Die Datenwissenschaft erlangte vor einigen Jahren Berühmtheit, als eine Zeitung sie als „den sexiesten Job des 21. Jahrhunderts“ bezeichnete. Der große Kopfball war nur der Anfang eines Schneeballeffekts. Laut Glassdoor ist die Datenwissenschaft heute ein Bereich, der mehr als 20.000 Arbeitsplätze bietet . Dennoch ist es oft ein Thema, das Verwirrung und viele Debatten hervorruft. In diesem Artikel beantworte ich die Frage: „Was ist Data Science eigentlich?“

Was ist Datenwissenschaft?

Laut Wikipedia ist Data Science

„ein interdisziplinäres akademisches Gebiet, das Statistiken , wissenschaftliches Rechnen , wissenschaftliche Methoden , Prozesse, Algorithmen und Systeme verwendet, um Wissen und Erkenntnisse aus verrauschten, strukturierten und unstrukturierten Daten zu extrahieren oder zu extrapolieren . “ „ ( Quelle )

Wenn man dies genauer analysiert, ist Data Science eine Kombination aus Mathematik und Statistik, spezialisierter Informatik und Betriebswirtschaft. Es verbindet diese drei Themen und hilft Unternehmen, durch die Nutzung vorhandener Daten aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Data Science kombiniert Prinzipien und Praktiken aus diesen drei Disziplinen, um oft sehr große Datenmengen zu analysieren und Fragen zu beantworten, die mit „Was“, „Wie“, „Warum“ und „Was kann getan werden“ beginnen. Einige Beispiele für Fragen, auf die Datenwissenschaftler Antworten finden, sind:

• Warum nehmen die Emissionen einer Stadt zu?
• Welche Vorgänge tragen am meisten zu den Ausgaben eines Unternehmens bei?
• Wie lange dauert unser Einstellungsprozess und in welchen Fenstern könnte er verbessert werden?

Datenwissenschaft ist wichtig, weil sie Unternehmen hilft, fundierte Entscheidungen zu treffen und Entscheidungen nicht mehr auf der Grundlage des Bauchgefühls zu treffen. Es kombiniert Werkzeuge, Methoden und Technologie, um den gesammelten Daten Bedeutung zu verleihen und die Herausforderungen verschiedener Branchen anzugehen.

Als Disziplin ist Data Science für jede Branche wichtig, von der Telekommunikation bis zum Einzelhandel, vom öffentlichen Sektor bis hin zu Finanzdienstleistungen. Die einzige Voraussetzung dafür, dass ein Unternehmen von Data Science profitieren kann, ist die Sammlung von Daten, die für fundierte Veränderungen genutzt werden können.

Mythen über Datenwissenschaft

Wie jedes andere neue Thema profitierte auch die Datenwissenschaft von großer Aufmerksamkeit. Gleichzeitig hat es in den letzten 15 Jahren viele Debatten ausgelöst und blieb für viele Fachleute, die nicht direkt mit dem Thema befasst sind, ein verwirrendes Thema.

Datenwissenschaft ist keine Statistik

Es gibt Überschneidungen zwischen den beiden Disziplinen, aber sie sind bei weitem nicht gleich. Viele Definitionen aus der Statistik gelten auch für Data Science, doch bei näherer Betrachtung gibt es eine Reihe von Schlüsselfaktoren, die Data Science von Statistiken unterscheiden.

Statistik ist eine Disziplin zur Beschreibung von Daten. Es handelt sich um einen Zweig der Mathematik, der eine wichtige Rolle bei der Identifizierung von Mustern in Daten spielt. Die Datenwissenschaft hingegen nutzt statistische Analysen mit dem Ziel, verwertbare Informationen zu finden. Seine Natur ist zutiefst prädiktiv und geht über das Hauptziel der Statistik hinaus, nämlich zu erklären . Data Science beantwortet Fragen wie „Welche Ressourcen werden in naher Zukunft am meisten benötigt?“ oder „Welche Länder werden von einer wachsenden Bevölkerung profitieren?“

Die Ziele der beiden Disziplinen sind unterschiedlich. Die Datenwissenschaft versucht, Trends und Muster in Daten für die Entscheidungsfindung zu identifizieren, und die Statistik konzentriert sich auf die Bestimmung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen in den analysierten Daten. Daten sind das Herzstück beider Aktivitäten, aber während Data Science mit jeder Menge und Art von Daten umgehen kann, ist die Statistik auf kleinere Stichproben beschränkt.

