Daten-, KI- und Cloud-Kurse

Data Science ist ein Fachgebiet, das sich auf die Gewinnung von Informationen aus Daten konzentriert. Mit Programmierkenntnissen, wissenschaftlichen Methoden, Algorithmen und mehr analysieren Datenwissenschaftler Daten, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Du musst eine Programmiersprache wie Python oder R lernen und die Grundlagen der Mathematik und Statistik beherrschen. Kenntnisse über Datenanalysemethoden und Data-Science-Tools sind auch wichtig. Es gibt viele Möglichkeiten, Data Science zu lernen. Neben formalen Bildungswegen wie einem Studium gibt es viele andere Ressourcen, mit denen du in deinem eigenen Tempo lernen kannst. Neben Online-Kursen und Tutorials gibt es Bücher, Videos und vieles mehr.

Neben Kenntnissen in Mathematik und Statistik benötigen Data Scientists Programmierkenntnisse in Sprachen wie Python, R und SQL. Darüber hinaus erfordert Data Science die Fähigkeit, mit großen Datensätzen zu arbeiten, Kenntnisse in Datenvisualisierung, Data Wrangling und Datenbankmanagement. Auch Kenntnisse in Machine Learning und Deep Learning können nützlich sein.

Professionell kann fast jede Branche Data Science bis zu einem gewissen Grad nutzen. Organisationen im Gesundheitswesen nutzen Data Science, um Krankheiten zu erkennen und zu heilen, während Finanzunternehmen sie nutzen, um Betrug zu erkennen und zu verhindern. Alle Arten von Branchen nutzen Data Science für das Marketing, z. B. für den Aufbau von Empfehlungssystemen und die Analyse der Kundenabwanderung.

Ja, Data Science gehört zu den am schnellsten wachsenden Sektoren in den USA und weltweit. Es ist auch eine der bestbezahlten Karrieren, die es gibt. Laut Daten von Payscale verdienen erfahrene Data Scientists durchschnittlich 97.609 US-Dollar und haben eine Zufriedenheitsbewertung von vier von fünf Sternen in den USA.

Hier gibt es einiges zu beachten. Erstens kann der Einstieg in Data Science-Abschlüsse wettbewerbsfähig sein und erfordert oft gleichbleibend gute Noten. In ähnlicher Weise erfordern viele der Fähigkeiten, die für Data Science erforderlich sind, viel Studium und Geduld. Es kann mehrere Monate dauern, bis man alle notwendigen Grundlagen und auch viel praktische Erfahrung beherrscht, um sich eine Einstiegsposition zu sichern.

Ja, Sie benötigen Programmiererfahrung in Sprachen wie Python, R, SQL, Java und C/C++. Aufgrund ihrer relativ einfachen Syntax ist die Programmiersprache Python jedoch oft die bevorzugte Wahl unter Neulingen.

Für eine Person ohne vorherige Programmiererfahrung und/oder mathematischen Hintergrund kann es in der Regel 7 bis 12 Monate intensives Studium dauern, bis sie auf dem Niveau eines Einsteiger-Datenwissenschaftlers ist. Es ist jedoch wichtig, sich daran zu erinnern, dass das Erlernen nur der theoretischen Grundlagen der Data Science Sie möglicherweise nicht zu einem echten Data Scientist macht.

Wenn du die Grundlagen der Datenwissenschaft drauf hast, kannst du dich in verschiedenen Bereichen spezialisieren, zum Beispiel maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz, Big-Data-Analyse, Geschäftsanalytik und -intelligenz, Data Mining und vieles mehr.