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What’s with all these pretend Data Scientists?

Plötzlich existieren es so viele Leute draußen in der Welt, die sich "Data Scientists" nennen, womöglich weil es die letzte Modeerscheinung ist. Ein Harvard Business Review nannte es sogar die „Sexiest Rolle des 21. Jahrhunderts“! Aber in der Tat fehlt vielen dieser Data Scientists die Fähigkeit Big Data wahrhaft zu analysieren. Was wir bei DATA-DACH beobachten ist, dass viele Business-Analysten, die noch kein Verständnis für große Datentechnologie oder Programmiersprachen haben, nennen sich bereits Data Scientists nennen. Zur gleichen Zeit gibt es Programmierer aus dem IT-Umfeld, die die Programmierung gut verstehen. Denen fehlts es oftmals an business oder analytischen Ansätzen in Bereichen, wo man kreatives Denken braucht im ein Data Scientist zu sein Teil des Problems dreht sich um Angebot und Nachfrage. Um es einfach auszudrücken, es gibt nicht genug seriöse Data Scientists am Markt, die den Bedarf decken, und somit werden weniger qualifizierte (oder gar nicht qualifizierte!) Kandidaten vorgestellt. Zweitens wird die Rolle eines Datenwissenschaftlers oft innerhalb des Umfeldes und sogar innerhalb eines einzigen Unternehmens schlecht definiert. Leute werfen den Begriff um alles von einem Daten-Ingenieur (die Person, die verantwortlich für die Schaffung des Software "Sanitär" ist, also das Sammeln und Speichen von Daten) oderum Statistiker, die ausschließlich über Zahlen sitzen. Ein wahrer Datenwissenschaftler ist so viel mehr. Nach unserer Erfahrung ist ein Data Scientist: • Multidisziplinär. Ich habe bemerkt, dass viele Unternehmen versuchen, ihre Rekrutierung zu verengen, indem sie nur Kandidaten suchen, die einen PhD in Mathematik haben, aber in Wahrheit könnte ein guter Datenwissenschaftler aus einer Vielzahl von Hintergründen kommen - und muss nicht unbedingt einen fortgeschrittenen Abschluss in jedem von ihnen haben . • Geschäft clever. Wenn ein Kandidat nicht viel geschäftliche Erfahrung hat, muss das Unternehmen es kompensieren, indem er ihn oder sie mit jemandem auspasst, der es kann. (ANM: Ich weiss nicht, was du damit sagen willst) • Ein guter Datenwissenschaftler muss natürlich analytisch sein und eine starke Fähigkeit haben, Muster zu erkennen (‚Pattern Recognition‘). • Gut bei visueller Kommunikation Jeder kann ein Diagramm oder Bild zeichnen, aber es jemand gebraucht, der visuelle Kommunikation versteht, um eine Darstellung von Daten zu schaffen, die eine Geschichte erzählt, die für das Publikum relevant ist. • Versiert in der Informatik. Profis, die mit Python, Spark, Hadoop usw. vertraut sind, sind sehr gefragt. Wenn Ihr Kandidat nicht Experte mit diesen Tools ist, sollte er oder sie mit einem qualifizierten Daten-Ingenieur gepaart werden. • Kreativ. Kreativität ist entscheidend für einen Data Scientist, der in der Lage sein muss, hinter die Oberflache eines bestimmten Datensatzes zu schauen, um Antworten auf Fragen zu entdecken - und vielleicht sogar neue Fragen zu stellen. • Fähigkeit Daten signifikant zu ergänzen und verbessern. Wenn jemand nur die Daten präsentiert, ist er oder sie nur ein Statistiker, kein Data Scientist. Vernünftige Data Scientists bieten einen großen Mehrwert an, wenn sie durch Einblick und Analysen arbeiten. • Ein Geschichtenerzähler. Im Großen und Ganzen sind Daten ohne Kontext nutzlos. Es ist die Aufgabe des Data Scientists, diesen Kontext zur Verfügung zu stellen, um eine Geschichte mit den Daten zu erzählen, die dem Unternehmen einen Mehrwert bieten. Wenn Sie einen Kandidaten mit all diesen Merkmalen finden können - oder die meisten von ihnen zusammen mit der Fähigkeit und dem Wunsch zu wachsen - dann haben Sie jemanden gefunden, der unglaublichen Wert für Ihr Unternehmen, Ihre Systeme und Ihr Feld liefern kann.

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