Da Daten keine KI sind

Aufgrund der Überschneidung der beiden Themen gilt die Datenwissenschaft als Zweig der künstlichen Intelligenz. Um auf das Hauptziel der Datenwissenschaft zurückzukommen, nämlich die Identifizierung von Trends und Mustern in Daten zur Unterstützung der Entscheidungsfindung: Künstliche Intelligenz (KI) stellt Software bereit, die Eingaben begründen und die Ausgabe erklären kann. Beide sind fortgeschritten genug, um mit jeder Art von Daten zu arbeiten, die wichtigsten Schritte unterscheiden sich jedoch geringfügig. Genauer gesagt umfasst KI Algorithmen für Entwicklung und Design, während sich Data Science eher mit Data Mining, Vorverarbeitung, explorativen Daten oder Modellbildung beschäftigt.

Bei der Datenwissenschaft dreht sich alles um die Erstellung von Modellen

Die Wahrheit ist, dass 80 % der Zeit eines Datenwissenschaftlers mit Aufgaben verbracht werden, die den Grundstein für die Erstellung der Modelle legen. Sie müssen die Daten bereinigen, aufbereiten, sammeln und auf ihre Gültigkeit prüfen, bevor sie eine Aufgabe ausführen. Daher umfasst eine Data-Science-Aktivität nicht nur die Erstellung von Modellen, sondern auch die Vorbereitung des gesamten Data-Science-Workflows.

Zurück zum Hauptziel der Datenwissenschaft als interdisziplinärer Disziplin, Daten in aussagekräftige Erkenntnisse umzuwandeln, besteht das Hauptziel der Datenwissenschaft nicht nur darin, die Muster durch den Einsatz von maschinellem Lernen zu identifizieren, sondern sie auch in einer leicht verständlichen Form zu vermitteln. auf verdauliche Weise an die wichtigsten Stakeholder weitergeben.

Was machen Datenwissenschaftler?

Data Science ist eine Disziplin, die je nach Unternehmen, Reifegrad seiner Datenprojekte und Menge der gesammelten Daten leicht mit sehr unterschiedlichen Verantwortlichkeiten einhergehen kann. Allerdings sind Datenwissenschaftler Profis, die mit verschiedenen Teams zusammenarbeiten, um Chancen zu identifizieren. Sie verfügen über gute technische Kompetenz und verfügen häufig über einen Hintergrund in Statistik, Informatik oder Mathematik.

Die Aufgaben von Datenwissenschaftlern konzentrieren sich auf:

• Interaktionen mit verschiedenen Teams und Stakeholdern, um Projekte und Bedürfnisse zu identifizieren, die den Geschäftswert steigern, indem sie Daten in Erkenntnisse umwandeln.
• Analysieren Sie Daten, um Optimierungen und Verbesserungen im Unternehmen auf verschiedenen Ebenen voranzutreiben: Produkt, Betrieb und Finanzen.
• Bewerten Sie die Qualität und Wirksamkeit der vorhandenen Datenquellen und Techniken, die im Erhebungsprozess verwendet werden.
• Koordinieren Sie die Umsetzung der Data-Science-Projekte mit verschiedenen Abteilungen und führen Sie sie im großen Maßstab ein.
• Identifizieren, nutzen und entwickeln Sie Prozesse und Tools, die eine schnellere Projektabwicklung ermöglichen.

Zurück zur Stellenübersicht von Glassdoor : Die Hauptqualifikationen von Datenwissenschaftlern sind recht breit gefächert und erstrecken sich auf verschiedene Sektoren:

• Programmierkenntnisse : Die bevorzugte Sprache ist Python oder R.
• Fähigkeiten zur Problemlösung: Um Daten in aussagekräftige Erkenntnisse umzuwandeln und auch Herausforderungen im Zusammenhang mit dem Datenerfassungsprozess zu lösen.
• Techniken des maschinellen Lernens: um Modelle einfach zu erstellen (z. B. Clustering, Entscheidungsbaumlernen, neuronale Netze usw.).
• Teamübergreifende Zusammenarbeit und gute Kommunikationsfähigkeiten
• Drang, neue Technologien zu erlernen: Da es sie nicht schon seit Ewigkeiten gibt, entwickelt sich die Landschaft der Werkzeuge, Technologien und Methoden schnell weiter und erfordert von Fachleuten eine schnelle Anpassung.
• Datenvisualisierung: Mithilfe von Daten ganz einfach eine Geschichte erzählen.

