Artificial Intelligence (AI)

5 Essential Skills Every Data Scientist Needs in 2024

Written by smirow

5 wesentliche Fähigkeiten, die jeder Datenwissenschaftler im Jahr 2024 braucht5 wesentliche Fähigkeiten, die jeder Datenwissenschaftler im Jahr 2024 braucht
Foto von Anna Nekrashevich

Mit der Weiterentwicklung der Datentechnologie in den letzten Jahren konnten wir einen Anstieg der Zahl der Unternehmen beobachten, die Data Science implementieren. Viele Unternehmen versuchen mittlerweile, die besten Talente für ihr Datenprojekt zu rekrutieren, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Eines dieser Talente ist der Datenwissenschaftler.

Datenwissenschaftler haben bewiesen, dass sie Unternehmen einen enormen Mehrwert bieten können. Doch was unterscheidet die Fähigkeiten von Datenwissenschaftlern von anderen? Diese Frage ist nicht leicht zu beantworten, da Datenwissenschaftler eine große Gruppe sind und die Aufgabenbereiche und erforderlichen Fähigkeiten von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich sind. Es gibt jedoch Fähigkeiten, die Datenwissenschaftler benötigen, wenn sie sich von der Masse abheben wollen.

In diesem Artikel werden fünf wesentliche Fähigkeiten für Datenwissenschaftler im Jahr 2024 besprochen. Ich werde nicht widersprechen Programmiersprache Oder Maschinelles Lernen denn das sind immer noch notwendige Fähigkeiten. Ich spreche auch nicht von generativen KI-Fähigkeiten, denn das sind Trendfähigkeiten, aber Data Science ist umfassender. Ich möchte nur auf andere neue Fähigkeiten eingehen, die für die Landschaft im Jahr 2024 unerlässlich sind.

Was sind diese Fähigkeiten? Lass uns gehen.

Cloud Computing ist ein Dienst über das Internet („Cloud“), der Server, Analysesoftware, Netzwerkdienste, Sicherheit und mehr umfassen kann. Es ist so konzipiert, dass es sich an Benutzerpräferenzen anpasst und die erforderlichen Ressourcen bereitstellt.

Im aktuellen Data-Science-Trend haben viele Unternehmen mit der Implementierung von Cloud Computing begonnen, um ihr Geschäft zu erweitern oder Infrastrukturkosten zu minimieren. Von kleinen Startups bis hin zu großen Unternehmen ist der Einsatz von Cloud Computing offensichtlich geworden. Aus diesem Grund können Sie erkennen, dass für die aktuelle Stellenausschreibung im Bereich Data Science Erfahrung im Bereich Cloud Computing erforderlich ist.

Es gibt viele Cloud-Computing-Dienste, aber Sie müssen nicht alle erlernen, denn wenn Sie einen davon beherrschen, können Sie leichter zu anderen Plattformen navigieren. Wenn Sie zunächst Schwierigkeiten haben, sich zu entscheiden, welches Programm Sie lernen möchten, können Sie mit einem größeren Programm beginnen, z. B. AWS Platform, GCP oder Azure.

Weitere Informationen zum Cloud Computing finden Sie in diesem Artikel „Anfängerleitfaden zum Cloud Computing“ von Aryan Garg.

Bei Machine Learning Operations (MLOps) handelt es sich um eine Reihe von Techniken und Tools zur Bereitstellung von ML-Modellen in der Produktion. MLOps zielt darauf ab, zu vermeiden Technische Schulden unserer Anwendung für maschinelles Lernen durch Optimierung der Bereitstellung von ML-Modellen in der Produktion, Verbesserung der Modellqualität und -leistung bei gleichzeitiger Implementierung von CI/CD-Best Practices und kontinuierlicher Überwachung von Modellen für maschinelles Lernen.

MLOps ist zu einer der gefragtesten Fähigkeiten für Datenwissenschaftler geworden, und Sie können den Anstieg der MLOps-Anforderungen in Stellenausschreibungen sehen. Bisher konnte MLOps-Arbeit an einen Machine-Learning-Ingenieur delegiert werden. Allerdings sind die Anforderungen an Datenwissenschaftler, MLOps zu verstehen, größer denn je. Tatsächlich müssen Datenwissenschaftler sicherstellen, dass ihr maschinelles Lernmodell für die Integration in die Produktionsumgebung bereit ist, die nur der Ersteller des Modells am besten kennt.

Aus diesem Grund ist das Erlernen von MLOps im Jahr 2024 von Vorteil, wenn Sie Ihre Karriere in der Datenwissenschaft vorantreiben möchten. Weitere Informationen zum Thema MLOps finden Sie im ersten Tech Brief von KDnuggets, der alles über MLOps abdeckt.

Big Data kann als die drei Vs beschrieben werden, zu denen Folgendes gehört: Volumen, was sich auf die riesigen Datenmengen bezieht, die generiert werden; Geschwindigkeit, was erklärt, wie schnell Daten erzeugt und verarbeitet werden; Und Vielfalt, was sich auf verschiedene Arten von Daten bezieht (strukturiert bis unstrukturiert).

Big-Data-Technologien sind in vielen Unternehmen wichtig geworden, weil viele Informationen und Produkte davon abhängen, wie sie mit den vorhandenen Big Data etwas anfangen können. Es ist eine Sache, große Datenmengen zu haben, aber nur durch deren Verarbeitung können Unternehmen einen Mehrwert daraus ziehen. Aus diesem Grund versuchen viele Unternehmen jetzt, Datenwissenschaftler mit Kenntnissen in der Big-Data-Technologie zu rekrutieren.

