Kurs
Datenwissenschaft verstehen
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Nachdem der Harvard Business Review den Beruf 2012 als „sexiest job of the 21st Century“ bezeichnet hatte, kürte Glassdoor ihn 2016 zum „best job of the year“.
Die Haltung gegenüber Data Scientists hat sich in diesen vier Jahren deutlich verändert: 2012 ging es in den meisten Artikeln darum, zu erklären, was ein Data Scientist ist und was er genau macht. Eine kurze Google-Suche nach „How to become a data scientist“ zeigte damals, dass das Konzept je nach Person unterschiedlich ausgelegt wurde. 2016 liefert diese Suche immer noch eine Vielzahl von Artikeln und Meinungen. Während der Data Scientist früher als realistische Einzelrolle galt, beschäftigen sich immer mehr Beiträge damit, warum der Data Scientist eine Art Einhorn sei.
Es gibt schlicht noch nicht viele, die die hohen Erwartungen erfüllen – obwohl die Definition eines Data Scientists nicht eindeutig ist. Stellenanzeigen zeigen, dass Unternehmen nach Menschen suchen, die über Kommunikationsstärke, Kreativität, Cleverness, Neugier, technische Expertise … verfügen. So beschrieben wirken diese Anforderungen für viele fast unerreichbar.
Weil die Nachfrage das Angebot übersteigt, setzt sich der Trend zu Data-Science-Teams statt einzelner Data Scientists durch – und damit rückt das Was und Wie der Data Science wieder stärker in den Fokus. Ähnlich wie die Rolle des Data Scientists ist auch der Begriff Data Science vielschichtig, und es gibt zahlreiche Ratschläge für alle, die Data Science lernen wollen. Diese Infos hängen jedoch oft von Branche, Kontext und der eigenen Situation ab.
8-Schritte-Guide für Data Science
Um dich durch diesen Dschungel aus Informationen und Tipps zu führen, hat DataCamp seine Infografik „Become a Data Scientist in 8 Steps“ überarbeitet: Sie zeigt jetzt einen aktualisierten Blick auf die acht Schritte, die du gehen solltest, um Data Science zu lernen. Je nach Hintergrund und Erfahrung fallen dir manche Schritte leichter als andere.
Das Ziel bleibt, eine visuelle Orientierung für alle zu bieten, die Data Science lernen möchten – und für alle, die bereits als Data Scientist arbeiten oder Teil eines Data-Science-Teams sind und zusätzliche Ressourcen für den Feinschliff suchen.
Wenn du überlegst, Data Science zu lernen, oder gerade erst gestartet bist, lass dich von den acht Schritten der Infografik nicht abschrecken.
Data Science ist ein Marathon, kein Sprint.
Data Science zu lernen braucht Zeit und persönliches Engagement, aber langweilig wird diese Reise garantiert nicht!
Und denk daran: Es gibt zahlreiche Kurse und weitere Ressourcen, die dir den richtigen Weg weisen.
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