Data Science verwandelt scheinbar bedeutungslose Daten in umsetzbare Erkenntnisse. Die digitale Welt von heute generiert jede Minute und Sekunde riesige Mengen an Daten aus verschiedenen Quellen, darunter soziale Medien, Sensoren und Online-Transaktionen. Der Zugang zu Daten ist wertvoll, aber sie weise zu nutzen, ist noch besser. Hier kommt Data Science im Geschäft ins Spiel.

In diesem Blogbeitrag werden wir die Data Science und ihre Rolle in Unternehmen erkunden, den Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Data Science diskutieren und die Top-Data-Science-Jobs sowie die Unterschiede zwischen Data Scientists und Data Analysts besprechen.

Was ist Data Science?

Data Science ist die Schnittstelle von Mathematik und Statistik, Informatik und Fachwissen. Es ist der Prozess, Wissen und Erkenntnisse aus Daten zu extrahieren und in Handlungen umzuwandeln.

Data Scientists nutzen Daten, um wertvolle Erkenntnisse und Wissen zu gewinnen. Sie decken Muster und Trends im Geschäft auf, um Organisationen zu helfen, konsistente und informierte Entscheidungen zu treffen.

Data Scientists verwenden Techniken des maschinellen Lernens, der Modellierung und des Data Mining, um Datensätze zu analysieren und zu interpretieren. Sie können auch mit strukturierten (wie Datenbanken) und unstrukturierten (wie Text, Bilder und Audio) Daten arbeiten. Darüber hinaus können Data Scientists in verschiedenen Bereichen und Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Fertigung und Technologie tätig sein. Deshalb ist auch Fachwissen erforderlich.

Was ist der Unterschied zwischen Data Science und Data Analytics?

Data Science und Data Analytics sind eng miteinander verbunden, weisen jedoch einige wichtige Unterschiede auf:

Data Science ist ein umfassenderes Feld, das Data Analytics umfasst. Es beinhaltet die Analyse und die Entwicklung von Algorithmen, maschinellen Lernmodellen und Aufgaben wie Big-Data-Verarbeitung.

Data Analytics hat im Vergleich zu Data Science einen engeren Fokus. Es gewinnt Erkenntnisse und unterstützt den Entscheidungsprozess. Es erforscht jedoch maschinelles Lernen oder prädiktive Modellierung nicht so tief wie die Data Science.

Was sind die Vorteile von Data Science im Geschäft?

Die Integration von Data Science in Geschäftsabläufe bietet zahlreiche Vorteile, wie die Verbesserung von Entscheidungsprozessen, Effizienz, Kundenbeziehungen, Produkt- und Dienstleistungsentwicklung sowie die gesamte Wettbewerbsfähigkeit.

• Verbesserte Entscheidungsfindung:

  Unternehmen können fundiertere und effizientere Strategien entwickeln, indem sie Daten analysieren. Dies hilft ihnen, bessere Entscheidungen zu treffen. Zum Beispiel können Unternehmen Trends erkennen und verfolgen sowie spezielle Angebote entsprechend bekannt geben.

• Steigerung der Effizienz:

  Data Science hilft Unternehmen, ihre Abläufe zu optimieren, indem sie Ineffizienzen und Verbesserungsmöglichkeiten identifizieren. Dies erhöht die Produktivität und spart Geld.

• Produkt- und Dienstleistungsentwicklung:

  Durch die Analyse von Kundendaten (Kaufhistorie, Online-Verhalten, Kommentare, Feedback) decken Data Scientists verborgene Muster in den Bedürfnissen und Vorlieben der Kunden auf. Dies ermöglicht es Unternehmen, Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln, die den Bedürfnissen ihrer Zielgruppe entsprechen.

• Verbesserte Kundenerfahrung:

  Data Science kann Unternehmen helfen, das Verhalten, die Vorlieben und Bedürfnisse der Kunden zu verstehen, was die gesamte Kundenerfahrung verbessert. Unternehmen können Techniken wie NLP verwenden, um Kundenkommentare zu analysieren und zu sehen, ob die Kunden mit den Produkten zufrieden sind. Dies hilft ihnen, die Kundenzufriedenheit und -erfahrung zu verstehen.

