Jeden Tag schlagen mehr Menschen den Weg in die Data Science ein. Das hat mehrere Gründe. Erstens: die boomende Nachfrage. Laut dem LinkedIn Emerging Jobs Report 2020 zählt Data Science weiterhin zu den am schnellsten wachsenden Berufen—trotz der Konjunkturdelle der Branche infolge der COVID-19-Pandemie.
Zweitens: die Gehaltsaussichten. Glassdoor-Zahlen aus 2020 zeigen, dass Einstiegsgehälter für Data Scientists bei rund 89.000 US-Dollar liegen. Und drittens: enorme Popularität. Die Harvard Business Review erklärte 2012 in einem vielzitierten Artikel den Data Scientist zum "sexiest job" des 21. Jahrhunderts.
Wenn du mit dem Gedanken spielst, in die Data Science einzusteigen, zögere nicht—leg los. Damit du auf deinem Weg vorankommst, haben wir zehn Lektionen und Praxistipps zusammengestellt, die dir helfen, dich in der faszinierenden Welt der Data Science zurechtzufinden.
- Data Science entzaubern
- Was ist eine Programmiersprache?
- Am Anfang tut es weh. Hab Geduld.
- Du bist nicht allein: Data-Science-Ressourcen
- Die Kunst des Codens
- Wo fange ich mit dem Lernen an?
- Dranbleiben und weiterlernen
- Data Science ist Mittel zum Zweck
- Große Macht bedeutet große Verantwortung
- Fazit: (Du wirst) Daten sein, mein Freund
Data Science entzaubern
Data Science fällt oft in einen Topf mit Tech-Buzzwords wie Big Data, Künstliche Intelligenz und Machine Learning. Das macht es schwer, klar zu fassen, was Data Science eigentlich ist.
Kurz gesagt: Data Science ist ein interdisziplinäres Feld, das wissenschaftliche Methoden, Programmierung, Algorithmen und Statistik verbindet, um Wissen aus Daten zu gewinnen. Es umfasst eine Reihe leistungsfähiger Werkzeuge und Methoden, die sich in nahezu jeder Branche einsetzen lassen. Die Möglichkeiten sind breit gefächert—von explorativer Datenanalyse und Datensammlungstechniken wie Web Scraping bis hin zu hochwirksamen Anwendungen wie Empfehlungssystemen, Computer Vision, autonomen Fahrzeugen und Natural Language Processing, in denen Machine Learning und Deep Learning eine Schlüsselrolle spielen.
Auch wenn Data Science für Menschen mit IT- oder Programmierhintergrund naheliegt, entwickelt sich das Feld rasant weiter. Heute gilt: Alle sind willkommen, unabhängig vom bisherigen Werdegang. Der Grund: Wenn Data Science neue Disziplinen erobert, sind Grundkenntnisse der jeweiligen Fachdomäne entscheidend. Neben Technik- und Coding-Kompetenzen sollten Data Scientists immer auch ein gewisses Maß an Business-Domänenwissen mitbringen, um ihr Tun einordnen zu können. Dazu gehört, Eingangsdaten zu bewerten, den Wert und die Gültigkeit von Erkenntnissen einzuordnen und zu unterscheiden, was sinnvoll ist und was nicht.
Was ist eine Programmiersprache?
Coden zu lernen ist ein notwendiger Schritt auf dem Weg zum Data Scientist. Daran ändert auch der Aufschwung von "No-Code"-Plattformen in Data Science und KI nichts. Solche Lösungen ermöglichen es fachfremden Nutzerinnen und Nutzern, Anwendungen zu bauen—als Antwort auf den Mangel an Softwareentwicklern. Die Kompetenzen, Ressourcen und die Denkweise von Data Scientists lassen sich aber auf absehbare Zeit kaum ersetzen.
Programmieren ist ein zentraler Bestandteil des Alltags eines Data Scientists. Aber was ist Programmierung überhaupt? Und was ist eine Programmiersprache?
