Im digitalen Reich, in dem Web- und mobile Anwendungen uns helfen, fast jeden Aspekt unseres Lebens zu verwalten, sind Daten König. Jede digitale Aktion ist sichtbar und nachverfolgbar und ermöglicht es Unternehmen, riesige Mengen an persönlichen und geschäftlichen Daten zu sammeln und zu analysieren. Die Nutzung von "Big Data" führt zu Umwälzungen in allen Bereichen - von der Fahrzeugnavigation über die Medizin bis hin zur Cybersicherheit.
In den letzten Jahren sind neue Berufe wie Datenanalysten und Datenwissenschaftler auf den Markt gekommen. Ihre Aufgabe ist es, aus den ständig wachsenden Datenmengen, die verfügbar geworden sind, einen Sinn zu machen und einen Wert zu schaffen.
"Data Scientists sind alle beschäftigt, weil sie so gefragt sind."
Das Problem ist, dass es einfach nicht genug qualifizierte Datenanalysten und Datenwissenschaftler gibt. Laut einer Studie von IBMIm Jahr 2020 wird die Zahl der offenen Stellen für Datenwissenschaftler allein in den USA um 364.000 auf 2.720.000 ansteigen. Auf der letztjährigen von Wharton gesponserten Konferenz zum Thema "Data Skills Gap", LinkedIn-Mitbegründer Allen Blue sagte"Es gibt nur sehr wenige Datenwissenschaftler, die ihren Lebenslauf ausfüllen. Datenwissenschaftler sind fast alle bereits beschäftigt, weil sie so gefragt sind".
Kommerzialisierung der Datenwissenschaft
Jüngste Fortschritte in Programmiersprachen wie Python können dazu beitragen, die Qualifikationslücke in der Datenwissenschaft. Die Entwicklung kostenloser, quelloffener, von der Gemeinschaft betriebener Bibliotheken macht es für Personen mit einem gewissen Programmierhintergrund, aber nicht unbedingt mit akademischem Abschluss, einfacher, professionelle Datenwissenschaftler zu werden.
Laut Liran Ben Haim, einem renommierten Experten für Datenwissenschaft und Leiter der Wawiwa Tech Training's Programm für Datenwissenschaftler: "Cloud Computing und mobile Technologien für Verbraucher lassen die Nachfrage nach Datenexperten in die Höhe schnellen. Python-Bibliotheken verringern die Kosten, den Aufwand und das Know-how, die für die Entwicklung neuer datengestützter Dienste erforderlich sind, erheblich. Heutzutage können motivierte Personen mit einem analytischen Verstand und etwas Erfahrung im Programmieren innerhalb weniger Monate zu Datenexperten werden, wenn sie eine entsprechende Ausbildung erhalten."
Was macht ein Datenwissenschaftler?
Datenwissenschaftler analysieren und modellieren Daten, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Erkenntnisse werden genutzt, um relevante Produkte zu liefern, Kundenerlebnisse zu personalisieren, Risiken und Betrug zu mindern und für andere Geschäftszwecke.
Die täglichen Aufgaben konzentrieren sich auf das Sammeln von Daten aus einer Vielzahl von Quellen entsprechend den vordefinierten Datensätzen und Variablen. Die gesammelten Daten werden dann bereinigt und auf ihre Genauigkeit und Einheitlichkeit hin validiert. Sobald die Daten strukturiert sind, wenden Datenexperten Algorithmen an und modellieren die Daten, auch bekannt als "Data Mining". Sie betrachten die Ergebnisse, suchen nach Anomalien und erkennen Trends, um Lösungen und Möglichkeiten zu entdecken.
Die Ergebnisse von Data Mining verändern die Art und Weise, wie wir die Welt betrachten, und bringen Klarheit und Kausalität, wo die Ergebnisse früher nebulös waren. Data Mining und prädiktive Analysen verändern alles, von der Medizin über die Fertigung bis hin zu Marketing, Personalwesen und Bildung. Die Zukunft von Produkten und Dienstleistungen wird von Daten und den Datenexperten bestimmt, die wissen, wie man sie einsetzt.
