10 Schritte, um ein Data Scientist zu werden

10 Schritte, um ein Data Scientist zu werden

Data Science – eine der am schnellsten wachsenden Karrieren in der Technologiebranche – ist ein interdisziplinäres Gebiet, das uns hilft, die Welt um uns herum zu analysieren und zu verstehen. Aufgrund des boomenden Arbeitsmarktes und der zunehmenden Abhängigkeit der Unternehmen von datengetriebenen Lösungen lässt diese Nachfrage nicht nach.

Zum Glück ist kein Abschluss erforderlich, um Data Scientist zu werden. Solange du offen für Neues bist und bereit bist Zeit und Mühe zu investieren, kannst du Data Scientist werden!

Die Frage ist nun: Wo fängt man an?

Das Internet ist voll von Tutorials zu jedem Aspekt der Data Science, wie zum Beispiel Grundlagen des Machine Learnings, natural language procesing, Audio-Spracherkennung und alle Arten von erstaunlicher Data Science-Magie. Aber für einen Anfänger kann diese Menge an Informationen überwältigend sein und dazu führen, dass jemand aufgibt, bevor er überhaupt angefangen hat.

Was du brauchst ist eine strukturierte Roadmap, die klar darlegt, was du lernen musst (und in welcher Reihenfolge), um Data Scientist zu werden – zusammen mit den Fähigkeiten, die du benötigst um deine Data Science-Lernreise zu verbessern.

1. Programmierung

Wenn du neu in der Technik bist, ist Programmieren der erste Ausgangspunkt. Derzeit sind die beiden Programmiersprachen, die die meisten Data Scientists verwenden, Python und R.

Da Python eine anfängerfreundliche Programmiersprache ist, ist es ein großartiges Tool um mit Data Science zu beginnen. Aufgrund der Popularität von Python gibt es viele Ressourcen, um es zu lernen.

Wenn du dich jedoch für R entscheidest, bieten sowohl Coursera als auch edX großartige Kurse an, die man kostenlos anhören kann.

Einige wissen vielleicht bereits wie man programmiert und wechseln möglicherweise aus einem anderen technischen Bereich zu Data Science. In diesem Fall kann dieser Schritt übersprungen und mit dem nächsten Schritt fortfahren werden.

2. Datenbanken

Du kannst dir Data Science als Kunst vorstellen eine Geschichte mithilfe von Daten zu erzählen – aber du musst in der Lage sein tatsächlich auf die Daten zuzugreifen um deine Geschichte zu erzählen. Mit anderen Worten, wenn du an einem Data Science-Projekt arbeitest, benötigst du Daten, um ein gültiges Projekt zu analysieren, zu visualisieren und zu erstellen. Die benötigten Daten werden oft in einer Datenbank gespeichert.

Ein wesentlicher Schritt, um sich als Data Scientist hervorzuheben, ist die effektive Interaktion und Kommunikation mit Datenbanken. Wenn du beispielsweise über die Fähigkeiten zum Entwerfen einer einfachen Datenbank verfügst, kannst du die nächste Stufe erreichen.

Um mit einer Datenbank zu kommunizieren musst du deren Sprache sprechen: SQL, was für Structured Query Language steht, wird verwendet, um mit allen Arten von Datenbanken zu kommunizieren.

3. Mathe

Der Kern von Data Science ist Mathematik. Um zu verstehen wie die verschiedenen Konzepte der Data Science funktionieren, musst du die Mathematik dahinter verstehen, einschließlich der Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie, Statistik und linearen Algebra.

Die meisten Tools, die du in deiner Karriere verwendest, werden jedoch die Implementierung der Mathematik selbst in Ihren Projekten überflüssig machen, aber du möchtest trotzdem ein gewisses Verständnis der grundlegenden Prinzipien haben.

4. Versionskontrolle

In der Softwareentwicklung im Allgemeinen und in der Datenwissenschaft im Besonderen ist die Versionskontrolle eines der wichtigsten Bereiche die es zu erlernen gibt.

Wenn du an einem Data Science-Projekt arbeitest, musst du verschiedene Codedateien verfassen, Datensätze untersuchen und mit anderen Data Scientists zusammenarbeiten. Dabei müssen alle Änderungen im Code über die Versionskontrolle verwaltet werden.

Git ist ein Versionskontrollsystem das verwendet wird, um Änderungen im Quellcode während des Softwareentwicklungsprozesses zu verfolgen. Git koordiniert die Arbeit zwischen einer Gruppe von Programmierern oder verfolgt Änderungen in einem beliebigen Satz von Dateien durch einen einzelnen Programmierer.

Obwohl es sich bei Git um ein System handelt, ermöglichen einige Websites die einfache Verwendung von Git, ohne viel mit der Befehlszeile interagieren zu müssen – wie GitHub oder GitLab.