Wenn es um Big-Data-Technologien geht, fallen viele Technologien unter diese Begriffe. Es kann jedoch in vier Typen eingeteilt werden: Datenspeicherung, Data Mining, Datenanalyse und Datenvisualisierung.

Hier sind einige beliebte Tools, die in Stellenausschreibungen häufig als benötigt aufgeführt werden:

-Apache Hadoop

-Apache Spark

-MongoDB

-Malerei

-Schneller Bergmann

Sie müssen nicht jedes verfügbare Werkzeug beherrschen, aber wenn Sie ein paar davon beherrschen, wird sich Ihre Karriere auf jeden Fall zum Besseren wenden. Um mehr über Big-Data-Technologien zu erfahren, finden Sie hier einen Einführungsartikel mit dem Titel „Arbeiten mit Big Data: Tools und Techniken“ von Nate Rosidi, der Ihre Big-Data-Reise ankurbeln könnte.

Datenwissenschaftler benötigen technische Fähigkeiten und ausgeprägte Fachkenntnisse, um ihre Karriere voranzutreiben. Ein Junior-Datenwissenschaftler möchte vielleicht maschinelles Lernen modellieren, um die höchsten technischen Parameter zu erreichen, aber der Senior versteht, dass unser Modell Geschäftswerte über alles andere stellen muss.

Fachkompetenz bedeutet, dass wir das Geschäft der Branche, in der wir arbeiten, verstehen. Indem wir das Geschäft verstehen, können wir uns besser auf den Geschäftsanwender einstellen, bessere Metriken für das Modell auswählen und Projekte so gestalten, dass sie sich auf das Geschäft auswirken. Im Jahr 2024 wird dies besonders wichtig werden, da Unternehmen beginnen zu verstehen, wie Data Science einen erheblichen Mehrwert bieten kann.

Das Problem beim Erwerb von Spezialwissen in einem Fachgebiet besteht darin, dass es nur dann effektiv erlernt werden kann, wenn wir bereits als Datenwissenschaftler in diesem Bereich arbeiten. Wie könnte man sich diese Fähigkeit aneignen, wenn man nicht in der gewünschten Branche arbeitet? Es gibt mehrere Möglichkeiten, darunter:

– Absolvieren Sie Online-Kurse und Zertifizierungen in verwandten Branchen

– Aktives Networking in sozialen Medien

– Tragen Sie zum Open-Source-Projekt bei

– Haben Sie ein branchenbezogenes Nebenprojekt

– Finden Sie einen Mentor

– Ein Praktikum machen

Dabei handelt es sich um Vorschläge zum Erwerb von Fachwissen in einem bestimmten Bereich, aber Sie können bei der Suche nach Erfahrungen kreativer werden. Der Artikel „Ist Domänenwissen ein Hindernis für den Beginn einer Karriere im Datenbereich?“ von Vaishali Lambe kann Ihnen auch dabei helfen, Fachwissen auf diesem Gebiet zu erwerben.

Manche sehen die Daten möglicherweise als Zahlen oder Wörter in der Datenbank, ohne sich darum zu kümmern, wen die Daten beschreiben. Allerdings handelte es sich bei vielen dieser Daten um private Informationen, die den Nutzern und dem Unternehmen schaden könnten, wenn wir damit falsch umgehen. Das Thema wird in unserer modernen Zeit noch wichtiger, da die Datenerfassung und -verarbeitung einfacher wird.

Bei der Datenwissenschaftsethik geht es um die moralischen Prinzipien, die die Arbeitsweise von Datenwissenschaftlern leiten. Der Bereich umfasst die potenziellen Auswirkungen unseres Data-Science-Projekts auf Einzelpersonen und die Gesellschaft, die der besten moralischen Entscheidung folgen sollten, die wir treffen können. Dabei geht es im Allgemeinen um Voreingenommenheit, Fairness, Erklärbarkeit und Einwilligung.

Andererseits ist der Datenschutz ein Bereich, der sich mit der Rechtmäßigkeit unserer Erhebung, Verarbeitung, Verwaltung und Weitergabe von Daten befasst. Ziel ist es, personenbezogene Daten des Einzelnen zu schützen und Missbrauch zu verhindern. Jede Domain verfügt möglicherweise über ein anderes Datenschutz-Framework. Beispielsweise gilt die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) in Europa grundsätzlich nur für personenbezogene Daten in Europa.

Kenntnisse über Datenethik und Datenschutz sind für Datenwissenschaftler zu unverzichtbaren Fähigkeiten geworden, da die Folgen eines Verstoßes gegen diese gravierend sind. Der Artikel von Nisha Arya über Ethik und Datenschutz könnte Ihr Ausgangspunkt sein, um diese Themen besser zu verstehen.

In diesem Artikel werden fünf wesentliche Fähigkeiten besprochen, die jeder Datenwissenschaftler im Jahr 2024 benötigt. Zu diesen Fähigkeiten gehören:

  1. Cloud Computing
  2. MLOps
  3. Big-Data-Technologie
  4. Fachgebiet
  5. Ethik und Datenschutz

Hoffe das hilft! Teilen Sie Ihre Gedanken zu den hier aufgeführten Fähigkeiten mit und fügen Sie unten Ihren Kommentar hinzu.

Cornellius Yudha Wijaya ist stellvertretender Direktor für Datenwissenschaft und Datenredakteur. Während er Vollzeit bei Allianz Indonesia arbeitet, teilt er gerne Python- und Datentipps über soziale Medien und in der Redaktion.

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