Der Weg zu einer Karriere in der Datenwissenschaft
Wawiwa Tech Ausbildung ist ein israelischer Bildungsanbieter, der mit Partnern auf der ganzen Welt zusammenarbeitet, um lokale Tech-Schulungszentren und neue Tech-Schulungsprogramme in bestehenden Zentren einzurichten. Diese hochgradig zielgerichteten Programme schulen Einzelpersonen - mit oder ohne vorherige Erfahrung im technischen Bereich - und bereiten sie auf Karrieren in stark nachgefragten technischen Berufen vor.
Wawiwa bildet Personen für die Rolle des Datenanalysten - die Einstiegsposition in der Data-Science-Karriere - im Laufe eines 250 Stunden, 6-monatiges Programm. Das Programm vermittelt den Absolventen die multidisziplinären Kenntnisse und Fähigkeiten, die erforderlich sind, um "job-ready" zu sein: Daten erfassen, Vorhersagemodelle erstellen und eine Datenanwendung in der Cloud bereitstellen.
Im Gegensatz zu anderen technischen Ausbildungsprogrammen, die sich an Personen ohne technische Erfahrung richten, kann sich nicht jeder für das Data Scientist-Programm bewerben. Um erfolgreich zu sein, müssen die Bewerber über eine gewisse Vorerfahrung im Programmieren verfügen.
Ein 70-stündiges Einführungsprogramm ist für diejenigen Kandidaten verfügbar, die am Data Scientist-Programm teilnehmen möchten, aber noch keine Programmiererfahrung haben. Ansonsten nehmen alle Kandidaten an der computergestützten Bewertung von Wawiwa teil, um sicherzustellen, dass sie die richtige Persönlichkeit sowie die grundlegenden mathematischen und logischen Fähigkeiten haben, um die Programme zu absolvieren und in ihren zukünftigen Jobs erfolgreich zu sein.
Das Schulungsprogramm ist in verschiedene Module unterteilt, die Themen wie Python-Programmierung, Datenanalyse, maschinelles Lernen, Cloud-Tools, Deep Learning und andere fortgeschrittene Themen wie neuronale Netze und natürliche Sprachverarbeitung (NLP) behandeln. Das Programm beinhaltet auch viele Praktika, die praktische Erfahrungen im Umgang mit Daten vermitteln.
Praktische Fähigkeiten werden durch die Durchführung von Projekten und Übungen erworben, die die im Programm vermittelten Fähigkeiten integrieren. Der Höhepunkt des Programms ist ein abschließendes "Bring It Together (BIT)-Projekt", in dem die Studierenden ein Flugrouting-System aufbauen. Dazu bauen die Schüler einen Scraper, um Daten von Websites zu sammeln, entwickeln und testen ein Prognosemodell, das optimale Routenoptionen aufzeigt, und stellen die Anwendung dann mithilfe von Datenbanken und anderen Tools in der Cloud bereit. In der letzten Phase des Projekts erstellen die Schüler eine Webanwendung, um die Ergebnisse des Prognosemodells anzuzeigen.
In weniger als sechs Monaten können Sie Ihr eigenes lokales Data Science-Programm starten!
Die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern steigt schneller, als die Universitäten neue Absolventen auf den Markt bringen können. Glücklicherweise ist ein Universitätsabschluss nicht mehr erforderlich, um ein professioneller Datenwissenschaftler zu werden.
Wawiwa Tech Training hilft Universitäten und Ausbildungszentren, ihr lokales Ausbildungsprogramm für Data Scientists in weniger als sechs Monaten einzurichten. Die Programme sind auf die lokale Industrie und das Ökosystem abgestimmt und auf die lokale Sprache und die lokalen Bildungskonzepte zugeschnitten. Wawiwa hilft bei der Einstellung und Schulung der Ausbilder des örtlichen Zentrums und stellt die neuesten Inhalte und Hilfsmittel zur Verfügung.
Wawiwa-Partner durchlaufen ein rationalisiertes Onboarding-Programm, das ihnen alles bietet, was sie für ihren Erfolg benötigen. Das Onboarding umfasst die Entwicklung eines Geschäftsplans, die Suche nach einem Standort (falls erforderlich), Marketing-, Vertriebs- und Personalunterstützung, die Lokalisierung von Inhalten und vieles mehr.
Nehmen Sie noch heute Kontakt auf um zu erfahren, wie Sie Ihr Ökosystem bei der Umschulung auf Technologie unterstützen und zu einer brauchbaren Quelle für Datenexperten werden können!