Programmieren ist die Technik, mit der sich Aufgaben in einem Computersystem automatisiert ausführen lassen. Um mit einem Computer zu kommunizieren, verwenden wir Programmiersprachen. Eine Programmiersprache ist ein Satz semantischer und syntaktischer Regeln, mit denen Programmierende Anweisungen—also Algorithmen—für die Ausführung bestimmter Aufgaben formulieren.
Es gibt Hunderte von Programmiersprachen. In der Data Science sind Python und R die beiden beliebtesten. Beide eignen sich hervorragend für nahezu jede Data-Science-Aufgabe. Oft werden sie als Rivalen dargestellt, doch klüger ist es, sie als Ergänzung zu sehen: Verbündete, die sich kombinieren lassen, um ihr volles Potenzial und ihre jeweiligen Stärken auszuschöpfen. Gut, dass DataCamp ein großes Kursangebot hat, in dem du sowohl Python als auch R lernen kannst.
Am Anfang tut es weh. Hab Geduld.
Hand aufs Herz: Coden zu lernen ist hart. Das gilt für alle, unabhängig vom Hintergrund. Hör auf zu denken, jemand mit Informatik- oder Mathe-Studium sei automatisch besser für Data Science geeignet als eine Person mit geisteswissenschaftlichem Abschluss. Der Unterschied ist meist nur: Erstere haben in der Hochschule mit dem Programmieren begonnen, Letztere nicht. Aber auch Erstere haben am Anfang gekämpft.
Coden ist wie Fitnessstudio. In den ersten Tagen tut alles weh. Die Muskeln sind steif und gereizt. Du bist diesen Schmerz nicht gewohnt und willst auf der Couch am liebsten aufgeben. Gibst du jedoch nicht auf und trainierst weiter, wird es Schritt für Schritt besser. Nach ein paar Wochen knackst du Ziele, die vor Kurzem noch unerreichbar schienen. Irgendwann wird das Training zur Routine—und eines Tages stellst du fest, dass es dir Spaß macht.
Die meisten Babys brauchen neun bis vierzehn Monate, um zu sprechen. Zum Glück ist eine Programmiersprache deutlich einfacher und rudimentärer als eine menschliche Sprache. Mit Entschlossenheit kannst du nach wenigen Monaten einfache Skripte schreiben. Genau wie im Gym gilt auch beim Programmieren: Hab Geduld.
Du bist nicht allein: Data-Science-Ressourcen
Dein Data-Science-Abenteuer wird Hürden mit sich bringen. Du bleibst am Code hängen, verstehst nicht, warum ein Skript nicht läuft, oder weißt schlicht nicht, wie du eine Aufgabe anpacken sollst.
Kein Grund zur Panik: Du bist nicht allein. Eines der besten Dinge an Data Science—und generell in der Programmierwelt—ist die Fülle an Online-Ressourcen, die dir helfen, Herausforderungen zu meistern. Du musst nur die richtigen Fragen stellen, um die richtigen Antworten zu bekommen.
Hier sind Ressourcen, die dir auf deiner Reise immer wieder den Rücken freihalten:
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Stack Overflow: Das Delphi-Orakel für Programmierende. Mit über 16 Millionen Nutzerinnen und Nutzern ist Stack Overflow die große Q&A-Plattform für Programmierung. Wenn dein Python- oder R-Skript Probleme macht, landest du wahrscheinlich bei Stack Overflow auf der Suche nach Lösungen.
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Tutorials: Ärger mit Regressionsanalyse? Keine Ahnung, wie du mit Web Scraping startest? Ein Tutorial ist oft ein idealer Einstieg. Umfassende Anleitungen zu vielen Themen findest du auf etablierten Plattformen wie DataCamp und sogar auf YouTube.
