Wie man Datenwissenschaftler wird

Nahezu alles, was Sie tun, erzeugt Daten. Besuchen Sie eine Website: Daten. Tippe auf eine App auf deinem Telefon: Daten. Kaufen Sie etwas mit einer Kreditkarte: Daten. Ein Bild in den sozialen Medien mögen oder hochladen: Daten. Milliarden von Menschen erzeugen jeden Moment und jeden Tag immense Datenmengen.

Das sind große Daten, und es werden immer mehr. Stellen Sie sich vor, was man mit all diesen Informationen machen kann – Datenwissenschaftler machen genau das. Datenwissenschaft ist im Wesentlichen die Kunst, Probleme mit Daten zu lösen. Auch wenn Sie Billionen von Datenreihen haben, sind diese Informationen für sich genommen bedeutungslos. Es erfordert Arbeit und spezielle Fähigkeiten, um sie aus unverständlichem Rauschen in etwas zu verwandeln, das leicht zu verstehen ist.

In all diesen Daten sind Informationen verwoben, die die Lebensqualität verbessern, gesellschaftliche Probleme erkennen und globale Krisen angehen können. Mehr denn je sind die bedeutenden Fortschritte, die sich aus Daten ergeben können, von entscheidender Bedeutung – es ist keine Überraschung, dass die Fähigkeit, Daten zu verstehen, zu analysieren und zu interpretieren, eine sehr begehrte Fähigkeit ist.

Was machen Datenwissenschaftler eigentlich?

Lassen Sie uns damit beginnen, zwei der am häufigsten gestellten Fragen zu klären – was ist Data Science und was sind die Aufgaben eines Data Scientist?

Data Science bedeutet, in eine Quelle von Informationen einzutauchen und sie in ein Werkzeug zu verwandeln, mit dem man ein Ziel erreichen kann. Datenwissenschaftler verarbeiten Daten so, dass sie für den Menschen lesbar sind, und erstellen Visualisierungen, die eine Geschichte erzählen, oder Modelle, die einen Prozess erklären oder ein Verhalten vorhersagen. In anderen Fällen werden Experimente durchgeführt, um Hypothesen zu überprüfen und zu beweisen. Das Wesentliche ist, dass die Rohdaten verwendet werden, um etwas auszugeben, das insofern wertvoll ist, als man damit etwas tun oder lernen kann.

Zu den Berufsbezeichnungen für Datenwissenschaftler gehören:

• Data Scientist
• Data Analyst
• Business Intelligence Analyst
• Machine Learning Engineer
• Junior Data Analyst

Wie viel verdienen Datenwissenschaftler?

Die Jahresgehälter reichen von 92.000 bis 138.000 $, und am 1. April 2020 lag das durchschnittliche Jahresgehalt für einen Data Scientist in den USA laut ZipRecruiter bei 119.130 $. Dies ist eine der lukrativsten hochbezahlten Karrieren in der heutigen Tech-Branche.

In einer kürzlich durchgeführten Analyse der Langzeitergebnisse von Thinkful Data Science-Absolventen zeigte sich, dass die Studenten vor Thinkful durchschnittlich 53.000 Dollar verdienten und nach Thinkful in ihrem ersten Job auf 77.000 Dollar anstiegen. Außerdem verdienten die Absolventen nach mindestens einem Jahr in diesem Bereich durchschnittlich 101.000 Dollar. Weitere Informationen finden Sie in unseren langfristigen Studienergebnissen.

Welche Fähigkeiten brauchen Data Scientists?

Dieser schnell wachsende Bereich beschäftigt sich mit einigen der größten Probleme der heutigen Welt. Aber was braucht man, um ein Data Scientist zu werden?

Bevor Sie überhaupt anfangen, die technischen Fähigkeiten zu erlernen, um in der Branche Fuß zu fassen, konzentrieren Sie sich auf die Soft Skills, die Sie wahrscheinlich schon besitzen. Diese sind für Ihre nächste Karriere als Datenwissenschaftler unerlässlich:

• Kommunikation
• Kreatives Denken
• Beziehungsaufbau
• Authentizität
• Durchhaltevermögen

Holen Sie sich ausführliche Ratschläge, wie Sie diese Fähigkeiten nutzen können, um Ihr Selbstvertrauen beim Berufswechsel zu stärken.

