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Data Science ist eine komplexe Disziplin, die wichtige Informationen identifiziert, die aus riesigen Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten gewonnen werden. Der wahrscheinlich schwierigste Teil dieses Wissensbereichs besteht darin, zu lernen, wie man aus all diesen Daten einen Sinn macht und diese immense Menge an verstreuten Informationen in aussagekräftige, umsetzbare Erkenntnisse umwandelt. Ein kompetenter Datenanalyst weiß, wie er die Muster erkennt, die es Unternehmen ermöglichen, effektive Strategien zu entwickeln, neue Möglichkeiten zu finden und ihre Marketingbemühungen zu verbessern.
Ein Job in Data Science ist einer der am besten bezahlten, und Data Scientists werden auch von den größten Unternehmen immer nachgefragt. Ist es wirklich möglich, sich Data Science beizubringen? Können Sie von einfachen IT-Kenntnissen zu einem Master-Analysten werden? Die Antwort lautet: Ja, vorausgesetzt, Sie wählen die richtigen Kurse aus und absolvieren sie mit der gebotenen Sorgfalt. Hier präsentieren wir Ihnen eine Zusammenfassung der wichtigsten datenwissenschaftlichen Konzepte, die Sie lernen müssen, um ein autodidaktischer Datenwissenschaftler zu werden, und die Sie bequem von zu Hause aus lernen können. Sie können all diese Kurse über Coursera für jeweils weniger als 100 USD belegen. (Weitere Informationen zu den Tätigkeiten eines Datenwissenschaftlers finden Sie unter Jobrolle: Datenwissenschaftler.)
Grundlegendes zu Data Science
Schlicht und einfach, das Wichtigste zuerst. Sie können kein Data Scientist werden, wenn Sie nicht wissen, was Data Science wirklich ist, und ein Einführungskurs, der Ihnen einen Überblick über diese Disziplin bietet, ist der erste Schritt, den Sie unternehmen sollten. Zu den Kernkonzepten gehört, warum und wie Data Science für Unternehmen so wichtig ist und wie es angewendet werden kann. Sie müssen verstehen, was Regressionsanalyse ist und wie das Mining eines Datensatzes funktioniert und welche Tools und Algorithmen Sie täglich verwenden, um diese Disziplin zu beherrschen.
