Data Scientist-Kurs: Wie startet man richtig durch?

ancre 🇩🇪 : Karriere als Data Scientist Kurs.

Im heutigen technologischen Zeitalter herrschen Daten vor. Sie sind vor allem für Unternehmen von Bedeutung, da sie sie als unverzichtbare Ressource für die Verfolgung relevanter Geschäftsstrategien betrachten. Die Notwendigkeit, diese Daten zu analysieren, hat ein Technologiefeld entstehen lassen, das auf dem Arbeitsmarkt immer mehr an Bedeutung gewinnt: Data Science (dt. Datenwissenschaft). Die Fachleute in diesem Bereich sind sehr begehrt, so dass viele junge Absolvierende und bereits berufstätige Menschen sich Berufen wie Data Scientist oder Data Analyst zuwenden.

Die Data Science ist für viele zu einer Karrieremöglichkeit geworden. Dabei handelt es sich um einen Bereich, in dem es um die Analyse großer Datenmengen mithilfe fortgeschrittener Werkzeuge und Techniken wie künstlicher Intelligenz geht. Daher möchten viele Menschen eine Karriere in der Datenwissenschaft aufbauen. Am besten ist es, wenn Du deine Karriere als Data Scientist Kurs oder eine Ausbildung an einer Universität beginnst. Dies erfordert jedoch Grundkenntnisse in Statistik, Mathematik und Informatik. Wenn Du Data Scientist werden und eine entsprechende Ausbildung absolvieren möchtest, musst Du bestimmte Vorkenntnisse haben. Daher solltest Du die folgenden Punkte berücksichtigen.

Verstehe, was Du lernen musst

Du wirst ein Programm aus den vielen existierenden Data Science Ausbildungsangeboten auswählen, sei es ein Bootcamp oder ein Präsenzkurs an einer Universität. Zuvor musst Du jedoch deren Inhalt verstehen. Wie lange dauert die Ausbildung? Welche Programmiersprachen wirst Du lernen? Ist die Ausbildung anerkannt? Wird sie zu einer Zertifizierung oder einem Diplom führen?

Du kannst Dich direkt informieren oder Data Scientists kontaktieren, die Dir Feedback zu den von ihnen absolvierten Ausbildungen geben können. Um eine erfolgreiche Karriere als Data Scientist zu haben, musst Du nämlich mehrere Module erlernen, die von Programmiersprachen bis hin zu Data-Science-Tools reichen. Wenn Du diese beherrschst, kannst Du besser in die Datenwissenschaft einsteigen.

Lerne, in Python und R zu codieren

Wenn Du eine Ausbildung in Data Science absolvieren möchtest, musst Du unbedingt lernen, in Python und R zu programmieren, damit Du Dich bei Deiner Arbeit wohlfühlst. Allerdings wird eine dieser Sprachen von Data Scientists oft der anderen vorgezogen. Dennoch solltest Du bereits in Deiner Ausbildung wissen, dass die Hochschulen R bevorzugen, während Python in den Unternehmen zum Standard geworden ist. Du musst nicht unbedingt beides lernen, aber das Wichtigste ist, dass Du Dich in einem der beiden Programme weiterbildest, um Dich in der Data Science zu profilieren. Die in diesem Bereich verwendeten Werkzeuge und Technologien können von Data Scientists mit den richtigen Fähigkeiten mithilfe von Python und R leicht entworfen werden.

Während der Ausbildung werden in den Python-Programmierkursen die Grundprinzipien der Sprache vermittelt. Du erwirbst Kenntnisse über Datenstrukturen, Datenbanken, Anwendungsprogrammschnittstellen sowie den Entwurf von Modellen für Machine Learning (ML).

