und Erkenntnisse aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu gewinnen. Die Informatik hingegen ist für den Bau der Hardware und die Programmierung der Software zuständig.

Durch den Einsatz moderner Analysetools und Datenvisualisierungstools erkennen Datenwissenschaftler Muster im Nutzerverhalten und können so Geschäftsentscheidungen beeinflussen.

Die Datenwissenschaft ist in den meisten Branchen anwendbar und hat ein breites Spektrum an Anwendungen. Algorithmen des maschinellen Lernens werden von Datenwissenschaftlern verwendet, um Vorhersagemodelle zu erstellen, mit denen sie unbekannte Muster erkennen, aussagekräftige Informationen ableiten und Geschäftsentscheidungen beeinflussen können.

Heutzutage müssen Datenwissenschaftler über die traditionellen Fähigkeiten der Datenanalyse, des Data Mining und der Programmierung hinausgehen. Sie müssen die Daten auch in einem ansprechenden und leicht zu lesenden Format mit statischen, animierten und interaktiven Visualisierungen präsentieren.

Wozu dient die Datenwissenschaft?

In der Geschäftswelt ist eine exponentielle Verlagerung von strukturierten zu unstrukturierten Daten zu beobachten. Ab dem Jahr 2021 machen unstrukturierte Daten 80% der von Unternehmen gesammelten Daten. Unternehmen ohne fortschrittliche Data-Mining-Tools entgehen also wertvolle Geschäftsinformationen. Der Bedarf an umfassenderen Datenanalytik-Tools zur Analyse von Big Data wächst.

Data Science nutzt prädiktive Analysen, präskriptive Analysen und maschinelles Lernen, um Unternehmen verwertbare Erkenntnisse zu liefern.

  • Die präskriptive Analytik (ein relativ neuer Bereich) bietet Beratung, indem sie die Auswirkungen künftiger Entscheidungen quantifiziert und vor einer Entscheidung Empfehlungen zu möglichen Ergebnissen abgibt. Die präskriptive Analytik beantwortet die Frage "Was sollen wir tun?
  • Die prädiktive Analyse nutzt statistische Analysen und Prognosen, um Unternehmen verwertbare Einblicke in zukünftige Ergebnisse zu geben. Die prädiktive Analyse liefert eine Antwort auf die Frage "Was könnte passieren?".
  • Maschinelles Lernen ist ein Werkzeug, das von Datenwissenschaftlern zur Automatisierung von präskriptiven und prädiktiven Analysen verwendet wird, um Muster und Verhaltensweisen zu erkennen. Modelle für maschinelles Lernen werden in zwei Unterkategorien unterteilt: Vorhersagen und Mustererkennung.
  • Das maschinelle Lernen zur Erstellung von Vorhersagen identifiziert zukünftige Trends durch strukturierte Daten und überwachtes Lernen.
  • Beim maschinellen Lernen zur Erkennung von Mustern werden verborgene Muster (unstrukturierte Daten) in einem Datensatz identifiziert, bevor aussagekräftige Vorhersagen getroffen werden (da es keine Kennzeichnungen oder Gruppen gibt, handelt es sich um unüberwachtes Lernen).

Lebenszyklus der Datenwissenschaft

Der Lebenszyklus der Datenwissenschaft besteht aus fünf Kernprozessen, von denen jeder seine eigene Datenverarbeitungsaufgabe hat:

