Was ist Data Science?

Data Science verwendet wissenschaftliche Methoden, um Wissen in Daten zu finden. Es ist verwandt mit Data Mining, maschinellem Lernen und Big Data.

Data Science ist ein Konzept zur Vereinheitlichung von Statistik, Datenanalyse, Informatik und den damit verbundenen Methoden, um Phänomene mit Daten zu verstehen und zu analysieren. Sie verwendet Techniken und Theorien aus vielen Bereichen im Kontext von Mathematik, Statistik und Informatik.

Grundlagen

Data Science ist ein interdisziplinäres Feld, das sich darauf konzentriert, Wissen aus typischerweise großen Datensätzen zu extrahieren und das Wissen und die verwertbaren Erkenntnisse aus den Daten anzuwenden, um Probleme in einer Vielzahl von Anwendungsbereichen zu lösen.

Das Feld umfasst die Vorbereitung von Daten für die Analyse, die Formulierung von Data-Science-Problemen, die Analyse von Daten, die Entwicklung von datengesteuerten Lösungen und die Präsentation von Ergebnissen, um Entscheidungen auf höchster Ebene in einer breiten Palette von Anwendungsbereichen zu treffen.

Auswirkungen

Big Data wird sehr schnell zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Unternehmen aller Größen. Die Verfügbarkeit und Interpretation von Big Data hat die Geschäftsmodelle alter Branchen verändert und die Schaffung neuer ermöglicht.

Was macht ein Data Scientist?

In den letzten zehn Jahren haben sich Data Scientists zu einem unverzichtbaren Bestandteil entwickelt und sind in immer mehr Unternehmen vertreten. Diese Fachleute sind gut ausgebildete, datengetriebene Personen mit hohen technischen Fähigkeiten, die in der Lage sind, komplexe quantitative Algorithmen zu erstellen, um große Mengen an Informationen zu organisieren und zu synthetisieren, die zur Beantwortung von Fragen und zum Vorantreiben der Strategie in ihrem Unternehmen verwendet werden.

Sie verfügen über einen starken quantitativen Hintergrund in Statistik und linearer Algebra sowie über Programmierkenntnisse mit Schwerpunkten in Data Warehousing, Mining und Modellierung, um Algorithmen zu erstellen und zu analysieren.