Datenwissenschaft & ML

Die Datenwissenschaft umfasst eine breite Palette von Dienstleistungen, die auf einer sehr fortgeschrittenen Wissensdomäne basieren. Die Datenwissenschaft wendet wissenschaftliche Methoden auf deine Daten an, um die wichtigen Trends und Abhängigkeiten zu entdecken. Zudem arbeitet die Datenwissenschaft mit sehr rohen Daten, die eine Menge Aufbereitung und Reinigung benötigen. 

Wenn die Daten vorbereitet sind, nutzt die Datenwissenschaft auch Mathematik, Statistik und die neuesten Computertechnologien, um komplexe Modelle zu erstellen. Mithilfe der Datenwissenschaft werden praktische Probleme auf einer sehr hohen Ebene der prozeduralen Abstraktion gelöst

Obwohl die Datenwissenschaft dabei helfen kann, allgemeine Geschäftseinblicke zu vermitteln, liegen ihre Hauptanwendungsgebiete eher im technischen Bereich. Datenwissenschaftler können Ingenieure bei der Bilderkennung unterstützen, Finanzinstituten helfen, Betrug und Anomalien aufzudecken, ein Kundenranking zu erstellen, komplexe Vorhersagen treffen und nicht gerade offensichtliche Trends und Zusammenhänge aufdecken.

Wenn dein Business stark auf Big Data angewiesen ist, dann brauchst du einen Datenwissenschaftler, einen Spezialisten für künstliche Intelligenz oder maschinelles Lernen.

Die Datenaufbereitung ist sehr wichtig für jedes Datenwissenschaftsprojekt. Nur saubere Daten können verlässliche Erkenntnisse liefern. Deshalb beginnt ein Datenwissenschaftler seine Arbeit meistens damit, die Daten zu bereinigen.

Liegen erstmal keine fehlenden Daten oder Ausreißer mehr vor – zwei typische Probleme bei der Datenbereitstellung – kann die Hauptphase des Projekts beginnen. Dies kann Modelle, neuronale Netze, Deep Learning oder Entscheidungsbäume beinhalten. In der letzten Phase arbeitet der Datenwissenschaftler an einem Bericht oder einer anderen Methode zur Präsentation der Ergebnisse, wie z. B. einer Datenvisualisierung.

Abgesehen von den Methoden zur Datenaufbereitung, die Datenwissenschaftler meist für sich selbst benötigen, umfasst die Datenwissenschaft auch Methoden, die aus der angewandten Mathematik, der Statistik und der Computerwissenschaft stammen.

In vielen Fällen erstellen Datenwissenschaftler einen Algorithmus – eine Abfolge von programmierten Aktionen – und trainieren ihn mit einem bekannten Datensatz, damit er jeden unbekannten Datensatz interpretieren kann. Mit anderen Worten: Ein Datenwissenschaftler „trainiert“ einen Algorithmus, um unbekannte Situationen auf der Grundlage der durch das Training gewonnenen Erfahrungen selbstständig zu verarbeiten. Solche Datensätze können Bilder, Zahlen und Text enthalten.

Datenwissenschaftler benötigen in der Regel fortschrittliche Computertechnologien, um ihre Berechnungen durchzuführen und alle Daten zu speichern, die sie verwenden, einschließlich spezieller Programmiersprachen, mit denen sie Algorithmen erstellen können, wie z. B. R und Python. Einige namhafte Unternehmen im Computerbereich bieten jedoch No-Code- oder Low-Code-Data-Science-Tools an, wie IBM Watson, Google ML Kit und Azure ML Studio. 

Wenn du mit riesigen Datenmengen hantierst, musst du über die Tools nachdenken, die sie verarbeiten und die Tools, die sie speichern und einen schnellen Zugriff ermöglichen können. Dies sind oft Cloud-basierte Technologien.