  • Erfassen Sie - Sammlung strukturierter und unstrukturierter Rohdaten aus allen relevanten Quellen 
    • Datenerfassung
    • Dateneingabe
    • Signalempfang
    • Daten-Extraktion
  • beibehalten. - Die Rohdaten werden zusammengestellt und in einem einheitlichen Format für Analysen, maschinelles Lernen oder Deep-Learning-Modelle zur Verfügung gestellt. Dieser Schritt umfasst die Datenbereinigung, das Entfernen von Duplikaten und die Neuformatierung der Daten.
    • Data Warehousing
    • Bereinigung von Daten
    • Datenbereitstellung
    • Datenverarbeitung
    • Datenarchitektur
  • Prozess - Datenwissenschaftler untersuchen die aufbereiteten Daten auf Muster, Bereiche und Verzerrungen, um ihre Fähigkeit zur Datenanalyse zu bestimmen. 
    • Data Mining
    • Clustering/Klassifizierung
    • Datenmodellierung
    • Daten-Zusammenfassung
  • Analysieren Sie - Dies ist der Ort, an dem die Datenanalyse stattfindet. Datenwissenschaftler wenden statistische Analysen, prädiktive Analysen, Regression, maschinelles Lernen und Deep-Learning-Algorithmen an, um sinnvolle Erkenntnisse aus den gesammelten Big Data zu gewinnen.
    • Sondierend/Bestätigend
    • Prädiktive Analyse
    • Regression
    • Text Mining
    • Qualitative Analyse
  • Kommunizieren Sie - Der Datenwissenschaftler präsentiert seine Ergebnisse auf klare und strukturierte Weise, in der Regel in Form von Diagrammen, Schaubildern und Berichten. Die Datenvisualisierungen erleichtern es den Entscheidungsträgern, die Auswirkungen von Big Data auf ihr Unternehmen zu verstehen.
    • Datenberichterstattung
    • Datenvisualisierung
    • Business Intelligence
    • Entscheidungsfindung

Datenwissenschaftliche Werkzeuge

Ein Datenwissenschaftler ist für das Data Mining, die Bearbeitung, Verarbeitung und Erstellung von Vorhersagen aus überwachten und unüberwachten Daten zuständig. Hierfür benötigen Datenwissenschaftler verschiedene Programmiersprachen und statistische Werkzeuge.

Hier sind die 16 beliebtesten Ressourcen für Datenwissenschaftler:

  • D3.js
    • D3.js ist eine JavaScript-Bibliothek zur Erstellung benutzerdefinierter Datenvisualisierungen in einem Webbrowser. Sie kann verwendet werden, um interaktive, animierte, kommentierte und quantitative Datenvisualisierungen zu erstellen.
  • SAS
    • SAS ist ein Werkzeug für Datenmanagement, erweiterte Analysen, Business Intelligence, prädiktive Analysen und so weiter.
  • Apache Spark
    • Ein Verarbeitungstool für Big-Data-Workloads zur schnellen Analyse von Datensätzen beliebiger Größe.
  • IBM SPSS
    • IBM SPSS ist für die Analyse komplexer statistischer Daten konzipiert.
  • BigML
    • Eine skalierbare Plattform für maschinelles Lernen.
  • Keras
    • Eine Open-Source-API-Programmierschnittstelle für Deep Learning, die es Datenwissenschaftlern ermöglicht, die TensorFlow-Plattform für maschinelles Lernen einfacher zu nutzen.
  • Matlab
    • Verantwortlich für die Analyse von Daten und den Entwurf von Systemen und Produkten.
  • PyTorch
    • Verantwortlich für das Training von Deep-Learning-Modellen, die auf neuronalen Netzen basieren.
  • Julia
    • Eine Programmiersprache, die für maschinelles Lernen und verschiedene Data-Science-Anwendungen verwendet wird.
  • Ggplot2
    • Ggplot2 ist ein Datenvisualisierungstool für die statistische Programmiersprache R.
  • Tableau
    • Tableau ist ein weiteres Tool zur Visualisierung von Business Intelligence-Daten.
  • Jupyter
    • Eine Webanwendung, die Datenwissenschaftler, Dateningenieure und Mathematiker ermutigt, bei der Erstellung, Bearbeitung und gemeinsamen Nutzung von Code zusammenzuarbeiten.
  • Matplotlib
    • Eine Bibliothek zur Erstellung von Datenvisualisierungen in analytischen Anwendungen für die Programmiersprache Python.
  • NumPy
    • Bietet eine Reihe von mathematischen und logischen Funktionen und unterstützt lineare Algebra, Zufallszahlengenerierung und andere Operationen.
  • Pandas
    • Plattform für die Datenanalyse und -manipulation.
  • Python 
    • Eine der beliebtesten Programmiersprachen (Top 5 laut dem DevSkiller IT-Kompetenzbericht 2022), die zur Erstellung von Websites und Software, zur Automatisierung von Aufgaben und zur Durchführung von Datenanalysen entwickelt wurden.

