Diese Fähigkeiten sollten Sie als Grundlage einer Data Science Weiterbildung mitbringen
Technische Fähigkeiten
- Programmierkenntnisse: Gute Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python oder R sind unerlässlich. Python ist besonders beliebt in der Data Science wegen seiner Vielseitigkeit und der umfangreichen Bibliotheken wie Pandas, NumPy, Scikit-learn für maschinelles Lernen, und Matplotlib oder Seaborn für Datenvisualisierung.
- Statistik und Mathematik: Ein solides Verständnis statistischer Methoden und Algorithmen ist entscheidend, um Datenanalysen durchführen und Modelle des maschinellen Lernens entwickeln zu können. Kenntnisse in Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Inferenzstatistik sind besonders wertvoll.
- Maschinelles Lernen: Kenntnisse in verschiedenen Techniken des maschinellen Lernens, einschließlich überwachtem und unüberwachtem Lernen, sowie Erfahrung im Umgang mit tiefen Lernverfahren, sind für viele Data-Science-Projekte von Vorteil.
- Datenmanagement: Fähigkeiten im Umgang mit Datenbanken und in der Datenbereinigung sind wichtig, da die Arbeit oft das Sammeln, Bereinigen und Organisieren großer Datenmengen beinhaltet. Erfahrungen mit SQL, NoSQL-Datenbanken oder Big-Data-Technologien wie Hadoop und Spark sind nützlich.
- Datenvisualisierung: Die Fähigkeit, Daten effektiv zu visualisieren und komplexe Ergebnisse in einer für Stakeholder verständlichen Form darzustellen, ist entscheidend. Tools wie Tableau, Power BI oder Bibliotheken wie Matplotlib und Seaborn sind hierbei hilfreich.
Analytische Fähigkeiten
- Problemlösungskompetenz: Ein starker analytischer Hintergrund, um komplexe Probleme zu verstehen und effektive Lösungen zu entwickeln.
- Kritische Denkfähigkeit: Die Fähigkeit, Daten kritisch zu hinterfragen und über die Zahlen hinaus zu denken, um zu nützlichen Schlussfolgerungen zu kommen.
Geschäftssinn
- Branchenkenntnisse: Verständnis für die Branche und das Geschäftsmodell, in dem Sie arbeiten, um relevante Einsichten aus den Daten ziehen zu können.
- Kommunikationsfähigkeiten: Starke mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten, um technische Ergebnisse und Strategien effektiv an nicht-technische Stakeholder zu vermitteln.
Soft Skills
- Teamfähigkeit und Zusammenarbeit: Die Fähigkeit, effektiv in multidisziplinären Teams zu arbeiten und mit anderen Fachbereichen zu kommunizieren.
- Lernbereitschaft: Data Science ist ein sich schnell entwickelndes Feld, daher ist die Bereitschaft, kontinuierlich zu lernen und sich mit neuen Technologien und Methoden vertraut zu machen, unerlässlich.
Projektmanagement
- Projektmanagement-Fähigkeiten: Die Fähigkeit, Projekte von der Idee bis zur Umsetzung zu planen und zu steuern, unter Berücksichtigung von Zeitrahmen, Ressourcen und Zielen.
Start der nächsten Weiterbildungen am 13.05.2024
Fazit
Diese Liste ist nicht erschöpfend, aber sie bietet einen guten Überblick über die Fähigkeiten und Kenntnisse, die für die Rolle eines Data Scientists wichtig sind. Je nach spezifischer Rolle und Branche können zusätzliche spezialisierte Kenntnisse erforderlich sein.
Diese Data Science Weiterbildungen bieten wir an:
Data Scientist (Vollzeit)
Inhalte:
Python, Neuronale Netze/Deep Learning, Machine Learning & Künstliche Intelligenz, Big Data, Business Intelligence, Künstliche Intelligenz Anwendungen
Berufsfelder:
Business Analyst, Daten Wissenschaftler, Data Analyst, Daten Manager, Data Whisperer, ML Engineer, KI Spezialist
Experte / Spezialist:
Schwerpunkte: Unternehmensstruktur, Ganzheitliches Verständnis mit KI
Karriereziel:
Abteilungsleiter, CFO, Wissenschaft & Forschung
Python, Neuronale Netze/Deep Learning, Machine Learning & Künstliche Intelligenz, Big Data, Business Intelligence, Künstliche Intelligenz Anwendungen
Berufsfelder:
Business Analyst, Daten Wissenschaftler, Data Analyst, Daten Manager, Data Whisperer, ML Engineer, KI Spezialist
Experte / Spezialist:
Schwerpunkte: Unternehmensstruktur, Ganzheitliches Verständnis mit KI
Karriereziel:
Abteilungsleiter, CFO, Wissenschaft & Forschung
6 Monate
Data Scientist (Teilzeit)
Inhalte:
Python, Neuronale Netze/Deep Learning, Machine Learning & Künstliche Intelligenz, Big Data, Business Intelligence, Künstliche Intelligenz Anwendungen
Berufsfelder:
Business Analyst, Daten Wissenschaftler, Data Analyst, Daten Manager, Data Whisperer, ML Engineer, KI Spezialist
Experte / Spezialist:
Schwerpunkte: Unternehmensstruktur, Ganzheitliches Verständnis mit KI
Karriereziel:
Abteilungsleiter, CFO, Wissenschaft & Forschung
Python, Neuronale Netze/Deep Learning, Machine Learning & Künstliche Intelligenz, Big Data, Business Intelligence, Künstliche Intelligenz Anwendungen
Berufsfelder:
Business Analyst, Daten Wissenschaftler, Data Analyst, Daten Manager, Data Whisperer, ML Engineer, KI Spezialist
Experte / Spezialist:
Schwerpunkte: Unternehmensstruktur, Ganzheitliches Verständnis mit KI
Karriereziel:
Abteilungsleiter, CFO, Wissenschaft & Forschung
12 Monate