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Online-Kurse: Willst du Fachexpertise aufbauen, deine Coding-Skills schärfen oder einfach deinen Data-Science-Horizont erweitern, ist ein Kurs wahrscheinlich genau richtig. Es gibt viele Angebote am Markt, auch bei DataCamp. Sieh dir unsere große Auswahl an Kursen an.
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Data-Science-Bücher: Bücher sind und bleiben eine hervorragende Wissensquelle. In den letzten Jahren sind viele Data-Science-Titel erschienen, viele davon kostenlos online. Eine Empfehlung: O’Reilly-Bücher.
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Dokumentation: Last but not least: Paket-Dokumentation. Sie ist einer der wichtigsten Aspekte guter Packages oder Libraries. Dokumentation ist die primäre Quelle, um Zweck und Funktionsweise eines Pakets zu verstehen. Spannend zu lesen ist sie selten, aber oft liegt die Lösung deines Problems in einer Funktion oder einem Parameter, den du erst durch die Doku entdeckst.
Die Kunst des Codens
Nach einigen Monaten Trainings fühlt sich dein Coden sicherer an. Du hast viele Prozesse, Syntax und Befehle verinnerlicht. Fast unbemerkt schleifen sich Automatismen ein und machen dein Skripten flüssiger.
Irgendwann siehst du das große Ganze: Du erkennst, dass Coden eine Kunst ist. Es gibt viele Wege, ein Problem zu lösen, aber manche sind effizienter als andere. Der Wunsch nach Effizienz wird deine Arbeit leiten—sowohl beim Schreiben als auch beim Ausführen deines Codes. Dadurch lernst du neue Programmierstrategien.
Ein weiterer wichtiger Punkt ist Lesbarkeit. Sie ist nicht nur für andere Programmierende wichtig, die mit deinem Code arbeiten, sondern auch für dein "zukünftiges Ich". Mit kleinen Anpassungen—z. B. in der Syntaxstruktur, bei Namen von Variablen und Funktionen sowie bei Abständen und Einrückungen—wird dein Code klarer und verständlicher. Kommentare und Funktionsdokumentation machen dir und anderen das Leben zusätzlich leichter.
Wo fange ich mit dem Lernen an?
Wir haben Data Science als interdisziplinäres Feld beschrieben, das wissenschaftliche Methoden, Programmierung, Algorithmen und Statistik verbindet, um Wissen aus Daten zu gewinnen. Ja, das ist viel für den Anfang. Data Science ist anspruchsvoll, und Neulinge fühlen sich leicht überfordert. Zum Trost: Jede Person, die in Data Science einsteigt, muss einen Lernprozess durchlaufen—es ist unmöglich, sofort alles zu wissen.
Wo also starten? Eine einzige richtige Antwort gibt es nicht. Ohne Grundlagen in Programmierung, Statistik und Mathematik kommst du jedoch nicht weit. Neben Python oder R ist SQL ein klares Muss. Und was Mathe und Statistik betrifft: Keine Angst. Es braucht Zeit, aber du wirst verstehen, was ein p-Wert oder ein künstliches neuronales Netz ist.
Parallel kannst du anderes tun, um sichtbarer zu werden und deine Jobchancen zu erhöhen. Lege dir ein Portfolio an. Sehr zu empfehlen: unser DataCamp Workspace—eine Online-Umgebung, in der du Code schreibst, spannende Datensätze analysierst und dein Data-Science-Portfolio aufbaust. Außerdem kannst du Artikel schreiben, an Data-Science-Wettbewerben teilnehmen oder Data-Science-Zertifizierungen anstreben.
Dranbleiben und weiterlernen
Wenn du glaubst, mit dem ersten Data-Science-Job sei die Reise zu Ende, liegst du falsch. Data Science ist dynamisch und verändert sich rasant. Was heute Trend ist, kann morgen überholt sein. Einen Eindruck vom Ökosystem vermittelt diese Grafik.
Quelle: FirstMark
Daraus folgen zwei Dinge. Erstens: Data Science ist lebenslanges Lernen. Wenn du nicht dranbleibst, riskierst du, abgehängt zu werden.
