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Was sind Data Science-Praktiken?

1. Datenaufnahme und -analyse: Datenaufnahme ist der Prozess, mit dem Daten aus unterschiedlichen Quellen gesammelt, verarbeitet und analysiert werden, um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen.

2. Datenvisualisierung: Dies ist der Prozess, mit dem Daten in visuellen Formaten wie Diagrammen, Grafiken und Karten dargestellt werden, um Trends zu identifizieren und Erkenntnisse zu gewinnen.

3. Maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das es Computern ermöglicht, aus Erfahrung zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden.

4. Predictive Analytics: Predictive Analytics ist ein Prozess, mit dem Daten verwendet werden, um mögliche zukünftige Ereignisse vorherzusagen und darauf basierende Entscheidungen zu treffen.

5. Deep Learning: Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, bei dem sogenannte neuronale Netzwerke verwendet werden, um komplexe Probleme zu lösen.

Data Science und Datenschutz - Ist die Revolution vorbei bevor sie startet?

Nein, die Revolution ist noch lange nicht vorbei. In den letzten Jahren hat sich viel getan, um die Datenschutzbestimmungen für Data Science und Datenanalyse zu verbessern. Es wurden verschiedene Richtlinien und Regeln eingeführt, um den Schutz personenbezogener Daten zu gewährleisten. Dazu gehören die EU-Datenschutzgrundverordnung (DSGVO), die Allgemeinen Datenschutzbestimmungen (ADB) und die Richtlinie zu automatisierter Entscheidungsfindung. Trotz dieser Fortschritte gibt es noch viel zu tun, um sicherzustellen, dass der Datenschutz in der Data Science-Branche effektiv gewährleistet wird. Unternehmen sollten sich bewusst sein, dass sie für den Schutz personenbezogener Daten verantwortlich sind und Datenschutzmaßnahmen in ihre Datenanalysen und -modelle implementieren müssen. Es ist auch wichtig, dass Unternehmen die Möglichkeiten nutzen, die ihnen die neuen Gesetze und Richtlinien bieten, um ihre Datenanalysen und -modelle zu schützen. Es ist also eindeutig, dass die Revolution noch lange nicht vorbei ist. Es ist jedoch ein Fortschritt, dass viele Unternehmen und Regulierungsbehörden Datenschutzmaßnahmen für die Data Science-Branche einführen. Dieser Fortschritt wird dazu beitragen, dass Datenanalysen und -modelle sicherer und vertrauenswürdiger werden und die Privatsphäre der Nutzer geschützt wird.

Data Scientist werden - Data Science studieren oder nicht?

Viele Schüler:innen und Abiturient:innen fragen sich, was, in Hinblick auf die Zukunft, eine gute und damit vor allem zukunftsfähige Berufswahl wäre.

Besteht grundsätzlich Interesse und Talent an den Themen IT, Software, Programmierung sowie Statistik und Mathematik, ließe sich eine Reihe an möglichen Studiengängen aufführen.

Wem der Beruf des Programmierers bzw. Data Engineers zu einseitig erscheint, der sollte sich mit dem Berufsbild des Data Scientists beschäftigen.

Im Gegensatz zu reinen Programmierern vereint der Beruf des Data Scientists Planung, Programmierung und statistische Analyse und kann daher durchaus als abwechslungsreicher angesehen werden.

Derzeit sind Data Scientists am Arbeitsmarkt stark nachgefragte Fachkräfte. Ob die Arbeitskräfte-Nachfrage im Bereich Data Science jedoch weiter das Angebot übersteigen wird, muss sich erst zeigen.

Denn neben dem klassischen Weg über ein Studium, z.B. der Informatik bzw. Wirtschaftsinformatik oder Bachelor- und Masterstudiengängen direkt im Bereich Data Science, gibt es immer mehr Schnell-Kurse und private Ausbildungsangebote, die die am Markt nachgefragten Kompetenzen in kompakter bzw. verdichteter Format vermitteln sollen.

Die steigende Anzahl verfügbarer Data Scientists, die weitere Globalisierung und Flexibilisierung und die zunehmende Akzeptanz in Bezug auf das etwaige Wegfallen der Notwendigkeit eines Studienabschlusses, könnte das Gehaltsniveau, langfristig gesehen, wieder senken. Zugleich werden einfachere Tätigkeiten im Arbeitsalltag eines Data Scientists durch Automatisierung und das Voranschreiten im Bereich Künstliche Intelligenz / AI teilweise oder vollständig von Algorithmen übernommen werden können.