Vertiefe Deine Kenntnisse über Machine Learning, Modellierung und Programmierung

Machine Learning, Modellierung und Programmierung sind die Werkzeuge der Data Science, die Data Scientists beherrschen müssen. In diesem Sinne musst Du Dir Fähigkeiten im Bereich Machine Learning, Datenbanken und Programmierung aneignen, damit Du diese Werkzeuge nutzen kannst. So fällt es Dir leichter, die riesigen Datenmengen von Big Data zu analysieren und daraus Ergebnisse abzuleiten, einschließlich nützlicher Berichte für die Visualisierung von Daten.

Es ist wichtig zu wissen, dass Du Machine Learning bis ins kleinste Detail verstehen musst. Eine vielversprechende Karriere beginnt mit dem Verständnis dessen, was ML-Lernen ist. Die Technologien entwickeln sich schnell. Du musst Dir also Zeit für Machine Learning nehmen und gleichzeitig die Ausbildung in Data Science absolvieren. Unternehmen verlangen oft, dass die Bewerbenden die Fähigkeit haben, Daten mit den neuesten verfügbaren Tools zu analysieren.

Folge den neuesten Trends im Bereich Data Science 

Die Data Science ist eine Welt, die sich ständig dynamisch weiterentwickelt. Wenn Du eine erfolgreiche Karriere in diesem Bereich anstrebst, musst Du über die neuesten Trends in Bezug auf die verwendeten Werkzeuge und Techniken auf dem Laufenden sein. Man kann zum Beispiel Datenanalyse auf unterschiedliche Weise lernen, da es verschiedene Methoden der Data Analytics gibt. Unternehmen bevorzugen Bewerbende, die in der Lage sind, aus ihren Daten viel detailliertere Informationen zu erstellen.

Kurse zu Themen wie Big Data, Hadoop oder Spark vermitteln die Grundlagen. Anschließend solltest Du Deine Kenntnisse in anderen Business-Intelligence-Tools wie Power BI oder Tableau vertiefen. So kannst Du Deine Fähigkeiten und Deine aktuellen Kompetenzen hervorheben. Halte Dich also stets über die neuesten Entwicklungen bei Data-Science-Tools auf dem Laufenden, damit Deine Karriere erfolgreich beginnt.

Entwirf ein Portfolio

Deine Karriere und Deine Fähigkeiten gewinnen mehr an Wert, wenn Du sie der Personalabteilung beweisen kannst. Um dies zu erreichen, solltest Du ein Portfolio erstellen, in dem Du Deine Erfahrungen hervorheben.

Du solltest wissen, dass es keine Bewerbenden für eine Stelle gibt, die noch nie als Data Scientist gearbeitet haben und dennoch Experten und Expertinnen sind. Deshalb musst Du daran arbeiten, ein Portfolio an Projekten, beherrschten Programmiersprachen, Werkzeugen und Techniken aufzubauen, die für Data Science notwendig sind. Praktika sind ein großer Vorteil, um dies zu erreichen. Dadurch können Unternehmen Deine Bewerbung mit mehr Interesse betrachten. Auf diese Weise kannst Du Deine Karriere vorantreiben.

Erhalte eine Zertifizierung

Data Science ist ein weites Feld, das viele Aufgaben und Aktivitäten umfasst, die die Beherrschung zahlreicher Werkzeuge erfordern. Wenn Du nach einer Möglichkeit suchst, Dich zu profilieren, informiere Dich nach Zertifizierungen.

Eine Zertifizierung in Data Science ist ein Beweis für Deine Fähigkeiten. Unternehmen wenden sich nun dem Cloud-Computing zu. Mit einer Zertifizierung von einem Public-Cloud-Anbieter kannst Du zum Beispiel schneller einen Job bekommen und Dich beruflich weiterentwickeln.

Wenn Du eine Zertifizierung erhältst, bekommst Du viele neue Möglichkeiten. Abgesehen von der Data Science kannst Du Dich auch in anderen Berufen weiterentwickeln (z. B. Machine Learning Engineer, Data Analyst, Data Engineer oder Experte/Expertin für Amazon Web Services).