Voraussetzungen für Datenwissenschaft

Die folgenden Kernkompetenzen sind notwendig, um im Bereich der Datenwissenschaft zu brillieren:

  • Statistische und mathematische Kenntnisse
  • Kodierungs- und Programmierkenntnisse
  • Fähigkeiten als Business-Analyst
  • Fähigkeiten zur Datenvisualisierung
  • Fähigkeiten zur Datenanalyse

Aber das ist noch nicht alles. Ein erfahrener Datenwissenschaftler sollte auch in der Lage sein, seine Ergebnisse den Entscheidungsträgern klar und verständlich zu präsentieren. Exzellentes Storytelling und Kommunikation sind entscheidend, um sich von anderen Datenwissenschaftlern abzuheben.

Möchten Sie wissen, wie viel ein Datenwissenschaftler verdient? Sehen Sie sich unser Gehaltsinformationen für Datenwissenschaftler

Datenwissenschaft im Vergleich zu anderen Disziplinen

In diesem Artikel haben wir uns damit befasst, was Datenwissenschaft ist, wie sie funktioniert und welche Fähigkeiten erforderlich sind, um sich in diesem Beruf auszuzeichnen. Schauen wir uns nun an, wie die Datenwissenschaft im Vergleich zu anderen Disziplinen abschneidet.

Datenwissenschaft vs. Datenanalytik

Der Hauptunterschied zwischen Datenwissenschaft und Datenanalyse besteht darin, wie die Rohdaten verwendet werden.

Datenanalysten untersuchen große Datensätze, um Trends zu erkennen, Diagramme zu entwickeln und visuelle Präsentationen zu erstellen. Im Vergleich dazu sind Datenwissenschaftler für die Datenvisualisierung, deren Gestaltung und die Konstruktion neuer Prozesse für die Datenmodellierung und -produktion zuständig. Datenanalysten konzentrieren sich im Allgemeinen auf historische Daten, während Datenwissenschaftler strukturierte und unstrukturierte Daten untersuchen.

Es besteht ein Bedarf an Datenanalysten, die ihre Kenntnisse der mittleren Statistik und ihre Problemlösungskompetenz unter Beweis stellen.

Datenwissenschaft vs. maschinelles Lernen

Die Datenwissenschaft konzentriert sich auf die Extraktion von Bedeutungen aus Datensätzen, während sich das maschinelle Lernen auf die Werkzeuge und Techniken zur Erstellung von Modellen konzentriert, die in der Lage sind, selbständig durch Daten zu lernen.

Ein Datenwissenschaftler entwickelt die Forschungsmethodik und die Theorie hinter den Algorithmen, die ein Ingenieur für maschinelles Lernen zur Erstellung von Modellen verwendet.

Datenwissenschaft vs. künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Nischenbereich der Datenwissenschaft, einer weiter gefassten Disziplin. Künstliche Intelligenz ist eine Sammlung komplexer Computeralgorithmen, die die menschliche Intelligenz imitieren.

Der Unterschied zwischen Datenwissenschaft und künstlicher Intelligenz besteht darin, dass die Datenwissenschaft die Vorverarbeitung, Analyse, Vorhersage und Visualisierung umfasst. KI hingegen ist das Vorhersagemodell, das Ereignisse vorhersehen kann.

Datenwissenschaft vs. Datentechnik

Der Hauptunterschied zwischen Data Science und Data Engineering besteht darin, dass Data Engineers für den Aufbau und die Pflege von Systemen und Strukturen zur Speicherung, Extraktion und Organisation von Daten verantwortlich sind.