5. Data Science-Grundlagen

Data Science ist ein weit gefasster Begriff und umfasst viele verschiedene Konzepte und Technologien. Bevor du also tief in das große Meer der Data Science eintauchst, musst du dich zunächst mit einigen Grundlagen vertraut machen.

6. Grundlagen des Machine Learnings

Du hast also an deinen Programmierkenntnissen gearbeitet, deine Mathematik aufgefrischt und dich in Datenbanken vertieft. Jetzt kannst du mit dem lustigen Teil beginnen: Wende das bisher Gelernte an, um dein erstes Projekt zu erstellen.

Jetzt ist es an der Zeit in Machine Learning einzusteigen. Hier beginnst du mit dem Erlernen und Erkunden grundlegender Algorithmen und Techniken wie lineare und logistische Regression, Decision Trees, naive Bayes und Support Vector Machines (SVM). Du wirst auch anfangen die verschiedenen Python- oder R-Pakete zu entdecken, um die Daten zu organisieren und zu implementieren.

Außerdem erfährst du, wie du deine Daten bereinigst um genauere Positionen und Ergebnisse zu erhalten.

7. Zeitreihen- und Modellvalidierung

Es ist an der Zeit tiefer in Machine Learning einzutauchen. Deine Daten werden nicht stagnieren – es hat oft irgendwie mit der Zeit zu tun. Zeitreihen sind Datenpunkte, die nach Zeit geordnet sind.

Am häufigsten sind Datenfolgen, die zu aufeinanderfolgenden Zeitpunkten mit gleichem Abstand aufgenommen wurden, was sie zu zeitdiskreten Daten macht. Zeitreihen zeigen wie die Zeit die Daten verändert. Auf diese Weise kannst du Erkenntnisse über Trends, Periodizität der Daten gewinnen und das zukünftige Verhalten der Daten vorhersagen.

Beim Umgang mit Zeitreihen müssen Sie an zwei Hauptkomponenten arbeiten:

  • Analysieren von Zeitreihendaten.
  • Vorhersage von Zeitreihendaten.

Es reicht nicht aus Modelle zu erstellen, um zukünftiges Verhalten vorherzusagen – du musst auch die Genauigkeit des Modells überprüfen.

8. Neuronale Netze

Neuronale Netze (Artificial Neural Networks oder ANN) sind ein biologisch inspiriertes Programmierparadigma, das es einem Computer ermöglicht, aus Beobachtungsdaten zu lernen. KNN begannen als Ansatz die Architektur des menschlichen Gehirns nachzuahmen, um verschiedene Lernaufgaben auszuführen. Um dem menschlichen Gehirn zu ähneln, enthält ein KNN die gleichen Komponenten wie eine menschliche Zelle.

KNN enthält also eine Sammlung von Neuronen – jedes Neuron stellt einen Knoten dar, der über Links mit einem anderen verbunden ist. Diese Verbindungen entsprechen den biologischen Axon-Synapse-Dendriten-Verbindungen. Darüber hinaus hat jede dieser Verbindungen eine Gewichtung, die die Stärke eines Knotens auf einem anderen bestimmt.

Mit dem Erlernen von KNN kannst du ein breiteres Spektrum an Aufgaben bewältigen, einschließlich der Erkennung von Handschriften, Mustererkennung und Gesichtserkennung.

9. Deep Learning

Neuronale Netze sind Paradigmen, die Deep Learning antreiben. Deep Learning stellt eine Reihe leistungsstarker Techniken dar, die die Lernkraft neuronaler Netze nutzen.

Mit neuronalen Netzen und Deep Learning kannst du viele Probleme in verschiedenen Bereichen optimal lösen, darunter Bilderkennung, Spracherkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache.

Inzwischen gibt es viele Python-Pakete, die sich mit verschiedenen Aspekten der Data Science befassen.

10. Natural Language Processing

Du bist fast am Ende. Die Ziellinie sieht man schon! Du hast bisher viele theoretische und praktische Konzepte durchgearbeitet, von einfacher Mathematik bis hin zu komplexen Deep-Learning-Konzepten.

Was kommt als nächstes?

Es ist der Lieblingsteilbereich vieler in der Datenwissenschaft: Natural Language Processing (NLP). Natural Language Processing ist ein spannender Zweig der KI, der es ermöglicht, die Leistungsfähigkeit des Machine Learnungs zu nutzen, um dem Computer beizubringen, menschliche Sprachen zu verstehen und zu verarbeiten.

Dazu gehören Spracherkennung, Text-to-Speech-Anwendungen (und Speech-to-Text), virtuelle Assistenten (wie Siri) und alle Arten von verschiedenen Chatbots.

Hier sind wir am Ende der Straße. Aber jedes Ende ist wirklich ein Anfang. Wie in jedem anderen technologiebezogenen Bereich gibt es wirklich kein Ende. Das Feld entwickelt sich schnell und während du diesen Artikel liest, werden neue Algorithmen und Techniken erforscht. Data Scientist zu sein bedeutet also ein lebenslanges Lernen. 

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