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Aktuelles / Blog: #statistik

Was ist Datenanalyse?

05.12.2022 | von Patrick Fischer, M.Sc., Gründer & Data Scientist: FDS
Datenanalyse ist eine Technik, die dazu verwendet wird, um durch Forschung und Anwendung mathematischer, statistischer und algorithmischer Techniken Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Datenanalyse wird häufig in vielen verschiedenen Bereichen der Geschäftswelt und der Wissenschaft eingesetzt, um Entscheidungen zu treffen und neue Erkenntnisse zu gewinnen. Es kann helfen, die Effizienz und Produktivität zu verbessern, indem Probleme identifiziert und potenzielle Lösungen vorgeschlagen werden.
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Was ist "R"?

05.12.2022 | von Patrick Fischer, M.Sc., Gründer & Data Scientist: FDS
R ist eine Programmiersprache und eine Software-Umgebung, die für statistische Berechnungen und Grafiken verwendet wird. Es wird häufig für maschinelles Lernen, Datenanalyse und grafische Darstellung verwendet. Es ist ein Open-Source-Projekt, das von Statistikern und Programmierern aus aller Welt entwickelt wird. Es ist auch ein beliebtes Werkzeug für Forscher und Wissenschaftler.
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Was ist STATA?

05.12.2022 | von Patrick Fischer, M.Sc., Gründer & Data Scientist: FDS
STATA ist eine proprietäre Statistiksoftware, die für die Analyse komplexer Datensätze und die Erstellung statistischer Berichte verwendet wird. Es wird häufig in der Wirtschaftswissenschaft, Soziologie, Politikwissenschaft und Epidemiologie verwendet. STATA bietet eine breite Palette an Funktionen, einschließlich Data Management, Data Analysis, Graphics und Simulation. Es wird auch verwendet, um lineare Modelle, regressionsbasierte Schätzungen, Panel-Analysen, Zeitreihen-Analysen, mehrere Vergleiche, numerische Analyse und komplexe Datenstrukturen zu erstellen.
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Was ist SPSS?

05.12.2022 | von Patrick Fischer, M.Sc., Gründer & Data Scientist: FDS
SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) ist eine Software, die zur statistischen Analyse und zur Erstellung von Berichten, Grafiken und Tabellen verwendet wird. Es liefert Werkzeuge, um komplexe Daten zu analysieren, zu verstehen und zu übertragen. Es ist ein leistungsstarkes Tool, um Forschungsergebnisse zu erzielen, die zur Entscheidungsfindung und zur strategischen Planung verwendet werden können. Es kann auch als Datenmanagementtool verwendet werden, um Daten zu organisieren und zu verwalten.
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Data Scientist werden - Data Science studieren oder nicht?

24.08.2022 | von Patrick Fischer, M.Sc., Gründer & Data Scientist: FDS

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.

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