Datenwissenschaftler analysieren diese Daten dann, um Trends vorherzusagen und wertvolle Geschäftserkenntnisse zu gewinnen.

Sehen Sie sich diese 15 gefragte Positionen in der Technik

Nachfrage nach Datenwissenschaftlern

Ab 2021 ist Data Science die am schnellsten wachsende IT-Qualifikation, mit einem 295% Zunahme der Popularität. Zum Vergleich: Python liegt mit einem Zuwachs von 154% an zweiter Stelle. Für die Fachleute in der Branche ist dies keine Überraschung, wenn man bedenkt, wie datengesteuert die Unternehmen werden.

DevSkiller Top IT Skills Report Graph - Nachfrage nach Datenwissenschaftlern

Die Datenwissenschaft hat in fast allen Branchen Einzug gehalten, von Bankensoftware über die Erkennung betrügerischer Transaktionen bis hin zu Bilderkennungs- und Empfehlungssystemen.

Die wachsende Nachfrage nach qualifizierten Datenwissenschaftlern zeigt sich auch in der Zunahme der Einstellungsaufgaben für Datenwissenschaftler. Nach Angaben der Bericht über die wichtigsten IT-Kompetenzen 2022Auf unserer technischen Screening-Plattform TalentScore verzeichneten Aufgaben im Bereich Data Science einen Anstieg von 158,83%. Nur gefolgt von Scala und Blockchain, die einen Zuwachs von 261,11% und 216,67% an Aufgaben verzeichneten.

DevSkiller ist jedoch nicht das einzige Unternehmen, das dieses Wachstum beobachtet. In seinem jüngsten Bericht berichtet IBM von einem 39% Wachstum der Nachfrage nach Datenwissenschaftlern und Dateningenieuren. Der IBM-Bericht räumt ein, dass der Bedarf an Datenwissenschaftlern, -analysten und -ingenieuren zwar steigt, diese Positionen aber zu den am schwersten zu besetzenden gehören. Die Auswirkungen dieses Umstandes geben Personalverantwortlichen und Personalvermittlern, die für die Identifizierung geeigneter Kandidaten zuständig sind, Anlass zu großer Sorge.

Wie beurteilen Sie Data-Science-Fachleute für die Einstellung?

Mit der steigenden Nachfrage nach Datenverarbeitung und -analyse steigt natürlich auch der Bedarf an Datenwissenschaftlern. Um die verfügbaren Business-Intelligence-Tools optimal nutzen zu können, müssen Unternehmen jedoch qualifizierte Datenwissenschaftler einstellen.

Da es sich bei der Datenwissenschaft um eine praktische Tätigkeit handelt, müssen Personalverantwortliche und HR-Spezialisten die praktischen Fähigkeiten von Datenwissenschaftlern und ihre Fähigkeit, an realen Beispielen zu arbeiten, bewerten. Solche Bewertungen geben einen echten Einblick in die Art und Weise, wie Datenwissenschaftler an ein reales Arbeitsproblem herangehen, und in ihre Fähigkeit, es zu lösen.

Die Fähigkeiten von Datenwissenschaftlern zu ermitteln und zu bewerten, kann überwältigend sein, insbesondere für diejenigen, die keine Datenwissenschaftler oder Dateningenieure sind.

Keine Angst, DevSkiller weiß das und hat eine das RealLifeTesting™ Methodik. Die RealLifeTesting-Methode umfasst die Bewertung der Fähigkeiten von Datenwissenschaftlern anhand von Arbeitsproben, die sich auf die Codierung konzentrieren. Als potenzieller Arbeitgeber können Sie beurteilen, wie jeder Bewerber an reale Herausforderungen herangeht und wie er sie lösen kann.

Denken Sie daran, dass in der Datenwissenschaft die Theorie wichtig ist, aber die besten Kandidaten sind diejenigen mit praktischen Fähigkeiten.

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Foto von Myriam Jessier auf Entblößt

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