Die Aufgabe eines Data Scientist besteht darin, Massendaten oder Big Data in einem Unternehmen zu verwalten und zu analysieren. Er oder sie untersucht Kundendaten, um Werte für das Unternehmen zu schaffen. Diese Daten können unstrukturiert sein und zur Extraktion von Informationen für die Entscheidungsfindung verwendet werden.
Was sind die Tätigkeiten eines Datenwissenschaftlers?
Im Job des Data Scientist muss es dem Verantwortlichen gelingen, Kundendaten zu extrahieren, zu standardisieren und zu strukturieren. Der Data Scientist ist für die Sammlung, Auswahl und Validierung von analyserelevanten Kundendaten zuständig. Um die Daten besser zu strukturieren und zu speichern, muss der Ingenieur auch bessere Lösungen finden. Auch als Big Data Engineer bekannt, konvertiert, codiert und kartiert er die Daten zum Produkt, damit die Mitarbeiter diese Daten besser verstehen können.
Ihm muss es gelingen, zu entscheiden, welches Tool oder welche Erfassungsmethode für eine bessere Heterogenität der Kundendaten eingesetzt werden soll. Die Data-Warehouse-Architektur muss ebenfalls vom Ingenieur entworfen werden. Die Qualität der verarbeiteten Daten muss bei der Verarbeitung immer kontrolliert und die Datenbank immer angereichert werden. Der Datenanalyst beschäftigt sich auch mit prädiktiver Analyse. Seine Aufgabe besteht auch in der Untersuchung und Implementierung von technischen und technologischen Lösungen für das Management von Big Data.
Bezüglich der Entwicklung von Hilfsmitteln
An der Umsetzung der Marketingstrategie des Unternehmens muss auch der Data Scientist mitwirken. Um die bestmögliche Entscheidung treffen zu können, müssen die Systeme nach der Analyse der kaufmännischen Daten des Unternehmens entwickelt werden. Die Prospecting-Kampagnen des Unternehmens hängen von den Entscheidungsstatistiken ab, die Sie nach der von ihm durchgeführten Studie liefern. Außerdem kümmert er sich im Job des Data Scientist um die Erstellung der spezifischen Bedürfnisse des Unternehmens, präsentiert die Ergebnisse der Studien und schult die zukünftigen Nutzer der Software, die zur Entscheidungsfindung eingesetzt wird. Er muss in der Lage sein, die zur Analyse der Daten verwendeten Tools technologisch zu überwachen. Um bessere Analyseergebnisse zu erhalten, muss ein Ingenieur wissen, welches das beste Werkzeug ist.
Die erforderlichen Fähigkeiten, um ein guter Datenwissenschaftler zu werden
Neben den notwendigen Abschlüssen muss ein Data Scientist auch über die notwendigen Fähigkeiten verfügen, um seine Arbeit gut ausführen zu können. Zu diesen Fähigkeiten gehört, dass er Machine Learning perfekt beherrscht. Darüber hinaus sind fundierte Kenntnisse im Umgang mit Datenmanagement-Tools und eine exzellente Beherrschung der HADOOP-Technologien und Datenbanken erforderlich. All dies muss mit exzellenten Kenntnissen auf dem Gebiet des Marketings einhergehen. Ein Data Scientist muss über angemessene berufliche Fähigkeiten verfügen, wie z. B. Strenge, gute Kommunikationsfähigkeiten, um überzeugen zu können, analytische Fähigkeiten und eine bessere Organisationsfähigkeit.