Deine Aufgaben als Data Scientist
Das stetige Wachstum der Datenmengen, auf die sie Zugriff haben, stellt Unternehmen gleichermaßen vor Herausforderungen und eröffnet ihnen bis dato unbekannte Möglichkeiten. Um einen maximalen Nutzen aus Daten zu ziehen, benötigen sie jedoch qualifizierte Spezialisten wie Data Scientists. Doch was sind die Aufgaben eines Data Scientist? Das soll dieser Artikel näher erläutern.
Data Scientist – eine Definition
Als Data Scientist schaffts du eine solide Datenbasis für dein Unternehmen. Anschließend machst du diese nutzbar, indem du nach verborgenen Mustern suchst, darauf aufbauend Prognosen ableitest und entsprechende Handlungsempfehlungen aussprichst.
Was macht ein Data Scientist?
In der heutigen Geschäftswelt sind Daten im Überfluss vorhanden. In ihrer Grundform sind sie jedoch unstrukturiert und kaum von Nutzen. Als Data Scientist ist dein Hauptziel, Daten zu sammeln, zu analysieren und für das Unternehmen nutzbar zu machen. Die Fragestellungen, denen du dich als Data Scientist widmest, sind vornehmlich zukunftsgerichtet und auf die Verbesserung von Modellen und Vorhersagen gerichtet. Beispielhafte Fragen können lauten:
- Welche Daten benötige ich für eine Vorhersage und wie adressiere ich Fehler und Bias?
- Wie erhöhe ich die Vorhersagegenauigkeit, wie halte ich Abweichungen möglichst gering?
- Wie präsentiere ich die Ergebnisse bestmöglich?
Während die grundlegenden Schritte einer Analyse sich oft gleichen, unterscheiden sich Ziel und Methodik im Detail von Analyse zu Analyse. Ein beispielhafter Ablauf ist etwa.
- Formulierung einer relevanten Fragestellung
- Sammlung und Auswahl benötigter Daten
- Data Mining und Datenanalyse
- Aufzeichnung der Analyse und Interpretation der Ergebnisse
- Abschlussbericht
Besonders wichtig sind der Aufbau eines Verständnisses für die Daten vor der Analyse und die damit eingehende Bereinigung der Daten. Da die Analyse später automatisch abläuft, sind eine korrekte und robuste Modeliierung aufbauend auf dem Grundverständnis die einzige Möglichkeit, eine möglichst hohe Korrektheit zu garantieren.
Welche Fähigkeiten braucht ein Data Scientist?
Als Data Scientist benötigst du solide Fähigkeiten in mindestens einer der relevanten Programmiersprachen, vornehmlich Python und R. Neben IT-Kenntnissen benötigst du jedoch auch eine Fülle an Fähigkeiten in anderen Bereichen:
- Kenntnisse in der Mathematik und Statistik – die grundlegenden Annahmen der Modellierungen basieren auf Konzepten der Statistik
- Kenntnisse im Bereich Machine Learning – selbstlernende Software ist im Bereich der Datenanalyse stark wachsend
- Kreativität – kreative Herangehensweisen können ein Schlüssel sein, um Lösungen für fehlerhafte oder unvollständige Datensets zu finden
- Kenntnisse im wirtschaftlichen und technischen Bereich deines Unternehmens – deine Arbeit dient letztendlich der Verbesserung der Business Performance und deine Analysen sind auf den geschäftlichen Alltag deines Unternehmens ausgerichtet
- Überzeugungskraft und Kommunikationsstärke – Entscheidungsträger, für die du deine Analysen durchführst, verfügen nicht immer über einen hohen Kenntnisstand im Bereich der Data Science. Umso wichtiger ist es, dass du ihnen verständlich machst, was du herausfindest und wie es dem Unternehmen nützen kann