• Datenerfassung und -speicherung
• Datenvorverarbeitung und -organisation,
• Experimentieren und A/B-Tests
• Aufbau, Evaluierung und Bereitstellung von ML-Modellen
• Datenvisualisierung und KPI-Dashboard
• Modellüberwachungsleistung.

Datenwissenschaftliche Tools

Wie oben erwähnt, verlassen sich Datenwissenschaftler häufig auf spezielle Programmiersprachen wie Python oder R. Dabei handelt es sich um Open-Source-Software, die über viele vorgefertigte statistische Modellierungs-, maschinelles Lern- und Grafikfunktionen verfügt.

Python war in den letzten Jahren der Champion, vor allem aufgrund der großen Vielfalt an angebotenen Bibliotheken. NumPy, Pandas, Matplotlib oder scikit-learn sind nur einige Beispiele, die es Datenwissenschaftlern ermöglichen, ihre Arbeit schneller zu erledigen.

Da es sich nicht nur um eine interdisziplinäre Disziplin handelt, sondern auch um eine, die Teamarbeit ermöglicht, nutzt Data Science häufig verschiedene Tools wie Jupyter Notebooks , um den Austausch von Code zu erleichtern und Arbeitsabläufe und andere Informationen zu organisieren. Bei komplexeren Aufgaben wie der Workflow-Automatisierung sorgen Open-Source-Tools wie Charmed Kubeflow für einen reibungslosen Ablauf.

Darüber hinaus möchten Datenwissenschaftler Erfahrungen im Umgang mit Datenplattformen wie Spark oder NoSQL-Datenbanken wie MongoDB sammeln. Die Landschaft entwickelt sich ständig weiter und jeden Tag erscheinen neue Tools auf dem Markt. Es gibt einen großen Trend in dieser Welt, dass immer mehr Tools Open Source sind, sodass jeder Profi, der neugierig darauf ist, sie einfach und kostenlos ausprobieren kann.

Die Zukunft der Datenwissenschaft

Wird der sexieste Job dieses Jahrhunderts von Dauer sein? Dies ist eine der Fragen, die herumliegen und zu der die Meinungen sehr unterschiedlich sind. Wenn wir uns einfach die Google-Trends für die beiden Schlüsselbegriffe „Data Science“ und „Machine Learning“ ansehen , könnte die kurze Antwort lauten, dass Data Science noch lange bestehen bleiben wird.

Das ist wahrscheinlich richtig, aber die Art und Weise, wie Data Science heutzutage definiert wird, wird sich zweifellos ändern. Da immer mehr Unternehmen versuchen, mehr Daten zu sammeln und dies effizienter zu tun, müssen sich Datenwissenschaftler von der Last befreien, viel Zeit mit Aufgaben zu verbringen, die lediglich den Boden bereiten.

Langfristig wird sich die Datenwissenschaft als Disziplin weiterentwickeln und eine Spaltung erleiden. Einerseits wird es mehr Datenwissenschaftler geben, die zu Spezialisten auf der technischen Seite werden, sich auf maschinelles Lernen konzentrieren und mehr Zeit und Mühe in die Technik stecken. Auf der einen Seite wird es eine Gruppe von Fachleuten geben, die sich auf bestimmte Bereiche konzentrieren und zu Fachexperten werden. Sie verfügen über ein umfassendes Verständnis der Daten und des Werts der Datenwissenschaft und können die Schwachstellen leicht verstehen und die Erkenntnisse von Experten für maschinelles Lernen erfassen.

Data Science ist zweifellos ein Thema, über das die Branche noch eine ganze Weile sprechen und hören wird. Wie es sich entwickeln wird, ist nicht genau klar, aber es ist wahrscheinlich, dass wir verbesserte Prozesse, eine bessere Zusammenarbeit und eine schnellere Entwicklung neuer Technologien erleben werden. Quantencomputing und multimodale Modelle werden die heißen Themen sein, über die die Presse in den kommenden Jahren schreiben wird. Data Science am Rande und Echtzeitverarbeitung sind zwei relevante Fortschritte, die sich zu Beginn wahrscheinlich nur schwer durchsetzen werden. Der Kompetenzwandel wird zu einer Reife der Disziplin führen, die auch mit verbesserten Prozessen, Werkzeugen und sichereren Arbeitsabläufen einhergeht.