Data-Scientist-Weiterbildung: der Schlüssel zu einer erfolgreichen Karriere in der Datenwelt
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- 02.10.2024
Die Aufgaben eines Data Scientists
Data Scientists sind dafür verantwortlich, große Datenmengen zu verarbeiten und Muster zu erkennen, die strategische Entscheidungen unterstützen. Ein wesentlicher Bestandteil der Arbeit eines Data Scientists ist die Entwicklung von Vorhersagemodellen mithilfe von maschinellem Lernen. Dazu gehören das Training, Testen und Validieren von Algorithmen, die auf große Datensätze angewendet werden. Diese Modelle werden genutzt, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. Dabei kommen Techniken wie lineare Regression, Entscheidungsbäume, neuronale Netze und Deep Learning zum Einsatz. Data Scientists wählen die passenden Algorithmen und Modelle basierend auf den Anforderungen des Projekts aus und optimieren sie für maximale Genauigkeit und Effizienz.Neben der Modellierung gehört auch die Implementierung der entwickelten Modelle in operative Systeme zu den Aufgaben eines Data Scientists. Dies kann die Integration in Softwarelösungen umfassen, die kontinuierlich Echtzeitdaten verarbeiten und analysieren. Data Scientists arbeiten dabei oft eng mit Data Engineers zusammen, um sicherzustellen, dass die Infrastruktur stabil und skalierbar ist. Sie müssen in der Regel Kenntnisse in Mathematik, Statistik sowie in Programmiersprachen wie Python und SQL besitzen.
Was ist der Unterschied zu Data Analysts und Data Engineers?
Data Analysts konzentrieren sich darauf, Daten zu sammeln, zu bereinigen und zu visualisieren, um daraus umsetzbare Geschäftsinformationen zu extrahieren. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, durch gründliche Analyse von Daten KPIs (Key Performance Indicators) zu überwachen, Dashboards zu erstellen und Trends zu identifizieren. Die Rolle erfordert Kenntnisse in SQL, Excel und modernen Analysetools wie Power BI oder Google Looker Studio. Während Data Analytics oft weniger komplexe Modelle als Data Science umfasst, ist die Fähigkeit zur klaren Darstellung und Interpretation von Daten entscheidend.Data Engineers hingegen sind für den Aufbau und die Pflege von Dateninfrastrukturen und -pipelines verantwortlich, die dafür sorgen, dass Daten effizient erfasst, gespeichert und verarbeitet werden können. Ihre Arbeit umfasst das Design und die Implementierung von Datenarchitekturen, das Management von Datenbanken und die Integration von Datenquellen. Data Engineers müssen Programmiersprachen wie Python und SQL sowie geläufige Technologien wie Docker, Kubernetes oder BigQuery beherrschen. Ihre Arbeit bildet die Grundlage für die erfolgreiche Nutzung von Daten durch Data Scientists und Data Analysts.
Data-Scientist-Weiterbildung, Data Analytics und Data Engineering von Le Wagon
Das Data-Analytics-Bootcamp bei Le Wagon richtet sich an alle, die eine Karriere im Bereich Datenanalyse anstreben. Der Kurs beinhaltet die Datenaufbereitung und -visualisierung und lehrt, wie man Business KPIs überwacht und moderne Analysetools wie Power BI und Google Looker Studio effektiv nutzt. Die Teilnehmer:innen arbeiten an realen Datensätzen und erstellen ein Portfolio, das ihre Fähigkeiten demonstriert. Der Data-Engineering-Kurs von Le Wagon hingegen bereitet auf die technische Umsetzung und Verwaltung von Dateninfrastrukturen vor. Der Kurs befähigt zur Erstellung von Datenpipelines und zur Implementierung moderner Datenarchitekturen sowie zur Anwendung von Technologien wie Docker, Kubernetes und BigQuery.
Le Wagon ist ein bestbewertetes Coding-Bootcamp mit über 26.000 Absolvent:innen weltweit. Als staatlich zertifizierte Bildungsmaßnahme bietet es die Option, die Weiterbildung vollständig mit einem Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit zu finanzieren. Absolvent:innen profitieren von individueller Unterstützung bei der Jobsuche und einem breiten Netzwerk von über 1.000 Einstellungspartnern. Zusätzlich erhalten Kursteilnehmer:innen lebenslangen Zugang zu Lernmaterialien, um ihre Fähigkeiten kontinuierlich weiterzuentwickeln.
