Im digitalen Ozean von heute sind Daten das Wasser, in dem wir schwimmen. Unsere Technologie erfasst und verfolgt jede digitale Aktion. Unternehmen können heute große Mengen an wertvollen Geschäftsdaten sammeln und analysieren und sich und ihre Produkte auf zukünftige Trends ausrichten. Da Daten im Mittelpunkt unseres Handelns stehen, besteht eine große Nachfrage nach datenbezogenen Talenten.
Datenanalysten und Datenwissenschaftler haben die Aufgabe, aus der immensen Menge an verfügbaren Daten einen Sinn zu machen und aus ihnen einen Wert zu schaffen, sie zu analysieren, Vorhersagen zu treffen und Empfehlungen zu geben, um die Ressourcen und das Potenzial eines Unternehmens zu optimieren. Offene Stellen für Datenanalysten und Datenwissenschaftler überschwemmen den heutigen Stellenmarkt.
Die Europäische Kommission schätzt, dass allein im Jahr 2020 100.000 neue Arbeitsplätze im Datenbereich geschaffen werden. Der #1-Job auf Glassdoor ist Data Scientist. Datenwissenschaftler und -analysten sind in jeder Branche gefragt, aber die größten Nachfrager nach Datenexperten sind derzeit die Finanz-, Versicherungs- und natürlich die Tech-Industrie. Das Problem ist, dass es nicht genug Datenanalysten und Datenwissenschaftler gibt, um alle diese Stellen zu besetzen.
Datenwissenschaftler und Datenanalysten (BI-Analysten): Was ist der Unterschied?
Wir haben auf hohem Niveau die Nachfrage nach diesen beiden beliebten Datenberufen erörtert, aber was ist der Unterschied zwischen ihnen? Was tun sie, und welche Fähigkeiten muss man haben, um jede Rolle erfolgreich auszufüllen?
A Datenanalyst ist im Wesentlichen ein Wirtschaftsanalytiker, der auch mit Zahlen umgehen kann. Sie werden auch als Business Intelligence (BI)-Analysten bezeichnet und ihre Hauptaufgabe besteht darin, gesammelte Daten aus der Vergangenheit zu untersuchen, um Trends zu erkennen und Datenvisualisierungen zu erstellen, die der Unternehmensstrategie dienen. Datenanalysten müssen sich mit Analysesoftware, Datenvisualisierungssoftware und Datenverwaltungsprogrammen auskennen.
Sie müssen nicht unbedingt programmieren können, aber sie müssen technisch versiert sein und wissen, wie man sich in verschiedene Datenquellen einklinkt und mit fortgeschrittenen Software-Tools arbeitet. Kritisches Denken, rigorose Analysen, ein guter Geschäftssinn und Präsentationsfähigkeiten sind für diese Stelle erforderlich.
Datenwissenschaftler sind ebenfalls Profis in der Datenauswertung, müssen aber auch über Kenntnisse in der Programmierung und mathematischen Modellierung verfügen. Data Scientists sind im Wesentlichen Programmierer; sie konzipieren und entwickeln neue Prozesse für die Datenmodellierung mit Hilfe von Prototypen, Algorithmen, Vorhersagemodellen und benutzerdefinierten Analysen mit dem Ziel, zukünftige Anforderungen zu antizipieren.
Die Hauptprogrammiersprache der Data Scientists ist Python, und sie arbeiten mit verschiedenen Datenanalyse- und Cloud-Tools mit niedlichen Namen, wie Numpy, Scipy, Matplotlib, Hadoop und Kaggle. Die wichtigsten Fähigkeiten, die Data Scientists erlangen müssen, sind Problemlösung, Teamarbeit und Selbststudium.
Wo sind all die Datenexperten?
Beschäftigt. Die Nutzung von Big Data verschafft einen so wertvollen Wettbewerbsvorteil, dass ausgebildete Fachleute für Data Science und Data Analytics sehr gefragt sind. 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". Laut einer kürzlich erschienenen Umfrage der Universität Villanovageben 82 Prozent der Unternehmen in den USA an, dass sie planen, Stellen auszuschreiben, die Fachwissen im Bereich der Datenanalyse erfordern.
Hinzu kommen 72 Prozent der Unternehmen, die im letzten Jahr bereits Talente eingestellt haben, um offene Stellen im Bereich Datenanalyse zu besetzen. Immerhin 78 Prozent der Unternehmen geben an, dass sie in den letzten 12 Monaten Schwierigkeiten hatten, offene Stellen im Bereich Datenanalyse zu besetzen. Aber die Universitäten bilden einfach nicht schnell genug ausgebildete Fachkräfte aus.
Die Datenprogramme von Wawiwa Tech Training
Wawiwa Tech Training ist ein israelischer Anbieter von technischen Schulungen, der seinen Partnern auf der ganzen Welt hilft, diesen Talentmangel durch zwei separate Programme für die Ausbildung von Data Scientists und Data Analysts zu beheben. Alle Wawiwa-Programme betonen die praktische Erfahrung, die notwendig ist, um ein arbeitsfähiger Datenexperte zu werden.
Wawiwa's Datenwissenschaftler-Programm
Wawiwas Programm für Datenwissenschaftler ist ein Einstieg in die Welt der Data Science für Anfänger und Quereinsteiger mit Mathematikkenntnissen und einem gewissen Hintergrund in der Programmierung. Das Programm umfasst 340 akademische Stunden, die sich über 8 Monate eines Teilzeitstudiums erstrecken. Die Studierenden erwerben Kenntnisse über Data Science Frameworks (z. B. Datenerfassung und -analyse, maschinelles Lernen, Deep Learning), Programmierung (Python) und Cloud-Tools.
Im Rahmen des Programms werden die Fähigkeiten der Studierenden zum Verständnis von Daten, zur Modellierung und zur Präsentation durch datenwissenschaftliche Übungen, Praktika und ein Abschlussprojekt geschult. Am Ende des Programms können die Studierenden ein komplettes Datenvorhersagesystem entwerfen und aufbauen. Dazu gehört das Schreiben einer Web-Scraping-Aufgabe, um Daten von Websites zu sammeln, das Speichern und Abrufen von Daten aus vielen Datenquellen, das Entwerfen und Erstellen von Vorhersagemodellen aus den Daten und schließlich die Bereitstellung eines kompletten Modells in der Cloud.
Wawiwa's Datenanalysten-Programm
Wawiwas Datenanalysten-Programm bereitet die Studierenden in einem 250 Stunden umfassenden, 6-monatigen Teilzeitprogramm auf die Einstiegsposition eines Datenanalysten vor. Die Studierenden erwerben Kenntnisse über marktführende Technologien, Möglichkeiten der Informationsverarbeitung, Datenanalysefunktionen, Business Intelligence und mehr.
Turch praktische Übungen und ein abschließendes Projekt werden die technischen, analytischen und geschäftlichen Fähigkeiten der Teilnehmer gestärkt. Die Absolventen sind mehr als bereit, BI-Analystenrollen zu übernehmen, die den Einsatz von Excel, Tableau, Anaconda und SQL erfordern.