Zweitens: Es ist unmöglich, alle Sprachen und Technologien zu beherrschen. Wähle also danach aus, was dein Job erfordert und wofür du dich am meisten begeisterst.
Data Science ist Mittel zum Zweck
Welchen Wert hat deine Arbeit als Data Scientist, wenn du die Relevanz deiner Projekte nicht vermitteln kannst? Was bringt eine tiefgehende Datenanalyse, wenn niemand versteht, was du tust?
Das Ziel von Data Science ist es, aus Daten Erkenntnisse zu gewinnen und diese in Wert zu übersetzen. Data Science ist also kein Selbstzweck, sondern ein Weg, Wert zu schaffen. Kompetenzen wie klare Kommunikation, Storytelling und kreatives Denken sind entscheidend, um Insights in Wirkung zu verwandeln. Insofern sind nicht-technische Fähigkeiten in der Branche ein echter Gewinn.
Große Macht bedeutet große Verantwortung
Das ist wahrscheinlich die wichtigste Lektion. Data Science steckt hinter vielen der wertvollsten Anwendungen und Erfindungen unseres Alltags. Unsere Gesellschaften verändern sich rasant—angetrieben durch die disruptive Kraft von Data Science und Künstlicher Intelligenz, neben anderen Technologien.
In Zeiten von Unsicherheit und tiefgreifendem Wandel ist es wichtig, kritisch und vorsichtig zu bleiben. Unser Arbeitsalltag dreht sich um riesige Datenmengen, Modellierung und die Übersetzung von Insights in Wert. Dennoch sollten wir immer wieder über den Bildschirmrand hinausblicken und die gesellschaftlichen Folgen unserer Arbeit reflektieren.
Kritisch und verantwortungsvoll zu handeln, ist der erste Schritt, um Missbrauch vorzubeugen und eine faire Zukunft zu sichern.
Fazit: (Du wirst) Daten sein, mein Freund
Zum Schluss noch eine letzte Lektion: Data Science verändert nicht nur die Gesellschaft, sie wird auch dein Leben dauerhaft prägen.
Die Welt ist komplex. Wir haben es ständig mit Prozessen und Systemen zu tun, die unser Verständnis übersteigen. Um diese Komplexität zu fassen, arbeiten wir mit Modellen—vereinfachten Beschreibungen der Realität. In diesem Sinne liefert Data Science viele Modelle, die uns helfen, die Welt zu verstehen. Das relationale Modell für Datenbanken etwa strukturiert Informationen und beschreibt komplexe Phänomene. Soziale Netzwerkanalysen zeigen, wie Informationen von Person zu Person fließen oder wie wir die Netzwerke, in denen wir uns bewegen, nutzen können. Und die mathematischen Modelle hinter Machine-Learning-Anwendungen sind nicht nur essenziell, damit Computer lernen—sie eröffnen auch neue Perspektiven auf menschliche Intelligenz und damit auf uns selbst.
Es gibt noch einen Grund, warum dich Data Science verändert. Wir leben im Zeitalter von Big Data. Täglich entstehen und werden Unmengen an Daten gesammelt. Daten sind nichts anderes als Informationen aus vielen Quellen. Lesen lässt uns aus Büchern lernen, und Datenkompetenz lässt uns aus Daten lernen. Das ist bemerkenswert, denn Daten eröffnen beispiellose Wege, jedes erdenkliche Feld zu untersuchen—von Medizin, Psychologie und Kunst bis hin zu Klimawandel, Astronomie und Geschichte.
Data Science gibt dir die Werkzeuge, Daten zu analysieren—was du daraus machst, hängt allein von deiner Neugier und Fantasie ab. Also weiter geht’s: Da draußen wartet eine ganze Welt darauf, von dir (neu) entdeckt zu werden. Starte jetzt, indem du deine Datenkompetenzen online aufbaust.
