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Arbeitsalltag: Ein Tag im Leben eines Data Scientists

Der Arbeitsalltag eines Data Scientists kann je nach Branche, Unternehmen und spezifischen Aufgaben variieren, aber hier sind einige gemeinsame Aktivitäten und Verantwortlichkeiten, die in diesem Berufsbild typischerweise vorkommen:

1. Datensammlung und -bereinigung:

• Data Scientists beginnen oft damit, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln.
• Die Daten müssen oft bereinigt und vorverarbeitet werden, um fehlende Werte zu behandeln, Ausreißer zu identifizieren und die Daten in einem geeigneten Format zu präsentieren.

2. Explorative Datenanalyse (EDA):

• Data Scientists führen explorative Analysen durch, um Muster, Trends und Zusammenhänge in den Daten zu identifizieren.
• Visualisierungstechniken werden eingesetzt, um komplexe Informationen verständlich darzustellen.

3. Feature Engineering:

• Data Scientists erstellen neue Features oder variieren bestehende, um die Modellleistung zu verbessern.
• Dies kann das Hinzufügen von zeitlichen Merkmalen, Kombinationen bestehender Merkmale oder die Anwendung von Transformationen umfassen.

4. Modellentwicklung:

• Aufbau von Machine-Learning- oder statistischen Modellen, um Prognosen oder Muster in den Daten zu identifizieren.
• Auswahl und Feinabstimmung der Modelle, um die bestmögliche Leistung zu erzielen.

5. Modellbewertung:

• Bewertung der Modelle anhand geeigneter Metriken und Validierungstechniken, um sicherzustellen, dass sie auf neuen Daten gut generalisieren.
• Identifizierung von Überanpassung (Overfitting) oder Unteranpassung (Underfitting) der Modelle.

6. Implementierung und Bereitstellung:

• Integration von Modellen in bestehende Systeme oder Plattformen, um Echtzeitvorhersagen zu ermöglichen.
• Implementierung von Datenpipelines, um eine kontinuierliche Aktualisierung der Modelle mit neuen Daten zu ermöglichen.

7. Kommunikation der Ergebnisse:

• Data Scientists müssen komplexe technische Ergebnisse auf eine verständliche Weise für nicht-technische Stakeholder kommunizieren können.
• Erstellung von Berichten, Präsentationen oder Dashboards, um die Insights aus den Daten zu teilen.

8. Weiterbildung und Forschung:

• Da sich die Technologie und Methoden im Bereich Data Science ständig weiterentwickeln, gehört kontinuierliches Lernen und Forschen zu den Aufgaben eines Data Scientists.

Der Arbeitsalltag eines Data Scientists ist dynamisch und er erfordert eine Kombination aus technischen Fähigkeiten, analytischem Denken und kommunikativen Fertigkeiten.