Data Science nutzt Methoden und Techniken aus Mathematik, Statistik, Machine Learning und Programmierung, um Wissen aus Daten zu gewinnen. Für Unternehmen haben Erkenntnisse aus Daten einen enormen Mehrwert. Die Möglichkeit, bisher unbekannte Muster in Datensätzen zu erkennen, hat auch viele Bereiche der Wissenschaft verändert. Dies macht den Data Scientist zu einem der gefragtesten Berufe.
Das Berufsbild des Data Scientists ist erst in den letzten Jahren entstanden. Daher gab es für Data Science bisher noch nicht einmal ein richtiges Studium. Data Science ist daher gut für Quereinsteiger geeignet.
Trotzdem gibt es einiges zu bedenken, wenn man sich in diesem hart umkämpften Berufsfeld behaupten will.
Wie mache ich Karriere als Data Scientist?
Data Science als Beruf existiert erst seit einigen Jahren. Bis vor kurzem gab es daher keine formelle Ausbildung im Bereich Data Science. Es eignet sich daher grundsätzlich gut für Quereinsteiger. Ein Hintergrund in Datenanalyse ist nicht unbedingt notwendig. Dennoch ist der Weg zum Experten in Data Science hart und oftmals lang. Wer sich in Eigenregie zum Data Scientist weiterbilden will, muss sich daher gut selbst motivieren und organisieren können.
Fünf Tipps, mit denen Du zum Data Scientist wirst:
- Eigne Dir solide Grundlagenkenntnisse in Programmieren, Statistik und linearer Algebra an. Zum Beispiel ist die sichere Beherrschung der Programmiersprache Python praktisch unentbehrlich, wenn Du als Data Scientist durchstarten möchtest. Du musst auch sicher mit Algorithmen umgehen können.
- Entwickle Fortgeschrittenenkenntnisse in maschinellem Lernen, Mustererkennung, Data Warehousing und Datenvisualisierung.
- Wende das Erlernte so früh wie möglich auf Beispiele aus dem echten Leben an. Du könntest zum Beispiel eine Datensammlung aus dem Gesundheitswesen analysieren, ein Muster im Verhalten der Nutzer auf Deiner Website herausfinden oder Deine eigene App programmieren. Spiele ruhig ein bisschen herum! Deine erlernten Fähigkeiten auf Bereiche anzuwenden, für die Du eine Leidenschaft hast, verbessert Deine Motivation und führt dazu, dass Du die nötige Zeit investierst, um in Data Science zum Experten zu werden.
- Arbeite mit professionellen Data Scientists zusammen. Praktika bieten eine hervorragende Möglichkeit hierzu. Das Feedback, das Du erhalten wirst, ist für Deinen Lernfortschritt unverzichtbar. Praktika helfen Dir auch, Kontakte mit möglichen Arbeitgebern zu knüpfen.
- Erstelle ein Online-Portfolio mit Deinen besten Projekten. Die Erstellung eines Portfolios ist möglicherweise der wichtigste Schritt, um den ersten Job im Bereich Data Science zu landen.
Auf welche Arten kann man Data Science lernen?
Du kannst Data Science auf verschiedenen Wegen lernen:
- Erwirb einen Abschluss in Data Science an einer Hochschule.
- Lerne aus Büchern. Viele Lehrbücher zum Thema Data Science sind kostenfrei im Internet erhältlich. Wenn Du gut Englisch verstehst, wirst Du diese Liste von über 100 kostenlosen Lehrbüchern zum Thema Data Science von der Organisation Learn Data Sci vielleicht hilfreich finden.
- Lerne Data Science mit Hilfe von Online-Kursen. Wir listen in unserem Verzeichnis mehr als 200 Online-Kurse in Data Science. Im Folgenden findest Du eine Liste unserer Top 35 Online-Kurse in Data Science. Die Kurse sind danach geordnet, ob sie von einer Hochschule, einem IT-Unternehmen oder von einer kommerziellen Plattform für Online-Kurse angeboten werden.
1. Data Science Online-Kurse von Hochschulen
Dies ist eine Liste von Online-Kursen, die von Hochschulen weltweit angeboten werden.
- UCSD “Data Science”- Ein kostenpflichtiger Anfängerkurs, der die mathematischen Grundlagen vermittelt, um Geschäftsentscheidungen auf Basis von Daten zu treffen. Bei erfolgreichem Abschluss des Kurses ist ein Zertifikat erhältlich.
- Harvard University “Data Science”- Ein kostenpflichtiger Kurs für Einsteiger. Auf dem Lehrplan stehen Machine Learning, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Datenvisualisierung, lineare Regression, die Programmiersprache R und mehr.
- Johns Hopkins University “Data Science Specialization”- Dieser Anfängerkurs gibt eine Einführung in Datenanalyse, Datenorganisation, R, Machine Learning, sowie induktive Statistik und die statistische Analyse von Regression. Der Kurs ist kostenpflichtig.
- University of Michigan “Data Science Ethics”- Der Umgang mit Daten führt zu ethischen Fragestellungen und Konflikten. Der kostenlose Online-Kurs der Universität Michigan vermittelt die Kenntnisse und Fähigkeiten, die Teilnehmer brauchen, um diese ethischen Probleme zu reflektieren und zu ihrer Lösung beizutragen.
