Aspekte einer datenwissenschaftlichen Ausbildung im Jahr 2020: Aktuelle Schulnachrichten

Aspekte einer datenwissenschaftlichen Ausbildung im Jahr 2020

Abgelegt in Bildungswesen by am Juli 25, 2020

Aspekte einer datenwissenschaftlichen Ausbildung im Jahr 2020.

Data Science-Ausbildung: Data Science ist nicht mehr auf ein Silicon Valley-Phänomen beschränkt, sondern hat sich in fast allen Sektoren zu einem der wichtigsten Aspekte des Geschäfts entwickelt.

Vom Einzelhandel bis zum Bankgeschäft nutzen Unternehmen aller Branchen Daten, um das Kundenerlebnis zu verbessern und die Gewinne zu steigern. Dies hat den Bedarf an qualifizierten Datenwissenschaftlern erhöht. Lesen Sie weiter, um mehr zu erfahren.

Aspekte einer Ausbildung in Data Science

Wenn ein Artikel in Harvard Business Review Data Science als eine der gefragtesten Jobs des 21st Jahrhunderts bezeichnet, war mehr als nur ein intelligentes Wortspiel. Ein Bericht von Gartner Es wird geschätzt, dass Big Data in den nächsten drei Jahren voraussichtlich sechs Millionen neue Arbeitsplätze schaffen wird. Diese Zahl ist eine Schätzung allein für die USA.

Die Anforderungen der Industrie haben unzählige Impulse gegeben datenwissenschaftliche Kurse im Online-Webspace zu wachsen. Wenn es jedoch darum geht, welche Aspekte eine gute Ausbildung in Data Science ausmachen, sind die Definitionen oft unscharf. Eine Google-Suche nach 'datenwissenschaftliche Kurse'liefert 56.2-Millionen-Ergebnisse, und angesichts der Bandbreite der Portale, die kostenlose oder kostenpflichtige Schulungen anbieten, kann jeder die Werkzeuge und Fähigkeiten beherrschen, die für eine Karriere in der Datenwissenschaft erforderlich sind. Dies ist jedoch nur ein Teil des Prozesses. Für angehende Datenwissenschaftler ist es auch wichtig, die folgenden Aspekte von a zu berücksichtigen Datenwissenschaft Bildung:

Problemlösung in der realen Welt:

Die Beherrschung aller Fähigkeiten in einem Data Science-Kurs ist wichtig, doch Data Science zielt darauf ab, Big Data-Analysen zur Lösung geschäftlicher Probleme zu nutzen. Es erfordert Antworten auf Herausforderungen zu finden, denen man in der realen Welt begegnen würde. Fragen könnten zum Beispiel lauten: Welche Geschäftsentscheidungen können verbessert werden? Wie können Unternehmen die Verbesserung ihrer Unternehmen messen? Welche Entscheidungen werden sich auf die zukünftige Leistung auswirken? Was könnten die Implementierungsbeschränkungen sein? Eine Data Science-Ausbildung ermöglicht es den Studierenden, diese Fragen zu beantworten, bevor sie sich mit der Anwendung von Daten und statistischen Techniken befasst.

Customer Attrition ist ein Beispiel für die Problemlösung in der realen Welt. Jedes Unternehmen ist darauf ausgerichtet, seine besten Kunden zu halten. Die Problemlösung erfolgt in der Art und Weise, dass die Ereignisse eines möglichen Kundensegments vorhergesagt werden. Datenwissenschaftler müssen Vorhersagen über Abriebrisiken treffen, sodass das Unternehmen ausreichend Zeit hat, wirksame Risikominderungsstrategien zu implementieren.

