Die angesagtesten Data-Science-Fähigkeiten, die Sie im Jahr 2023 benötigen werden

Der Oberbegriff „Datentechnologie“ umfasst zahlreiche Disziplinen, Datenanalyse, Datengewinnung, künstliche Intelligenz, maschinelle Wissensgewinnung, Tiefenforschung und verwandte Bereiche. Die Datenwissenschaft ist stolz darauf, eine der Branchen zu sein, die den schnellsten Anstieg der Einkommensmöglichkeiten und beruflichen Möglichkeiten verzeichnet. Aufgrund der steilen Lernkurve in diesem Bereich gehört zu den Anforderungen an Informatiker häufig die unerwartete Ansammlung umfangreicher Daten. Darüber hinaus benötigen Datenwissenschaftler solide zwischenmenschliche und verbale Austauschfähigkeiten sowie Kenntnisse in Programmiersprachen und statistischen Berechnungen.

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Der Bedarf an Fachkräften für die informationsgestützte Entscheidungsfindung nimmt zu. Prognosen deuten auf einen Anstieg der Karrieren im Bereich Statistiktechnologie um 15 % hin, wobei bis zum Jahr 2020 voraussichtlich 110.000 neue Stellen für statistikgesteuerte Entscheidungsträger hinzukommen werden. Basierend auf unserer weltweiten Talentanalyse sind die am stärksten nachgefragten Fähigkeiten im Bereich Informationstechnologie -wie umfassen Arithmetik, Statistik, technisches Wissen über Datenmanagement, statistische Programmierung und Datenvisualisierung.

Unternehmen greifen für zahlreiche Zwecke auf Fakten und wissenschaftliche Erkenntnisse in der modernen Unternehmenslandschaft zurück, um die Produktverbesserung zu verbessern, die Kundenbindung zu stärken und neue Geschäftsaussichten zu entdecken. Diese wachsende Abhängigkeit von informationstechnologischem Know-how ist für Agenturen von entscheidender Bedeutung, um ihre Wettbewerbsfähigkeit in ihren jeweiligen Branchen zu bewahren, zu stärken und zu bewahren.

Ganz gleich, ob Sie Ihre Python-Kenntnisse verbessern möchten oder gerade erst mit der Erforschung der Statistikwissenschaft beginnen, wir verfügen über umfassende Quellen, die Sie auf Ihrem Weg unterstützen.

Ein Data-Science-Kurs ist ein strukturierter Weg zur Entwicklung der entscheidenden Fähigkeiten für einen Erfolgsberuf. Veröffentlichungen zur Datenwissenschaft bieten in der Regel einen Lehrplan, der die grundlegenden Konzepte, Werkzeuge und Techniken abdeckt, die in diesem Bereich verwendet werden. Diese Form gewährleistet, dass auch ungeübte Personen eine stabile Basis aufbauen können.

Wer ist ein Datenwissenschaftler?

Datenwissenschaftler sind analytische Experten, die die Leistungsfähigkeit der Datenwissenschaften nutzen und ihr Fachwissen nutzen, um Muster zu erkennen und Daten effektiv zu verarbeiten. Sie sind in der Lage, komplexe geschäftliche Herausforderungen zu lösen, indem sie ihr Branchenwissen, ihr Kontextverständnis und eine gesunde Portion Skepsis gegenüber etablierten Annahmen nutzen.

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Top-Must-Have-Fähigkeiten für Datenwissenschaftler:

Datenwissenschaftler benötigen eine Mischung aus realistischen Kompetenzen und wesentlichen Unternehmensfähigkeiten. Nachfolgend finden Sie eine Liste der 30 wichtigsten Fähigkeiten, die für den Erfolg in der Informationswissenschaft im Jahr 2023 entscheidend sind. Die Kompetenzen, die für eine Karriere als Datenwissenschaftler erforderlich sind, lassen sich in folgende Kategorien einteilen: Grundlegende Datenwissenschaftskompetenzen, Technische Datenwissenschaftskompetenzen, Programmierfähigkeiten für Daten Naturwissenschaftliche und geschäftliche oder domänenbezogene Kenntnisse.

Lineare Algebra: Lineare Algebra würde möglicherweise wie ein komplexes Mathematikfach klingen. Es ist jedoch ein echter Game-Changer in der Welt der Fakten, der Technologie und des maschinellen Lernens. Es ist wie der Superheld der Arithmetik, der das System kennenlernt. Die meisten dieser schicken Maschinen lernen Mode kennen? Man könnte davon ausgehen, dass sie die Sprache der Matrizen sprechen. Sogar Datensätze tarnen sich regelmäßig als Matrizen, was die lineare Algebra zu einer grundlegenden Begabung macht.

