Data Science Grundlagen

Das Thema Data Science wird, neben Data Analytics und Data Mining, im Business Intelligence heutzutage immer wichtiger. Es gibt eine bedeutende und wachsende Nachfrage an Fachleuten in Unternehmen, Behörden und gemeinnützige Organisationen, die effektiv mit Daten im großen Umfang arbeiten können.

„Was steckt hinter dem Begriff Data Science?“

Im Kern beinhaltet das Thema Data Science das Erstellen und Umsetzen von automatisierten Methoden, um große Datenmengen  zu analysieren und aus ihnen Wissen zu extrahieren. Das Spektrum von Data Science reicht vom Genom bis zur Hochenergiephysik. Dabei kann der Data Scientist neue Wissenschaftszweige aufdecken und schaffen, und Bereiche der Sozialwissenschaften und Geisteswissenschaften mit beeinflussen.

Der Trend dürfte sich in den kommenden Jahren in dem Bereich der mobilen Sensoren verlagern. In der akademischen Forschung werden wir eine zunehmend große Zahl von traditionellen Disziplinen und neuen Teildisziplinen sehen.

Data Science Grundlagen – kurz & knapp

Folgende Punkte soll man unter dem Aspekt Data Science Grundlagen immer im Auge behalten, wenn es um das Thema geht:

  • Mathematik- und Statistik-Fähigkeiten: Eine guter Data Scientist muss in der Lage sein zu verstehen, was die Daten aussagen, muss eine solide Grund für das Thema lineare Algebra haben und ein Verständnis für Algorithmen und Statistik-Fähigkeiten aufbringen.
  • Konzept des maschinellen Lernens: Maschinelles Lernen ist das Schlagwort, aber es ist untrennbar mit großen Daten verknüpft. Maschinelles Lernen nutzt Algorithmen der künstlichen Intelligenz, um Daten in aussagekräftige Werte zu wandeln und zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden.
  • Verständnis für Datenbanken, Daten Lakes und verteilten Speicher: Die Daten werden in Datenbanken, Daten Lakes oder in verteilten Netzwerken gespeichert. Der Aufbau der Daten-Repositories kann immer unterschiedlich sein. Wichtig ist, dass große Bild zu sehen oder vorausdenken, wenn kommende Architekturen aufgebaut werden sollen.
  • Grundlagen der guten Datenvisualisierung und Reporting: Ein Data Scientist muss kein Grafikdesigner werden, aber er muss auch verstehen wie die Daten zu erstellen sind, so dass ein Laie – wie ein Manager oder CEO – es versteht.
  • Praxis, Praxis und Praxis: Ein Data Scientist muss immer in Übung bleiben. Er entwickelt am besten gerne Lieblingsprojekte mit Open Source-Daten, nimmt an Wettbewerben teil, arbeitet mit einem Netzwerk aus Wissenschaftlern zusammen und beteiligt sich an Boot Camps.

In den folgenden Artikeln zeigen wir, was Data Science überhaupt ist, wie der Data Science Prozess gelebt wird und welche Beispiele im Bereich Data Science schon existieren.

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Autor: Markus
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