Wie erlernt man den Beruf als Data Scientist? 

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02.08.2022

Data Scientist wurde von der Harvard Business Review als der sexieste Job des 21. Jahrhunderts bezeichnet. Um Datenwissenschaftler oder Datenwissenschaftlerin zu werden, musst Du einen langen Prozess durchlaufen, der mehrere Phasen umfasst. Durch den Einsatz praktischer Tools wie beispielsweise Machine Learning sollen die wesentlichen Kenntnisse zum Umgang mit großen Datenmengen erworben werden. Natürlich ist es unerlässlich, den Beruf des Data Scientists durch eine Ausbildung zu lernen. Dies vermittelt Dir die Grundlagen für ein lebenslanges Lernen. Data Scientists lernen ständig und erweitern ihre Kenntnisse, während sich die Technologien weiterentwickeln. 

Mach Dich zunächst mit Python vertraut

Während einer Data Scientist Ausbildung werden Dir die Grundlagen mehrerer Programmiersprachen vermittelt. Die wichtigsten sind Python und R, die interessante Funktionen für Data Science bieten. Meistens ist R jedoch eine Sprache, die von Universitäten bevorzugt und dort meistens gelehrt wird. Python seinerseits ist eine Sprache, die in Schulungsorganisationen vorgeschlagen wird, da sie von Unternehmen am häufigsten verwendet wird. 

Python und R sind zwei Programmiersprachen, die einen für Data Science geeigneten Workflow bereitstellen. Viele Kurse bieten Programme an, die beides beinhalten, aber die meisten verlassen sich mehr auf Python. Wenn Du Deine Data Science Ausbildung beginnst, musst Du nicht sowohl R als auch Python lernen. Das Ideal ist, dass Du Dich auf eine einzige Sprache und ihr Ökosystem nützlicher Pakete in Data Science konzentrierst. Wenn Du Dich für Python entschieden hast, installiere Anaconda, um die Installation und Verwaltung von Paketen unter Windows, Mac OS und Linux zu vereinfachen.

Auch wenn Du Dich für Python entschieden hast, musst Du kein Experte/keine Expertin in dieser Sprache werden. Hauptsache ist, Du verstehst die Arten von Daten, ihre unterschiedlichen Strukturen und ihre Bedeutung etc.

Beherrsche Pandas und seine Funktionen

Du hast Python als Programmiersprache für die Arbeit mit Daten gewählt. Daher musst Du auch lernen, wie Du die Pandas-Bibliothek verwendest.

Der große Vorteil von Pandas ist seine Datenstruktur (DataFrame), die es ermöglicht, Daten mit mehrspaltigen Tabellen wie Excel-Tabellen oder SQL-Tabellen zu verarbeiten. Es besteht auch aus praktischen Tools zum Lesen und Schreiben von Daten, zum Verwalten fehlender Daten, zum Filtern und zum Bereinigen von Daten, zum Zusammenführen von Datensätzen, zum Visualisieren von Daten und mehr. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Du durch das Erlernen der Beherrschung von Pandas Fähigkeiten und Effizienz im Umgang mit riesigen Datenmengen bekommst.

Pandas und seine Vielzahl an Funktionen können Dich jedoch bei Deiner Arbeit verwirren, da es mehrere Möglichkeiten bietet, eine einzelne Aufgabe zu bearbeiten. Dies kann das Erlernen dieses Tools und daher die Identifizierung bewährter Vorgehensweisen erschweren.

Lerne maschinelles Lernen mit der frei zugäglichen Python Scikit-Learn-Bibliothek

Da Du Python verwendest, ist es sinnvoll, dass Du lernst, Scikit-Learn zu verwenden.

Die Konstruktion von Machine-Learning-Modellen ist eine der Hauptaufgaben von Data Scientists, weil Du damit Tendenzen definieren oder relevante Informationen aus den Daten vollautomatisch extrahieren kannst. Dazu ist Scikit-Learn sehr praktisch für maschinelles Lernen in Python. Tatsächlich hat es nur Vorteile:

  • Einfache und leicht verständliche Benutzeroberfläche für mehrere Modelle des maschinellen Lernens;
  • Verschiedene Einstellstufen für alle möglichen Modelle;
  • Umfangreiche Dokumentation, die Dir hilft, die Vorlagen zu verstehen und zu verwenden.