Über Zahlen nachdenken:

Während Datenwissenschaftler zu guten Problemlösern ausgebildet werden, lernen sie auch, die richtigen Herausforderungen zu identifizieren, die zu sinnvollen Erkenntnissen führen. Es kommt jedoch vor, dass die Herausforderungen, deren Lösungen für ein Unternehmen den höchsten Wert haben, oft eine nicht mathematische Denkweise erfordern. Während Datenwissenschaftler in der Regel abstrakte Denker sind und Probleme mit einer technischen und akademischen Denkweise angehen, ist es auch für sie wichtig, ihre Lösungen so zu denken und zu konzipieren, dass sie effektiv an die Zielgruppe kommuniziert werden können.

Unter Berücksichtigung dieser Parameter ermöglicht eine Data-Science-Ausbildung dem Einzelnen, nicht nur gut mit Zahlen umzugehen, sondern auch unternehmerisch versiert zu sein, Lösungen zu entwickeln, die dem Verbraucher zugute kommen. Daher ist es für Datenwissenschaftler entscheidend, die hochtechnischen Informationen in eine Sprache übersetzen zu können, die ein Unternehmer verstehen kann. Ebenso sollten sie in der Lage sein, eine Geschäftsanforderung in eine analytische Untersuchung umzusetzen. Deshalb,

Eine datenwissenschaftliche Ausbildung ermöglicht es Back-End-Datenwissenschaftlern, über die grundlegende Forschung und Entwicklung hinauszugehen und auch aus Kundensicht zu denken.

Statistisches Denken:

Die Entwicklung eines Verständnisses des statistischen Know-hows steht im Vordergrund des Data-Science-Toolkits. Es beinhaltet auch die Entwicklung einer intensiven Kenntnisse über Algorithmen und deren Anwendungen und gehört zu den Kernaufgaben eines Data Scientists. Die Anwendung einer statistischen Denkweise ist jedoch sowohl eine Kunst als auch eine Wissenschaft. Data-Science-Kurse ermöglichen es Data Scientists, beliebige Daten zu modellieren, indem sie Algorithmen implementieren, um statistisch fundierte Empfehlungen und Vorhersagen zu erstellen. Sie erkennen nicht nur Diskrepanzen in den Daten, sondern leiten auch bahnbrechende Erkenntnisse aus Branchenberichten ab.

Statistische Flexibilität ist ebenso wichtig wie technisch Scharfsinn, denn in diesem Bereich ändern sich die Ergebnisse und Prognosen alarmierend. Ein Team von Datenwissenschaftlern arbeitet zusammen, tauscht Erfahrungen und Wissen aus, um sicherzustellen, dass die analytischen Erkenntnisse den Marktanforderungen entsprechen. Als Datenwissenschaftler ist es daher wichtig zu wissen, wie man auch mit begrenzten Ressourcen auf eine Lösung zugehen kann. Data Science ermöglicht es den Studierenden, Daten zu manipulieren und auf einen Algorithmus anzuwenden, der die anstehende Herausforderung am besten löst.

Während eine Karriere in der Datenwissenschaft eine solide Grundlage für technische Fähigkeiten erfordert, erfordert dies auch ein tieferes Verständnis der verschiedenen Szenarien, in denen diese technischen Fähigkeiten angewendet werden können. Data Science ist eines der neuen und aufstrebenden Gebiete, über die alle sprechen, und die Karrieremöglichkeiten sind endlos. In einer aktuellen Studie IBM gab bekannt, dass der jährliche Bedarf an Datenwissenschaftlern, Dateningenieuren und Datenentwicklern 7,00,00 per 2020 erreichen würde.

Wann SAS befragten Datenwissenschaftler, um zu erkennen, welche Merkmale hervorragende Datenwissenschaftler, starke Logik und analytische Fähigkeiten auf die Liste gesetzt haben. Interessant ist auch, dass nur 41 Prozent der Befragten über diese Fähigkeiten verfügt. Während jedes Unternehmen seine eigenen Rekrutierungsparameter hat, wenn es um Data Scientists geht, sind die oben genannten Aspekte die allgemeinen Voraussetzungen für eine Data Science-Rolle.

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