Zu den technischen Fähigkeiten, die wichtig sind, um die Arbeit zu erledigen, auf hohem Niveau zu arbeiten und die Karriereziele zu erreichen, gehören:

• Fortgeschrittene Programmierkenntnisse und fundierte mathematische Kenntnisse
• Leidenschaft für das Finden und Lösen von Problemen
• Analytische Techniken wie das Erstellen von Visualisierungen und die Verwendung zusammenfassender Statistiken
• Verständnis von A/B-Tests und statistischer Signifikanz
• Python zum Sammeln und Präsentieren von Daten, dann Erkenntnisse ermitteln
• SQL für Abfragen
• Maschinelles Lernen mit überwachten und nicht überwachten Modellen

Datenwissenschaft ist selten einfach. Es geht nicht einfach darum, „diese Technik anzuwenden“ oder „dieses Programm auszuführen“. Das ist zwar notwendig, aber in der Regel der einfache Teil. Sie brauchen ein gründliches Verständnis des Problems, damit Sie bestimmen können, welche Werkzeuge für Ihre Aufgabe am besten geeignet sind. Eine der wichtigsten Fähigkeiten für einen Datenwissenschaftler ist die Fähigkeit, lösbare Probleme zu finden. Das Erlernen von Datenwissenschaft ist also nicht nur eine Kombination aus Programmieren und Statistik, sondern erfordert auch einen Kontext. Sie müssen den Bereich, in dem Sie arbeiten, verstehen, damit Sie Ihre Hypothesen in der realen Welt testen können.

Hören Sie von Data Science Mentor Thanasis Paraskevas, warum SQL eine so mächtige Programmiersprache ist und wie Sie sie als Datenwissenschaftler verwenden werden.Mit mehr als 10 Jahren Erfahrung in der Anwendung von SQL im professionellen Umfeld kann er Ihnen einen Einblick in den Prozess des Erlernens und der Anwendung von SQL geben.

Wie werde ich ein Data Scientist?

Was zu lernen erfordert eine positive Feedbackschleife. Bei der Gestaltung unserer Bootcamp-Kurse bei Thinkful haben wir festgestellt, dass Studenten am besten lernen mit:

• 1-on-1 Mentoring und Karriere-Coaching
• einem umfassenden Lehrplan mit eingebauten Check-Ins
• Capstone-Projekten, die ein reales Portfolio aufbauen

Wir bieten ein beschleunigtes Vollzeitprogramm oder ein flexibles Teilzeitprogramm Data Science Kurs, damit Sie das beste Format für Ihr Leben wählen können. Unser hochmoderner Lehrplan vermittelt Ihnen alle Fähigkeiten, die Sie benötigen, um eine erfolgreiche Karriere als Datenwissenschaftler zu starten. Einige der Highlights aus unserem Data-Science-Lehrplan sind:

• Analytik und Experimentieren mit Python und SQL
• Maschinelles Lernen mit überwachten und unüberwachten Modellen
• Fortgeschrittene Spezialisierungsfähigkeiten

Wir haben unsere Programme so gestaltet, dass sie Ihren Bedürfnissen entsprechen und Sie zum Erfolg führen. Alle Kurse werden zu 100 % online angeboten und umfassen fortgeschrittene projektbasierte Lehrpläne und aktuelle Industrietools zur Erstellung realer Abschlussprojekte. Sie können unsere Kurse und Formate besser kennenlernen, indem Sie Thinkful 101 erkunden.

Thinkful investiert in Sie. Wir möchten, dass Sie Ihre zukünftige Karriere heute in den Vordergrund stellen und die Studiengebühren bezahlen, wenn Sie eingestellt werden. Wir bieten eine Vielzahl von Zahlungsmöglichkeiten an, denn Ihre finanzielle Situation sollte Sie nicht von einer neuen Karriere abhalten. Erfahren Sie, wie wir arbeiten.