Vertiefe deine Kenntnisse in maschinellem Lernen 

In Data Science ist maschinelles Lernen wichtig, jedoch ist es ein komplexes Element. Auch wenn Du Scikit-Learn beherrschst, das Dir alle wesentlichen Werkzeuge für effektives maschinelles Lernen zur Verfügung stellt, bietet diese ML-Python-Bibliothek nicht alle Lösungen für die häufigsten Probleme wie:

  • Identifizieren des am besten geeigneten maschinellen Lernmodells für den Datensatz, an dem Du arbeitest
  • Interpretation der Ergebnisse Deines Modells 
  • Antizipation eines Modells (wird es mit zukünftigen Daten kompatibel sein?)
  • Auswahl der Hauptfunktionen, die in Dein ML-Modell integriert werden sollen
  • Usw.

Übung macht den Meister

Es ist wichtig, dass Du Deine Kenntnisse in Data Science verbesserst. Identifiziere dazu einen Bereich, in dem Du Dich wohlfühlst und der Dich motiviert, das Gelernte in die Praxis umzusetzen. Dann erfährst Du mehr. Dies kann auf verschiedene Weise geschehen, z. B. durch einen Beitrag zu einem Data Science-Projekt, einen Kaggle-Wettbewerb, einen Online-Kurs, das Lesen von Blogs, die Teilnahme an Konferenzen usw.

Bei einem Kaggle-Wettbewerb kannst Du Deine Fähigkeiten in Data Science messen, indem Du das Problem selbst identifizierst. Dein Ranking ist nicht das Wichtigste. Das Wichtigste ist, dass Du etwas Neues lernst.

Dein Beitrag zu einem Data-Science-Projekt ist auch ein Gewinn, da Du lernen kannst, wie Du besser mit anderen Fachleuten zusammenarbeiten kannst. Beispielsweise kannst Du zu einem Projekt auf GitHub beitragen. Du kannst auch Dein eigenes Data Science-Projekt erstellen, das Du auf GitHub teilst. Dies ist eine ziemlich effektive Möglichkeit, Deine Skills in Data Science zu zeigen.


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Data Scientist wurde von der Harvard Business Review als der sexieste Job des 21. Jahrhunderts bezeichnet. Um Datenwissenschaftler oder Datenwissenschaftlerin zu werden, musst Du einen langen Prozess durchlaufen, der mehrere Phasen umfasst. Durch den Einsatz praktischer Tools wie beispielsweise Machine Learning sollen die wesentlichen Kenntnisse zum Umgang mit großen Datenmengen erworben werden. Natürlich ist es unerlässlich, den Beruf des Data Scientists durch eine Ausbildung zu lernen. Dies vermittelt Dir die Grundlagen für ein lebenslanges Lernen. Data Scientists lernen ständig und erweitern ihre Kenntnisse, während sich die Technologien weiterentwickeln. 

Mach Dich zunächst mit Python vertraut

Während einer Data Scientist Ausbildung werden Dir die Grundlagen mehrerer Programmiersprachen vermittelt. Die wichtigsten sind Python und R, die interessante Funktionen für Data Science bieten. Meistens ist R jedoch eine Sprache, die von Universitäten bevorzugt und dort meistens gelehrt wird. Python seinerseits ist eine Sprache, die in Schulungsorganisationen vorgeschlagen wird, da sie von Unternehmen am häufigsten verwendet wird. 

Python und R sind zwei Programmiersprachen, die einen für Data Science geeigneten Workflow bereitstellen. Viele Kurse bieten Programme an, die beides beinhalten, aber die meisten verlassen sich mehr auf Python. Wenn Du Deine Data Science Ausbildung beginnst, musst Du nicht sowohl R als auch Python lernen. Das Ideal ist, dass Du Dich auf eine einzige Sprache und ihr Ökosystem nützlicher Pakete in Data Science konzentrierst. Wenn Du Dich für Python entschieden hast, installiere Anaconda, um die Installation und Verwaltung von Paketen unter Windows, Mac OS und Linux zu vereinfachen.