- UC Berkeley “Foundations of Data Science”- Eine Einführung ins Programmieren für Data Science, Machine Learning und Statistik.
- Massachusetts Institute of Technology “Statistics and Data Science”- Dieser Kurs setzt mittlere Kenntnisse in Mathematik und Python voraus. Behandelt werden Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik, Machine Learning und Datenanalyse. Der Kurs ist kostenpflichtig.
- University of Washington “Communication Data Science Results”- Ein Fortgeschrittenenkurs zum Thema Datenvisualisierung und Analyse von Graphen in der Cloud. Das Kurs ist kostenlos und kann mit einem Zertifikat abgeschlossen werden.
- University of Notre Dame “Data Science Readiness Assessment”- Hier können Teilnehmer testen, ob ihre Kenntnisse im Rechnen, linearer Algebra und Programmieren bereits für eine Karriere als Data Scientist ausreichen. Das Assessment selbst ist kostenlos, allerdings kann gegen Gebühr ein Zertifikat über das Testergebnis ausgestellt werden.
- UC Davis “SQL for Data Science”- Der Kurs vermittelt Grundlagen in SQL und der Arbeit mit Daten. Es ist kein Hintergrundwissen erforderlich.
- University of Adelaide “Programming for Data Science”- In diesem kostenlosen Anfängerkurs lernst Du, wie Du Probleme aus dem echten Leben mit Hilfe von Datenanalysemethoden grundlegendem Programmieren und rechnerischem Denken lösen kannst.
- University of Dundee “Data Science in the Games Industry”- In diesem Kurs geht es darum, wie das Erlebnis der Spieler und die Gewinne in der Spieleindustrie durch Big Data maximiert werden können.
- University of Illinois “Master of Computer Science in Data Science”- Eine seltene Chance, durch MOOCs einen kompletten Master-Abschluss zu erwerben. Für das Erreichen des Master-Abschlusses muss sich der Kursteilnehmer an der University of Illinois immatrikulieren. Die Kursserie kann jedoch auch kostenlos und Stück für Stück angesehen werden, ohne dass sich der Teilnehmer verpflichten muss, den gesamten Master zu absolvieren.
- Wesleyan “Data Analysis Tools”- Varianzanalysen, Chi-Quadrat-Tests und Korrelationskoeffizienten sind Werkzeuge, die dabei helfen, Hypothesen zu testen. In diesem Kurs lernst Du, sicher mit diesen Tools umzugehen.
- Columbia University “Statistical Thinking for Data Science and Analytics”- Dieser Kurs lehrt, wie man Daten professionell erhebt und die richtigen Fragestellungen entwickelt, um relevante Einsichten aus Rohdaten zu gewinnen.
- University of Colorado “Data Warehouse Concepts, Design, and Data Integration”- Teilnehmer lernen, Data Warehouses zu entwickeln und Daten zu integrieren. Der Kurs ist in der Audit-Variante kostenlos. Gegen Gebühr ist ein Zertifikat erhältlich.
- Purdue University “AP Computer Science A: Java Programming Data Structures and Loops”- Der Anfängerkurs vermittelt die Grundlagen der klassischen Programmiersprache Java.
- University of Virginia “Understanding Your Data Analytical Tools”- Du lernst, welche Analyse-Tools Dir als Data Scientist zur Verfügung stehen. Am Ende des Kurses kannst Du sicher mit der Mediation und Moderation von Daten, sowie mit Datenmodellen und Multi-Ebenen-Analysen umgehen.
- IIT Bombay “Foundations of Data Structures”- Teilnehmer erwerben ein solides Grundwissen über Datenstrukturen. Sie lernen, wie man Datenstrukturen mit Hilfe von einfachem Programmieren erstellt und einsetzt, um Daten angemessen zu repräsentieren, zu organisieren und zu handhaben.
- University of Texas at Arlington “Social Network Analysis”- Als Teilnehmer dieses kostenlosen Anfängerkurses lernst Du, wie man soziale Netzwerke mit Hilfe von Data Science analysiert. Du wirst verstehen, wie Menschen Informationen im Bildungswesen suchen und teilen.
- Hong Kong University of Science and Technology “Introduction to Java Programming Part 1”- Der kostenlose Anfängerkurs vermittelt die Grundlagen der bekannten Programmiersprache Java zusammen mit object-oriented frameworks and Problemdarstellung.
- Imperial College London “Mathematics for Machine Learning Specialization”- Dieser kostenpflichtige Kurs des renommierten Imperial College London vermittelt die mathematischen Grundlagen von Machine Learning und Data Science-Anwendungen.
- Eindhoven University of Technology “Process Mining: Data Science in Action”- Process Mining verbindet modellbasierte Prozessanalyse und datenorientierte Analyse-Techniken. Teilnehmer erwerben Kompetenzen in Petri Net, Process Modeling, Process Mining und Data Mining.
- Georgia Institute of Technology “Materials, Data Sciences, and Informatics”- Materials Informatics ist ein neues Forschungsfeld an der Schnittstelle zwischen Materialwissenschaft, wissenschaftlichem Rechnen und Informationswissenschaft. Der Kurs ist kostenlos und eignet sich für fortgeschrittene Lerner.
In diesem Interview erklärt Dr. Daniel Paurat, wie er als Autodidakt zum Senior Data Scientist geworden ist und warum sich gerade Online-Kurse gut eignen, um in Data Science einzusteigen.