Wie kann ich beim Online-Lernen erfolgreich sein?

Seit 2012 hilft Thinkful Studenten, ihre Karriere und ihr Leben zu verändern. Wir helfen Schülern dabei, sich durch Online-Lernen ein Leben lang weiterzuentwickeln. Die Thinkful-Gemeinschaft umfasst fast 600 Lehrkräfte und Mentoren sowie über 1.100 Schüler, die alle zu 100 % online interagieren. In den letzten 8 Jahren haben wir hilfreiche Techniken entdeckt, die sicherstellen, dass Sie in einer vollständig ferngesteuerten Umgebung effektiv lernen – hier sind einige Tipps, die die Grundlage für den Erfolg beim Fernlernen bilden.

Gibt es Ressourcen für Data Science-Einsteiger, die ich mir ansehen kann?

Wenn Sie es noch nicht ganz begriffen haben, Data Science ist sehr mathematisch. Zum Glück muss man kein Mathezauberer sein und kann sich die Mathematikkenntnisse aneignen, die man als Data Scientist braucht.

George Mount, unser Schulungsdesigner für Datenwissenschaft, hat drei wichtige mathematische Fähigkeiten beschrieben, die Ihnen zum Erfolg im Kurs verhelfen werden:

• Statistik – wird auf jeder Ebene der Datenwissenschaft verwendet
• Wahrscheinlichkeit – erfordert ein Verständnis von Konzepten wie Stichproben und Verteilungsfunktionen
• Maschinelles Lernen – erfordert ein Verständnis der linearen Algebra und der Infinitesimalrechnung

Er erklärte weiter, dass “ die Praxis gegenüber der Theorie im Vordergrund steht. Die Studenten lernen zwar einige der schwierigen mathematischen Grundlagen der Algorithmen, aber der Schwerpunkt liegt auf dem Verständnis, wie man sie in einem geschäftlichen Kontext effektiv einsetzt.“ Wenn Sie mehr über die spezifischen mathematischen Kenntnisse erfahren möchten, die für das Programm erforderlich sind, sehen Sie sich die Mathematik an, die Sie wissen müssen.

Wenn Sie eine Karriere als Datenwissenschaftler anstreben, ist die Beratung durch Experten ebenso wichtig wie das Erlernen der technischen Fertigkeiten des Fachs. Der Python-Programmierexperte Giles McMullen-Klien hat sich mit uns zusammengesetzt, um uns mitzuteilen, wie man eine Karriere in der Datenwissenschaft starten kann, unabhängig davon, wo man sich auf seinem Karriereweg in der Datenwissenschaft befindet.

Seine vier essentiellen Tipps für den Start einer Karriere als Data Scientist sind:

1. Bleiben Sie mit der Data-Science-Community in Verbindung
2. Halten Sie Ausschau nach Wachstumschancen
3. Finden Sie Ihre Champions und bauen Sie eine Beziehung auf
4. Heben Sie Ihre Leistungen hervor und lehren Sie andere, wo Sie können

Gehen Sie weiter auf Giles‘ Ratschläge ein, um einen Insider-Tipp zu bekommen.

Wie fange ich an?

Wenn Sie bereit sind, mehr zu lernen, mehr zu verdienen und eine Veränderung herbeizuführen, die ein Leben lang anhält – vereinbaren Sie einen Termin mit unseren Zulassungsbeauftragten für ein Einführungsgespräch zu einer Zeit, die Ihnen passt, um loszulegen.

Wir helfen Ihnen bei der Wahl des richtigen Formats und führen Sie durch die nächsten Schritte, um Ihre Karriere zu ändern und ein hoch bezahlter Datenwissenschaftler zu werden. Unsere Mitarbeiter können Ihnen auch ausführliche Informationen zu Zahlungs- und Finanzierungsoptionen für den Kurs bieten, der am besten zu Ihnen passt.