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Berufsaussichten Data Science

Daten sind der Rohstoff der Zukunft. Um das Potenzial der Daten in der Wirtschaft und Gesellschaft zu realisieren sind Fachkräfte gefragt, die technische und analytische Kompetenzen mit Anwendungswissen und kommunikativen Fähigkeiten verbinden können: die Data Scientists.

Die Aufgabe eines Data Scientist ist es, aus Daten nutzbare Informationen zu ermitteln, um Entscheidungen in Unternehmen und in der Gesellschaft zu unterstützen. Ein Data Scientist weiss, wie man Informationen aus Daten extrahiert, interpretiert und analysiert, was neben gesundem Menschenverstand sowohl Werkzeuge und Methoden aus der Statistik und dem maschinellen Lernen erfordert. Die Arbeit des Data Scientist beginnt damit, Daten zu sammeln und aufzubereiten, denn Rohdaten sind oft fehlerhaft, unstrukturiert oder unvollständig. Dieser Prozess erfordert Hartnäckigkeit sowie Statistik- und Programmierfähigkeiten. Sobald die Daten aufbereitet sind, beginnt der Analyseprozess: die explorative Datenanalyse und Visualisierung der Daten, mit dem Ziel, Muster in den Daten zu entdecken. Aufgrund der ersten Erkenntnisse zu den Daten werden Algorithmen entwickelt, um die Daten abbilden zu können und wertvolle Informationen für die Unternehmung oder die Gesellschaft daraus zu extrahieren. Je nach Anwendung werden die Algorithmen so entwickelt, dass Vorhersagen von zukünftigen Entwicklungen möglich werden. Ist die Analyse abgeschlossen, bereitet der/die Data Scientist die Ergebnisse mit visuellen Hilfsmitteln auf und präsentieren sie den Entscheidungsträger/innen. 

Ein Data Scientist trägt zum Teil grosse Verantwortung, da von den Ergebnissen der Datenanalysen viel abhängen kann. Darum ist es von enormer Wichtigkeit die zugrundeliegenden Daten immer wieder auf Plausibilität, Vollständigkeit, Korrektheit und Relevanz zu überprüfen. Data Scientists sind nicht nur mit der Aufbereitung und Analyse von Daten beschäftigt, sondern müssen betriebswirtschaftliche und gesellschaftliche Zusammenhänge verstehen und die Ergebnisse kommunizieren können.

Zu den spezifischen Aufgaben gehören:

  • Identifizierung der datenanalytischen Probleme in der Wirtschaft und Gesellschaft.
  • Ermittlung der richtigen Datensätze und Variablen.
  • Erfassung grosser Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten aus unterschiedlichen Quellen.
  • Bereinigung und Validierung der Daten, um Genauigkeit, Vollständigkeit und Einheitlichkeit zu gewährleisten.
  • Analyse der Daten zur Identifizierung von Mustern und Trends.
  • Entwickeln und Anwenden von Modellen und Algorithmen.
  • Interpretation der Daten, um Lösungen und Möglichkeiten zu finden.
  • Kommunikation der Ergebnisse an die Interessengruppen unter Verwendung von Visualisierung, Kennzahlen und anderen Mitteln.
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