Statistiken: Statistiken wirken oft einschüchternd, wie der Sherlock Holmes der Aufzeichnungstechnologie. Sie sind die Detektive, die uns dabei helfen, versteckte Stile in Daten zu finden und sie in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Datenwissenschaftler verlassen sich auf Aufzeichnungen, um Fakten zu erfassen, zu prüfen, zu analysieren und daraus wichtige Schlussfolgerungen zu ziehen. Das ist der Name des Spiels hinter quantifizierbaren mathematischen Methoden, die Klarheit in komplizierte Variablen bringen.

Microsoft Excel: Lassen Sie uns nun über Microsoft Excel sprechen. Es ist wie der treue Begleiter auf dem Weg zur Informationswissenschaft. Excel wandelt chaotische, unstrukturierte Daten in ein übersichtliches und verständliches Layout um. Es ist Ihr Werkzeug der Wahl für die Datenbearbeitung, mit dem Sie schnell Datenergebnisse optimieren, herausfiltern, eingeben, zusammenführen und vereinfachen können. Sie können sogar Pivot-Tabellen und Diagramme erstellen, und es verfügt über eine Zusatzfunktion namens Visual Basic for Applications (VBA) für noch mehr Magie.

Entscheidungsfindung: In der Welt der Statistiktechnologie ist es von entscheidender Bedeutung, die Auswirkungen von Auswahlen auf Ergebnisse zu kennen. Stellen Sie sich vor, Sie hätten einen Kompass, der Sie steuert. Datenwissenschaftler kombinieren ihre Fähigkeiten mit Maschinenmeistern, um sich in diesem komplexen Terrain zurechtzufinden, und nutzen ihr Wissen, um fundierte Entscheidungen zu treffen, die das Spiel verändern können.

Grundlagen der Datenwissenschaft: Denken Sie an die Grundlagen; Sie können die Grundlage für Ihre Daten- und Technologiereise sein. Sie müssen sich gut mit der Datenwissenschaft, dem Kennenlernen von Geräten und den Grundlagen der künstlichen Intelligenz auskennen. Und es ist wichtig, die Unterschiede zwischen Deep Learning und Machine Learning zu verstehen – sie sind wie nahe Verwandte in der Familie der Statistik- und Technologietechnologien.

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Technische Datenwissenschaftskompetenzen:

Maschinelles Lernen: Die Datentechnologie basiert in hohem Maße darauf, dass Geräte mithilfe von Algorithmen wie Random Forests, K-Nearest Neighbors, Naive Bayes und Regressionsmodellen Wissen gewinnen, um Daten zu modellieren und daraus Erkenntnisse zu ziehen.

Neuronale Netze: Neuronale Netze, die von der Funktionsweise des Gehirns inspiriert sind, können verborgene Muster in Informationen analysieren und entdecken und gleichzeitig ihre Gesamtleistung im Laufe der Zeit ständig verbessern.

Hadoop: Apache Hadoop, ein Open-Source-Framework, ermöglicht die effiziente Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen, indem es die Arbeitslast auf mehrere Computer verteilt.

Cloud Computing: Datenwissenschaftler nutzen die Stärke von Plattformen wie Google Cloud, AWS und Azure, um umfangreiche Datensatzvorgänge mit unterschiedlichen Geräten, Sprachen und Datenbankstrukturen abzuwickeln.

Software-Tools: Allzweck-Tools wie Pandas und NumPy in Python sind für die Datensatzmanipulation von entscheidender Bedeutung, auch wenn spezielle Anwendungen wie OpenCV bei der PC-Vision in Echtzeit helfen.

Deep Learning: Deep Learning, ein Teilbereich der Datenwissenschaft, beschleunigt Aufgaben wie die Datenanalyse und -interpretation und erntet damit Vorteile für Datenwissenschaftler, die mit großen Datenmengen zurechtkommen.

Datenbankverwaltung: Wissensmanagementsysteme helfen beim effizienten Speichern und Abrufen von Daten und unterstützen so die Zusammenarbeit von Statistikunternehmen und Teams.

Datenverarbeitung: Datenwissenschaftler gehen Datenprobleme an, indem sie unstrukturierte Informationen überarbeiten und in ein nutzbares Layout umwandeln und so das Analysesystem rationalisieren.