Auch wenn Du Dich für Python entschieden hast, musst Du kein Experte/keine Expertin in dieser Sprache werden. Hauptsache ist, Du verstehst die Arten von Daten, ihre unterschiedlichen Strukturen und ihre Bedeutung etc.

Beherrsche Pandas und seine Funktionen

Du hast Python als Programmiersprache für die Arbeit mit Daten gewählt. Daher musst Du auch lernen, wie Du die Pandas-Bibliothek verwendest.

Der große Vorteil von Pandas ist seine Datenstruktur (DataFrame), die es ermöglicht, Daten mit mehrspaltigen Tabellen wie Excel-Tabellen oder SQL-Tabellen zu verarbeiten. Es besteht auch aus praktischen Tools zum Lesen und Schreiben von Daten, zum Verwalten fehlender Daten, zum Filtern und zum Bereinigen von Daten, zum Zusammenführen von Datensätzen, zum Visualisieren von Daten und mehr. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Du durch das Erlernen der Beherrschung von Pandas Fähigkeiten und Effizienz im Umgang mit riesigen Datenmengen bekommst.

Pandas und seine Vielzahl an Funktionen können Dich jedoch bei Deiner Arbeit verwirren, da es mehrere Möglichkeiten bietet, eine einzelne Aufgabe zu bearbeiten. Dies kann das Erlernen dieses Tools und daher die Identifizierung bewährter Vorgehensweisen erschweren.

Lerne maschinelles Lernen mit der frei zugäglichen Python Scikit-Learn-Bibliothek

Da Du Python verwendest, ist es sinnvoll, dass Du lernst, Scikit-Learn zu verwenden.

Die Konstruktion von Machine-Learning-Modellen ist eine der Hauptaufgaben von Data Scientists, weil Du damit Tendenzen definieren oder relevante Informationen aus den Daten vollautomatisch extrahieren kannst. Dazu ist Scikit-Learn sehr praktisch für maschinelles Lernen in Python. Tatsächlich hat es nur Vorteile:

  • Einfache und leicht verständliche Benutzeroberfläche für mehrere Modelle des maschinellen Lernens;
  • Verschiedene Einstellstufen für alle möglichen Modelle;
  • Umfangreiche Dokumentation, die Dir hilft, die Vorlagen zu verstehen und zu verwenden.

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In Data Science ist maschinelles Lernen wichtig, jedoch ist es ein komplexes Element. Auch wenn Du Scikit-Learn beherrschst, das Dir alle wesentlichen Werkzeuge für effektives maschinelles Lernen zur Verfügung stellt, bietet diese ML-Python-Bibliothek nicht alle Lösungen für die häufigsten Probleme wie:

  • Identifizieren des am besten geeigneten maschinellen Lernmodells für den Datensatz, an dem Du arbeitest
  • Interpretation der Ergebnisse Deines Modells 
  • Antizipation eines Modells (wird es mit zukünftigen Daten kompatibel sein?)
  • Auswahl der Hauptfunktionen, die in Dein ML-Modell integriert werden sollen
  • Usw.

Übung macht den Meister

Es ist wichtig, dass Du Deine Kenntnisse in Data Science verbesserst. Identifiziere dazu einen Bereich, in dem Du Dich wohlfühlst und der Dich motiviert, das Gelernte in die Praxis umzusetzen. Dann erfährst Du mehr. Dies kann auf verschiedene Weise geschehen, z. B. durch einen Beitrag zu einem Data Science-Projekt, einen Kaggle-Wettbewerb, einen Online-Kurs, das Lesen von Blogs, die Teilnahme an Konferenzen usw.

Bei einem Kaggle-Wettbewerb kannst Du Deine Fähigkeiten in Data Science messen, indem Du das Problem selbst identifizierst. Dein Ranking ist nicht das Wichtigste. Das Wichtigste ist, dass Du etwas Neues lernst.

Dein Beitrag zu einem Data-Science-Projekt ist auch ein Gewinn, da Du lernen kannst, wie Du besser mit anderen Fachleuten zusammenarbeiten kannst. Beispielsweise kannst Du zu einem Projekt auf GitHub beitragen. Du kannst auch Dein eigenes Data Science-Projekt erstellen, das Du auf GitHub teilst. Dies ist eine ziemlich effektive Möglichkeit, Deine Skills in Data Science zu zeigen.


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