So wird man Data Scientist: Ein Spickzettel

, 149 ab März 2022, laut Glassdoor. Allerdings bezifferte Indeed das nationale durchschnittliche Grundgehalt auf $ , 93 für März 2022. Die Gehälter variieren stark je nach Standort; Die Positionen mit den höchsten Gehältern sind laut Indeed-Liste New York, Austin, San Diego, Irvine und Atlanta.

Was sind typische Interviewfragen für eine Karriere in der Datenwissenschaft?

„Erwarten Sie in einem Vorstellungsgespräch die Beantwortung technischer Fragen zu Ihrer Fähigkeit, quantitative Tests durchzuführen, sowie die Erstellung klarer Visualisierungen großer, komplexe Datensätze. Kommen Sie bereit, um frühere Projekte zu besprechen, an denen Sie gearbeitet haben, und wie Sie Datenergebnisse klar und präzise kommunizieren, um zur Lösung geschäftsbezogener Probleme beizutragen“, schlug Glassdoor vor.

Wo finde ich Ressourcen für eine Karriere in der Datenwissenschaft?

The Data Science Association, The Institute for Operations Research and the Management Sciences (INFORMS) und das International Institute for Analytics sind nationale und internationale Organisationen, bei denen Sie Informationen über den Beruf sowie Zertifizierungs- und Schulungsoptionen erhalten können. Eine Reihe von Online-Kursen in Programmiersprachen wie Python, R und SQL werden von vielen Anbietern angeboten.

Was sind einige der besten Tools für Data Scientists?

Der steigende Bedarf von Unternehmen an Datenanalyse- und Business-Intelligence-Tools hat zu einem enormen Wachstum an Plattformoptionen für Data Scientists geführt. Das Angebot reicht von einfachen Datenvisualisierungstools bis hin zu hochentwickelten Systemen, die Unternehmen dabei unterstützen sollen, umsetzbare Informationen abzuleiten und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Zusätzliche Ressourcen:

Schnelles Glossar: Big Data (TechRepublic Premium)

Stellenbeschreibung: Chief Data Officer (TechRepublic Premium)

Hinter Szenen: Ein Tag im Leben eines Datenwissenschaftlers (TechRepublic)

Die 5 wichtigsten Möglichkeiten, Data Science zu unterscheiden aus Datenanalyse (TechRepublic)

Warum gibt es eine erhöhte Nachfrage nach Data Scientists?

Da jedes Unternehmen bis zu einem gewissen Grad zu einem Technologieunternehmen wird, steigt der Bedarf an qualifizierten Fachleuten, die diese Daten analysieren und geschäftliche Erkenntnisse gewinnen können.

„Da die Datenmengen in Unternehmen immer größer werden, besteht eine höhere Nachfrage nach Mitarbeitern mit spezifischen Fähigkeiten, die effektiv organisieren und arbeiten können Analysieren Sie diese Daten“, sagte Pablo Ruiz Junco, Glassdoor Economic Research Fellow. „Gleichzeitig ist die Zahl der Menschen mit diesen Fähigkeiten im Vergleich zur Nachfrage noch relativ gering, was zu höheren Löhnen führt.“

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(TechRepublic)

Technologische Fortschritte und die enormen Mengen an verfügbaren Online-Daten wirken sich auf jeden Sektor aus und haben enorme Auswirkungen auf die Wirtschaft, sagte Karen Panetta, IEEE-Stipendiatin und Dekanin für Ingenieurwissenschaften an der Tufts University. Bei dieser sogenannten „Datenlawine“ geht es nicht nur um die schiere Menge an Daten, sondern auch um die Geschwindigkeit, mit der sie sich ändert und wächst, und die verschiedenen Arten von verfügbaren Daten.

„Zu wissen, wie man eine Tabellenkalkulation und eine herkömmliche Datenbank verwendet, wird in der aufkommenden Big-Data-Revolution nicht ausreichen“, sagte Panetta. „Analysen müssen in Echtzeit durchgeführt werden, wo Entscheidungen kritisch sein können. Einfach zu wissen, wie man die Software-Tools benutzt, ist nur ein Teil dieser Herausforderung. Das Verstehen der Daten über die Disziplinen hinweg, die Möglichkeit, ihre Bedeutung zu kommunizieren und die Verwendung von Statistiken werden die Unterscheidungsmerkmale von einem traditionellen ‚Zahlenjongleur‘ sein.“