Mathematik: Mathematische Informationen sind die Grundlage für den Erwerb von Kenntnissen über Algorithmen, Datenanalyse und Wahrnehmungsentdeckung, was sie zu einer wichtigen Fähigkeit für Datenwissenschaftler macht.

Statistische Analyse: Datenwissenschaftler müssen sich mit Daten auskennen, zu denen beschreibende Daten, Zufallsverteilungen, Stichproben, Populationen und Hypothesentests gehören, bevor sie sich mit Methoden des maschinellen Lernens befassen.

Big Data: Der Umgang mit großen, etablierten oder unstrukturierten Datensätzen, die regelmäßig als „Big Data“ bezeichnet werden, erfordert Geräte wie Spark und Hadoop, um Datensätze korrekt zu steuern und zu verarbeiten.

Datenvisualisierung: Bei der Datenvisualisierung werden Datensätze visuell dargestellt, um Nachrichten zu übermitteln und Bewertungsergebnisse hervorzuheben. Es erweitert das Wissen und die Erkenntnisse über berühmte Fähigkeiten. Zu den Standarddatenvisualisierungen in der Statistiktechnologie gehören Balkendiagramme, Histogramme und Kreisdiagramme.

Business Intelligence: Der Beruf eines Datenwissenschaftlers erfordert nicht immer technisches Talent; Es geht auch um Know-how im wirtschaftlichen Kontext. Unternehmen verlassen sich auf Informationen, um ihre Systeme zu verbessern, die Rentabilität zu steigern und zu expandieren. Daher sind betriebswirtschaftliche Kenntnisse für einen Informatiker unerlässlich.

Explorative Datenanalyse (EDA): EDA ist eine Datenauswertungsmethode, die sichtbare Geräte verwendet, um Trends, Stile und Erkenntnisse zu entdecken. Es verwendet statistische Zusammenfassungen und grafische Darstellungen, um Annahmen zu überprüfen und die Fakten besser zu verstehen.

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Programmierkenntnisse für Data Science:

Python: Python ist eine flexible und äußerst gefragte Programmiersprache in der Technologiewelt, insbesondere für datentechnologische Technologie. Es ist die Cross-to-Sprache zum Erstellen von Geräten, zum Erlernen von Moden, zum Verwalten von Daten und zum Optimieren von Aufgaben wie der Einführung von DAG-Berichten. Mit seiner aufrichtigen Syntax ermöglicht Python Statistikwissenschaftlern eine robuste Informationsanalyse.

Flask: Flask, ein Python-basiertes Web-Framework, vereinfacht die Entwicklung von Web- und Backend-Paketen. Es bietet Entwicklern die vollständige Kontrolle über den Zugriff auf Statistiken und nutzt Geräte wie Werkzeug und Jinja für Flexibilität und Effizienz.

SQL und Data Warehousing: Datenwissenschaftler müssen über SQL-Kenntnisse verfügen, da dies für die Datenmanipulation, den Pipeline-Aufbau und die Statistikextraktion aus Datenbanken von entscheidender Bedeutung ist. SQL spielt eine zentrale Rolle im Datenverarbeitungs- und Modellierungsbereich.

Apache Spark: Apache Spark, eine offene verteilte Verarbeitungs-Engine, ist ein ideales Tool für die Bewältigung großer Datenmengen. Mit In-Reminiscence-Caching und optimierter Fragenausführung sorgt Spark für schnelle Ergebnisse bei der Abfrage großartiger Datensätze und ist somit ideal für wichtige Statistikverarbeitungsaufgaben.

Abschluss:

Das rasante Wachstum der Ära hat den Weg für beträchtliche Aufgabenmöglichkeiten im sich ständig weiterentwickelnden Technologieunternehmen geebnet. In dieser schnelllebigen Welt ist der Umgang mit Statistiken schwierig geworden. Datenwissenschaftler spielen in Organisationen und Unternehmen eine entscheidende Funktion, indem sie umfangreiche Statistikressourcen, oft Milliarden von Statistikfaktoren, nutzen, um effektive Pläne und Strategien zu entwickeln. Wenn Sie eine Karriere in der Datenwissenschaft aufbauen möchten, denken Sie daran, sich für einen Datenwissenschaftskurs anzumelden, der Ihnen dabei hilft, das Wissen und die Fähigkeiten zu erwerben, die Sie benötigen, um auf dem wettbewerbsintensiven Prozessmarkt bestehen zu können.