Die Verarbeitung großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten (einschließlich Big Data) in IT-Technologien zur Gewinnung von Erkenntnissen wird Data Science genannt.
Zu den Daten, die zur Gewinnung bedeutender Informationen verwendet werden, gehören:
Die Hauptmethoden zur Verarbeitung dieser Informationen sind mathematische Statistik und maschinelles Lernen. Es ist notwendig, die Daten nicht nur zu strukturieren, sondern auch Muster zu erkennen, die den Anforderungen des Auftraggebers entsprechen.
Ein IT-Spezialist, der mit all dem zu tun hat, wird Data Scientist genannt. Seine Aufgabe ist es, auf der Grundlage der Analyse der verarbeiteten Informationen ein Prognosemodell zu erstellen. Der Inhalt der Prognosen hängt von den Aufgaben des Auftraggebers ab.
Bemerkenswert ist, dass es im Deutschen keinen einheitlichen Begriff für den Data Scientist gibt. Die verwendeten Bezeichnungen sind vielfältig:
Gefragt ist auch der Beruf des Assistenten eines Data Scientists.
Mit Prognosemodellen, die von einem Data Scientist erstellt wurden, kommt der durchschnittliche Nutzer bereits bei der Anzeige der Ergebnisse einer Suchmaschinenanfrage in Kontakt.
Neben Suchalgorithmen können zu den Ergebnissen der Arbeit eines Data Scientists auch Algorithmen für folgende Bereiche gehören:
Und dies ist bei weitem nicht die vollständige Liste der Ergebnisse der Arbeit eines Data Scientists.
Wir haben Antworten auf häufige Fragen zu Data Scientists vorbereitet. Wenn Sie mehr Informationen benötigen, wenden Sie sich einfach an uns.
1. Wie findet man einen Data-Science-Spezialisten?
2. Welche Fähigkeiten sollte ein erfahrener Data Scientist haben?
3. Ist es einfach, Data-Science-Fähigkeiten zu erlernen?
4. Worin unterscheidet sich ein Business Analyst von einem Data Scientist?
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