Big-Data und ihre Bedeutung
Um ihre Marketing-Kommunikation und ihre Dienstleistungen zu personalisieren, sammeln und verarbeiten Unternehmen große Mengen unterschiedlicher Daten. Die Arbeit mit Daten ist auch für die IT-Industrie eine große Herausforderung. Eine Software kann nur dann konkurrenzfähig sein, wenn sie über effiziente Algorithmen zur Speicherung, Verarbeitung und zum Schutz von Daten verfügt. Daten werden hinsichtlich der Konkurrenzfähigkeit wertvoll. Als Folge dieses Trends zielen Unternehmen genau auf Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen mit Datenkompetenz.
In diesem Artikel bringen wir Ihnen Details zu den Big-Data-Berufen näher, zu denen Weiterbildungen angeboten werden.
Data Scientist
Um Data Scientist zu werden, brauchen .Sie ganz einfach eine Weiterbildung im Bereich Data Science. Mit dieser Weiterbildung lernen Sie, Modelle zu erstellen und umzusetzen, um Wissen zu extrahieren, das dann analysiert wird und die Grundlage für Prognosen und Entscheidungsfindung bildet. Data Scientists erforschen, welche Daten gesammelt und verwendet werden müssen, um die Geschäftsziele zu erreichen.
Data Science ist ein interdisziplinäres Feld. Daher müssen Data Scientists über Kenntnisse in vielen verwandten Bereichen wie Data Mining, Machine Learning (ML) und Big Data verfügen. Data Scientists arbeiten mit Rohdaten, indem sie statistische und mathematische Techniken, Berechnungen und Modellierung einsetzen.
Das sind die Aufgaben von Data Scientists:
- Modelle und Algorithmen für die Datenverarbeitung entwerfen, entwickeln, trainieren und testen.
- Große Datensätze für die Analyse vorbereiten
- Ergebnisse der Algorithmen analysieren und statistische Berichte erstellen
- Prognose- und Entscheidungsfindungsprozesse automatisieren
- Modellpipelines erstellen und pflegen, in denen alle Modelle automatisch trainiert und aktualisiert werden, sodass ihre Prognosen auf den neuesten verfügbaren Daten basieren
- Eine explorative Datenanalyse mit Schwerpunkt auf Megadaten durchführen und Experimente zur Validierung von Hypothesen entwerfen
- Anforderungen für Teams von Engineers schaffen, um geschäftskritische Daten zu sammeln
- Vermittler oder Vermittlerin für die anderen Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen sein. Einerseits legen Data Scientists die Struktur für die Arbeit mit Daten von Engineers und Developers fest. Andererseits schaffen sie die Grundlage für die Arbeit von Data Analysts, usw. Diese Fachleute wissen, wie sie die Datenkonfiguration und die Datenparameter anpassen müssen, um den Anforderungen von Computersystemen und Unternehmen gerecht zu werden.
Weiterbildung bei DataScientest und Berufsaussichten, Bildquelle: Depositphotos.com
Data Analyst
Um Data Analyst zu werden, brauchen Sie auch eine Weiterbildung im Bereich Data Science. Damit erwerben Sie die Fähigkeiten, Daten als Informationsgrundlage für die Entscheidungsfindung zu validieren, zusammenzufassen, umzuwandeln und zu berichten. Diese Experten und Expertinnen analysieren, interpretieren, visualisieren und berichten die Daten an die Interessengruppen. Data Analysts entdecken nützliche Informationen, begründen Schlussfolgerungen und bieten eine Informationsgrundlage für die Vorbereitung von Geschäftslösungen und -strategien.
Im Vergleich zu Data Scientists verwenden Data Analysts hauptsächlich Modelle, die auf Beziehungen und Mustern in den von Data Scientists erstellten Datensätzen basieren. Es ist wichtig, dass Data Analysts in der Lage sind, A/B-Tests zu organisieren und zu analysieren sowie eine explorative Datenanalyse (EDA) durchzuführen, die Trends und Abhängigkeiten identifiziert, die für Geschäfts- und Produktentscheidungen wichtig sind.
Data Engineer
Um eine Karriere als Data Engineer zu beginnen, müssen Sie ebenfalls eine Weiterbildung im Bereich Data absolvieren, um die Sammlung, Verarbeitung, Speicherung und Umwandlung von Daten zu beherrschen. Data Engineers stellen sicher, dass die Daten für weitere Verwendung verfügbar sind und dass die Daten widerstandsfähig, skalierbar und sicher sind.
Data Engineers bauen, testen und aktualisieren die Dateninfrastruktur eines Projekts oder einer Organisation. Sie ergänzen, was Datenarchitekten und Datenarchitektinnen entworfen haben.
Die typischen funktionalen Verantwortlichkeiten von Data Engineers sind folgende:
- Sicherstellen, dass Daten gesammelt werden (insbesondere große Datenmengen und Echtzeitdaten)
- Die Speicherung und den Zugriff auf Daten organisieren und optimieren
- Daten überwachen. Alle etablierten Datensysteme müssen überwacht, unterstützt und validiert werden
- Daten umwandeln
Dieses letzte Element ist besonders wichtig. Denn Data Engineers verwenden ETL-Prozesse (Extraction, Transformation, Load), um Informationen zu extrahieren, umzuwandeln und in ein Datawarehouse zu laden. Die Daten können in verschiedenen Formaten gespeichert und ausgetauscht werden, von denen die Gesamtheit in binäre Daten unter Verwendung einer beliebigen binären Datensequenz und in Text auf der Grundlage von reinem Text unterteilt werden kann.
Data Engineers erstellen auch Pipelines, um die Daten zu verarbeiten und zu übertragen. So wird die Integrität des Arbeitsprozesses mit den Daten gewährleistet, von der Erhebung bis zur Umwandlung in das gewünschte Format.