• Erhöhte Einnahmen und Rentabilität:

  Data Science kann Unternehmen helfen, neue Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln, die den Bedürfnissen und Vorlieben der Kunden besser entsprechen. Zum Beispiel kann ein Unternehmen die Produktnachfrage basierend auf seinen historischen Verkaufsdaten vorhersagen. Infolgedessen kann das Unternehmen sicherstellen, dass es die richtigen Produkte in den richtigen Mengen hat, um die Effizienz zu steigern und Kosten zu senken.

Wie wird künstliche Intelligenz in der Data Analytics eingesetzt?

In der Data Analytics wird künstliche Intelligenz (KI) genutzt, um Anwendungen zu verbessern und zu erweitern, und spielt eine entscheidende Rolle. KI trägt erheblich zu Data Analytics bei und revolutioniert, wie Daten analysiert und interpretiert werden. Fünf davon sind nachfolgend aufgeführt:

• Datenvisualisierung:

  KI kann helfen, interaktive Datenvisualisierungen zu erstellen. Solche Visualisierungen machen es für Benutzer einfacher, komplexe Daten zu verstehen.

• Betrugserkennung:

  >KI-Algorithmen können Betrug erkennen, indem sie Daten nach ungewöhnlichen Mustern analysieren. Dieser Prozess ist für Kreditkartenbetrug oder Cyberangriffe von entscheidender Bedeutung.

• Kundensegmentierung:

  KI kann Unternehmen helfen, Kunden basierend auf Alter, Verhalten und Vorlieben zu gruppieren. Dies hilft, personalisierte Marketingstrategien für jede Gruppe zu erstellen.

• Prädiktive Wartung:

  KI kann Sensordaten und historische Wartungsdaten analysieren. So kann sie vorhersagen, wann Geräte oder Maschinen wahrscheinlich ausfallen werden. Dies ermöglicht es Unternehmen, Wartungen zu planen und die Ausfallzeiten zu minimieren.

• Verarbeitung natürlicher Sprache:

  KI kann Texte, E-Mails und soziale Medien analysieren, um das Kundensentiment zu verstehen. Dies hilft, wertvolles Wissen aus unstrukturierten Daten zu extrahieren.

Top 5 Data Science Jobs

Die fünf beliebtesten Data Science-Jobs sind Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning Engineer, Data Engineer und Business Intelligence Analyst. Ihre Hauptverantwortlichkeiten sowie Gehaltsspannen werden im Folgenden erläutert:

• Data Scientist:

  Data Scientists sind verantwortlich für die Verarbeitung und Analyse großer Datensätze. Sie decken Erkenntnisse und Muster auf, um Organisationen zu helfen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Sie verwenden verschiedene Techniken, einschließlich maschinellem Lernen, statistischer Modellierung und Data Mining.

  Laut Indeed liegt das durchschnittliche Gehalt eines Data Scientists in den Vereinigten Staaten bei etwa 124.109 US-Dollar pro Jahr.

  

• Data Analyst:

  Data Analysts sind dafür verantwortlich, Daten zu sammeln, zu organisieren und zu analysieren, um Trends und Muster zu identifizieren, die Entscheidungsprozesse unterstützen. Sie verwenden Werkzeuge wie SQL, Excel und Software zur Datenvisualisierung.

  Das durchschnittliche Gehalt eines Data Analysts in den Vereinigten Staaten liegt bei etwa 77.037 US-Dollar pro Jahr.

  

• Machine Learning Engineer:

  Machine Learning Engineers sind dafür verantwortlich, maschinelle Lernmodelle zu entwickeln und einzusetzen, um komplexe Probleme zu lösen. Sie bauen und integrieren maschinelle Lernsysteme in Produkte und Dienstleistungen. Sie arbeiten eng mit Data Scientists und Software Engineers zusammen.

  Die Forschung von Indeed betont ebenfalls, dass das durchschnittliche Gehalt eines Machine Learning Engineers in den Vereinigten Staaten bei etwa 162.699 US-Dollar pro Jahr liegt.

  

• Data Engineer:

  Data Engineers bauen und warten Systeme, die den Datenfluss innerhalb eines Unternehmens unterstützen. Sie sind dafür verantwortlich, Daten effizient und sicher zu speichern und zu verarbeiten.

  Laut der Forschung von Indeed liegt das durchschnittliche Gehalt eines Data Engineers in den Vereinigten Staaten bei etwa 126.889 US-Dollar pro Jahr. 

