Die rasant voranschreitende Digitalisierung vieler Arbeits- und Lebensbereiche führt zu enormen Mengen von Daten. Die Aufgabe von Data Scientists ist es, die erhobenen Daten so aufzubereiten, dass diese gewinnbringend in der Entscheidungsfindung und Erstellung von Prognosen genutzt werden können.
Während der Data Analyst klassische Datenanalyse betreibt, verfolgt der Data Scientist als Datenwissenschaftler einen mehr wissenschaftlich orientierten Ansatz mit ausgefeilten Methoden des Machine Learning (ML) und der Künstlichen Intelligenz.
In unseren Data Science Kursen vermitteln wir gezielte die Fähigkeiten in den Bereichen Datenaufbereitung, Verwendung von Machine Learning (ML) Modellen, Programmierung von ML-Modellen, prädiktive Analysen und Datenvisualisierung.
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Um ein erfolgreicher Data Scientist zu sein, sollten Sie eine breite Palette von Fähigkeiten erwerben, darunter:
Ja, es gibt Unterschiede zwischen Data Analysts, Data Scientists und Data Engineers. Obwohl alle diese Rollen im Bereich Datenanalyse tätig sind, haben sie unterschiedliche Schwerpunkte und Fähigkeiten.
Zusammenfassend lassen sich Data Analysts als Datenanalysten, Data Scientists als Datenwissenschaftler und Data Engineers als Dateninfrastrukturexperten beschreiben. Jede dieser Rollen ist wichtig für den erfolgreichen Einsatz von Daten in Unternehmen, aber sie haben unterschiedliche Schwerpunkte und erfordern unterschiedliche Fähigkeiten..
Data Mining und Data Science sind zwei eng miteinander verbundene, aber dennoch unterschiedliche Begriffe. Während beide auf die Analyse von Daten abzielen, gibt es einige wichtige Unterschiede zwischen ihnen.
Data Mining bezieht sich auf den Prozess der Extraktion von Mustern und Zusammenhängen aus großen Datensätzen. Es handelt sich um eine Teilmenge von Data Science, die sich auf die Analyse von Daten konzentriert, um verborgene Zusammenhänge zu entdecken und Erkenntnisse zu gewinnen. Data Mining-Techniken werden in der Regel verwendet, um vorhandene Daten zu durchsuchen und Muster oder Trends zu finden, die auf zukünftige Entwicklungen oder Ereignisse hinweisen können, um bessere Entscheidungen zu treffen.
Data Science hingegen bezieht sich auf ein breiteres Feld, das sich mit allen Aspekten der Datenaufbereitung, Datenanalyse und Modellierung beschäftigt, um Erkenntnisse und Wissen aus Daten zu gewinnen. Data Science umfasst viele Methoden und Techniken, einschließlich Data Mining, aber auch Statistik, maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und Big Data-Technologien. Data Science-Methoden werden verwendet, um komplexe Fragen zu beantworten, Vorhersagen zu treffen und Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen.
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Zuletzt aktualisiert am 06.12.2023.
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