Skill path
How to become a Datenwissenschaftler
How to become a Datenwissenschaftler: camino de skills con 5 skills principales, titulación requerida, cursos y salarios. Actualizado semanalmente.
Education & experience requirements
- Education
- Die meisten dieser Berufe erfordern einen vierjährigen Bachelor-Abschluss, einige jedoch nicht.
- Experience
- Für diese Berufe ist ein beträchtliches Maß an beruflichen Fähigkeiten, Kenntnissen oder Erfahrungen erforderlich.
- On-the-job training
- Mitarbeiter in diesen Berufen benötigen in der Regel mehrere Jahre Berufserfahrung, Schulung am Arbeitsplatz und/oder berufliche Ausbildung.
Grundlagen
- StatistikFoundation
Erhebung und Interpretation numerischer Daten. Arbeitgeber benötigen dies, um Schlussfolgerungen aus Daten zu ziehen. Erlernen durch Studium und praktische Analyse von Datensätzen.
- ProbabilityFoundation
Mathematische Untersuchung von Zufälligkeit. Arbeitgeber benötigen sie für statistische Modelle und Risikobewertungen. Erlernen durch Kurse und angewandte Probleme.
- Linear algebraFoundation
- Programming (Python, R)Foundation
Schreiben von Code für Datenmanipulation und -analyse. Arbeitgeber benötigen kundenspezifische analytische Lösungen. Erlernen durch regelmäßiges Programmieren und Projektarbeit.
- Database managementFoundation
Effiziente Speicherung, Aktualisierung und Abfrage von Daten. Arbeitgeber benötigen organisierten Datenzugriff. Erlernen durch SQL und Datenbankwerkzeuge.
- PythonHigh demand
Eine vielseitige Programmiersprache. Datenexperten nutzen sie für Analysen, Automatisierung und die Entwicklung datengetriebener Anwendungen.
- SQLHigh demand
Eine Sprache zur Verwaltung und Abfrage von Datenbanken. Analysten und Ingenieure nutzen sie, um Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren und zu analysieren.
- StatistikHigh demand
Erhebung und Interpretation numerischer Daten. Arbeitgeber benötigen dies, um Schlussfolgerungen aus Daten zu ziehen. Erlernen durch Studium und praktische Analyse von Datensätzen.
- ExperimentierenHigh demand
Durchführung kontrollierter Tests zur Datengewinnung. Fachleute nutzen dies, um Hypothesen zu validieren und Prozesse oder Produkte zu optimieren.
- Maschinelles LernenHigh demand
KI, die aus Daten lernt, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Wird von Wissenschaftlern und Managern genutzt, um komplexe Daten zu analysieren und Aufgaben zu automatisieren.
- AWSIn demand
Amazons Cloud-Plattform für Computing, Speicherung und Dienste. Arbeitgeber nutzen sie für skalierbare Infrastruktur. Lernen Sie durch Experimentieren mit dem AWS Free Tier und Befolgen der offiziellen Dokumentation.
- CIn demand
Eine hardwarenahe Programmiersprache für System- und Embedded-Entwicklung. Geschätzt für leistungskritische Anwendungen. Lernen Sie durch das Schreiben von C-Programmen und das Studium der Speicherverwaltung.
- C++In demand
Eine objektorientierte Sprache für Hochleistungssoftware. Erforderlich für Spiel-Engines, Systeme und große Anwendungen. Erwerben Sie Kenntnisse durch praktische Projekte und C++-Leitfäden.
- SASIn demand
Statistiksoftware für erweiterte Analysen. Arbeitgeber nutzen sie zur Datenverarbeitung und Berichterstellung. Erlernen durch Dokumentation und Übung.
- HadoopIn demand
Ein Framework zum Speichern und Verarbeiten großer Datensätze über Cluster hinweg. Arbeitgeber benötigen es zur Bewältigung von Big Data. Erlernen durch Einrichtung von Clustern und Nutzung seiner Werkzeuge.
- RIn demand
Eine Programmiersprache für statistisches Rechnen. Datenwissenschaftler und Manager nutzen R für Datenanalyse, Visualisierung und Modellierung.
- TensorFlowIn demand
Ein Framework zum Erstellen und Trainieren neuronaler Netze. Wird im maschinellen Lernen und in der Datenwissenschaft verwendet. Entwickeln Sie Fähigkeiten durch praktische Modellentwicklung und Community-Ressourcen.
- StatistikIn demand
Erhebung und Interpretation numerischer Daten. Arbeitgeber benötigen dies, um Schlussfolgerungen aus Daten zu ziehen. Erlernen durch Studium und praktische Analyse von Datensätzen.