  

• Business Intelligence Analyst:

  Business Intelligence Analysts sind dafür verantwortlich, Daten zu analysieren und Erkenntnisse zu präsentieren. Sie unterstützen die Entscheidungsprozesse im Geschäft. Sie verwenden Werkzeuge wie Software zur Datenvisualisierung und Reporting-Tools, um komplexe Daten klar und verständlich zu kommunizieren.

  Das durchschnittliche Gehalt eines Business Intelligence Analysts in den Vereinigten Staaten beträgt laut Indeed etwa 89.657 US-Dollar pro Jahr.

  

Was ist der Unterschied zwischen einem Data Scientist und einem Data Analyst?

Die Unterschiede zwischen einem Data Scientist und einem Data Analyst liegen in ihren Ansätzen, Werkzeugen und Zielen. Data Scientists verwenden fortgeschrittene Mathematik, Statistik und Informatik, einschließlich maschinelles Lernen, um prädiktive Modelle aus komplexen Daten zu erstellen. Data Analysts hingegen konzentrieren sich darauf, Trends mithilfe von Werkzeugen wie SQL und Software zur Datenvisualisierung zu identifizieren, um geschäftliche Entscheidungen mit deskriptiver Analyse zu informieren. Diese Unterscheidungen heben die einzigartigen Beiträge hervor, die jede Rolle zur datengetriebenen Entscheidungsfindung leistet.

Data Scientists sollten über einen starken Hintergrund in Mathematik, Statistik und Informatik verfügen, da sie fortgeschrittene Methoden wie maschinelles Lernen und Deep Learning verwenden. Sie versuchen, komplexe Daten zu verstehen und Erkenntnisse und Wissen zu gewinnen. Data Scientists sind verantwortlich für die Gestaltung und Implementierung komplexer Daten, indem sie Analyseströme untersuchen und prädiktive Modelle entwickeln, die die Entscheidungsfindungsprozesse unterstützen können.

Auf der anderen Seite nutzen Data Analysts Mathematik und Statistik nicht in dem Maße wie Data Scientists. Sie analysieren Daten, um Trends zu finden, die bei geschäftlichen Entscheidungen helfen. Sie verwenden Werkzeuge wie SQL, Excel und Software zur Datenvisualisierung, wie Tableau und Power BI. Sie bereinigen, manipulieren und präsentieren Daten, um sie klar und verständlich zu machen. Der Fokus von Data Analysts liegt eher auf deskriptiver und diagnostischer Analyse als auf prädiktiver Modellierung.

Kurz gesagt, Data Science ist eine leistungsstarke Disziplin, die Unternehmen leitet. Datenwissenschaftliche Techniken bieten wertvolle Erkenntnisse für bessere Entscheidungsfindung, Optimierung von Abläufen und Verbesserung von Kundenerfahrungen. Während die Nachfrage nach datengetriebenen Lösungen wächst, werden Fachleute im Bereich Data Science sehr gefragt sein.

Wenn Sie Teil der Data Science in der Geschäftswelt sein und Ihre Datenfähigkeiten verbessern möchten, stehen Ihnen zahlreiche großartige Ressourcen zur Verfügung, die Ihnen helfen können. Sie können von Online-Datenwissenschaftskursen, Data Science-Programmen, Boot Camps oder Studiengängen profitieren. Durch die Verbesserung Ihrer Datenwissenschaftskompetenzen können Sie sich für den Erfolg in diesem spannenden Bereich positionieren.

FAQs

Was sind die bekanntesten Data Science-Zertifikate?

Einige der beliebtesten und anerkanntesten Data Science-Zertifikate sind:

• IBM Data Science Professional Certificate

• Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate

• Google Data Analytics Professional Certificate

• Coursera's Data Science Specialization

• DataCamp’s Career Certifications for Data Analysts and Data Scientists

• edX's Data Science Professional Certificate

Was sind die beliebtesten KI-Tools?

Data Scientists, Machine Learning Engineers und Forscher verwenden häufig KI-Tools, um KI- und maschinelle Lernmodelle zu erstellen und zu nutzen.

Einige der am häufigsten verwendeten KI-Tools sind:

• TensorFlow

• PyTorch

• Scikit-learn (Python-Bibliothek für maschinelles Lernen)

• Keras (Open-Source-Neuronales Netzwerk-Bibliothek)

• Apache Spark's MLlib (Bibliothek für maschinelles Lernen für verteiltes Rechnen)

• Amazon SageMaker (zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von maschinellen Lernmodellen)

• Microsoft Azure Machine Learning Studio (cloudbasierte Plattform für maschinelles Lernen)