Wenn Sie also die obigen Ausführungen gelesen und beschlossen haben, dass Data Science die richtige Branche für Sie ist, wie fangen Sie dann an? Um Datenwissenschaftler zu werden, bedarf es einer gewissen Vorbereitung und Fortbildung, entweder durch eine Ausbildung oder im Rahmen einer Umschulung. In diesem Abschnitt erfahren Sie, was Sie benötigen und wie Sie Datenwissenschaftler werden können.

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1. Stellen Sie fest, ob es der richtige Beruf für Sie ist

Data Science ist ein so neues Feld, dass Sie sich vielleicht fragen, ob es der richtige Weg für Sie ist. Bei der Suche nach dem richtigen Beruf sollten Sie zunächst prüfen, ob der Beruf und Ihre Persönlichkeit zusammenpassen. Hier sind die wichtigsten Fähigkeiten und Eigenschaften, die für den Erfolg in der Datenwissenschaft erforderlich sind:

Wenn diese Fähigkeiten Ihr Interesse wecken oder mit Ihrer Persönlichkeit oder Ihren bestehenden Arbeitsaufgaben übereinstimmen, dann haben Sie einen guten Start hingelegt. Die Datenwissenschaft erfordert spezielle Fähigkeiten und eine ungewöhnliche Mischung von Qualitäten, und wenn Sie sich nicht sicher sind, ob Sie die richtige Kombination haben, brauchen Sie keine Angst zu haben.

Karrieretests, wie z. B. unser eigener, hochmoderner CareerHunter-Test, können Ihnen dabei helfen, herauszufinden, welche Art von Jobs zu Ihnen passen. Selten gibt es eine perfekte Passform, aber suchen Sie nach dem Beruf, der am besten zu Ihnen passt.

Eine weitere gute Möglichkeit, um herauszufinden, ob diese Karriere etwas für Sie ist, ist, sich die Zeit zu nehmen, den Beruf des Datenwissenschaftlers zu erforschen. Vernetzen Sie sich mit Datenwissenschaftlern auf LinkedIn oder kontaktieren Sie Unternehmen, um mehr über die Rolle zu erfahren. Dies ist auch eine gute Möglichkeit, Interesse zu zeigen und Ihr berufliches Netzwerk auszubauen.

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2. Konzentrieren Sie sich in der Schule auf die richtigen Fächer

Wie bei vielen anderen Berufen auch, beginnt der Einstieg in die Datenwissenschaft oft schon in der Schule mit der Wahl der richtigen Fächer. Die besten Fächer für den Einstieg sind Informatik oder Informationstechnologie (IT) sowie Mathematik, einschließlich etwaiger Spezialgebiete wie Statistik.

Nutzen Sie jeden Anlass, um mehr über IT zu lernen – wenn Ihre Schule beispielsweise Programmierworkshops oder Kurse über künstliche Intelligenz anbietet, sollten Sie sich auch dafür anmelden. Andere Fächer, die hilfreich sein könnten, sind Englisch (um die Kommunikationsfähigkeiten aufzufrischen) und Betriebswirtschaftslehre.

3. Lernen Sie zu programmieren

Vielleicht können Sie das Programmieren nicht in der Schule lernen, und es kann entmutigend sein, diese Fähigkeit in einem beliebigen Lebensabschnitt zu erlernen. Es gibt viele Möglichkeiten, das Programmieren zu lernen, die kostengünstig und manchmal sogar kostenlos sind.

Der erste Schritt besteht darin, sich auf die richtige Programmiersprache zu konzentrieren, da diese Ihren Fähigkeiten entspricht und den Anforderungen künftiger Arbeitgeber gerecht wird. Für Websites mit stark strukturierten Datenbanken sind Java- oder Python-Kenntnisse erforderlich, also zwei gute Ausgangspunkte. Wenn Sie mit dem Programmieren Erfolg haben, sollten Sie auch professionelle Kurse und Zertifizierungen in Erwägung ziehen, um Ihre Zeugnisse und Ihren Lebenslauf zu verbessern.

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4. Mach einen Bachelor-Abschluss

Wenn Sie die Schule verlassen und einen Wechsel zu einer Hochschule in Erwägung ziehen, um sich zum Datenwissenschaftler ausbilden zu lassen, gibt es viele Möglichkeiten für einen Bachelor-Abschluss, die Sie in Betracht ziehen können. Informatik zum Beispiel wird an den meisten akademischen Einrichtungen angeboten und stellt eine gute Grundlage für Ihre Karriere dar. Ein weiterer guter Abschluss wäre Mathematik, insbesondere Statistik, die perfekt auf die Rolle abgestimmt ist.

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Viele Datenwissenschaftler entscheiden sich für Physik, da sie mehrere relevante Bereiche wie Mathematik, Problemlösung, Analyse und Programmierung umfasst. Auch wirtschaftswissenschaftliche Abschlüsse sind für die Ergebnisse der Datenwissenschaft von Bedeutung.

5. Abschluss eines Masterstudiums

EinMaster-Abschluss ist zwar keine unbedingte Voraussetzung für eine Karriere in den Datenwissenschaften, macht Sie aber für Personalverantwortliche wesentlich attraktiver. Ein Master-Abschluss in einem beliebigen Bereich der Analytik wäre nützlich, ebenso wie Qualifikationen in KI oder maschinellem Lernen. Ein Master-Abschluss in angewandter Mathematik würde Ihnen hingegen Spezialwissen vermitteln, das für die Datenwissenschaft von unschätzbarem Wert ist.

6. Erwerben Sie eine professionelle Zertifizierung

Zertifizierungen im Bereich Kodierung sind von großem Vorteil, ebenso wie Zertifizierungen im Bereich KI und maschinelles Lernen. Es gibt viele Zertifizierungen, die von renommierten Unternehmen wie IBM und Google angeboten werden.

Und schließlich sollten Sie nach Zertifizierungen Ausschau halten, die mehrere datenwissenschaftliche Fähigkeiten kombinieren, wie z. B. Mathematik für maschinelles Lernen. Viele dieser Kurse sind auf Coursera oder ähnlichen Plattformen verfügbar. Sie sind zwar mit Kosten verbunden, können aber Ihren Bewerbungen als Datenwissenschaftler eine ganz neue Dimension und zusätzliche Glaubwürdigkeit verleihen.

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