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Sehr geehrte/r Leser/in,

Microsoft hat ein Kind, das nun zum Teenager wird. Microsoft deutet auf der Plattform seiner Academy an, dass dieser Teenager 1,5 Millionen Jobst killen wird, aber auch genau so viele neue Jobs bietet. Der Data Scientist ist also die Antwort auf 1,5 Millionen Möglichkeiten seine Karriere zukunftssicher zu gestalten und inzwischen eines der am häufigsten geposteten Jobangebote in den entsprechenden Plattformen. Die Optionen für Data Scientisten sind aufgrund des dynamischen und exponentiellen Wachstums des Datenaufkommens, gigantisch geworden. Daten müssen nicht mehr nur erfasst oder gespeichert werden, sondern, wie wir schon in früheren Blogbeiträgen und Newslettern ausführten, auch relevant analysiert werden.

Data Scientisten werden eine zentrale Rolle in den von Daten getriebenen Unternehmen spielen.

Ohne sie gibt es schlichtweg keine neuen Erkenntnisse aus dem Datenstrom. Sie alleine können die Daten determiniert abfragen und visualisieren und damit Grundlagen liefern, um drängende entwicklungsbedingte Problemstellungen in den Daten ans Licht zu bringen. Das Wissen und die praktische Erfahrung um Datenanalyse sichert diese Arbeit auf Jahre hinaus. Um jedoch in diesen Stellungen erfolgreich bestehen zu können, müssen die Ergebnisse ihrer Arbeit Relevanz beinhalten. Genau hier setzt die Ausbildung zum Data Scientist an. Microsoft hat über Jahre Datenwissenschaftler und Unternehmen geholfen, Kernkompetenzen in der Datenidentifizierung und Auswertung zu entwickeln und damit die notwendige Arbeitsgrundlagen für erfolgreiches Unternehmertum gesichert. Aus diesen Erkenntnissen wurde von Microsoft ein Curriculum entwickelt, welches die strategischen, funktionalen und technischen Kompetenzen zum Data Science Professional vermittelt. IT-Weiterbildungsanbieter folgten der Vorgabe von Microsoft und entwickelten eigene Curriculums. In Data Science Kursen können nicht nur die Basiskenntnisse und Anwendung der Tools erlernt werden, sondern auch das Wissen um die systemischen Zusammenhänge angeeignet werden, welches bei der Datenbetrachtung mittels analytischer und programmiertechnischen Kompetenzen nötig ist.

Die Schlüsselrolle bei BIG DATA

Da Analyse und Interpretation von Daten immer mehr die Schlüsselrolle bei BIG DATA übernimmt, ist die Beherrschung von Data Science eine sogenannte kritische Fähigkeit. Dies bedeutet, viele Unternehmensprozesse begeben sich unwillentlich, aber ohne Alternative, in die Abhängigkeit von Data Scientisten. Je höher die Anforderungen dabei an den Data Scientist gestellt werden, aus den Daten die entsprechenden Entscheidungsgrundlagen zu schaffen, umso umfangreicher muss die Ausbildung des Data Scientisten sein. Das Microsoft Office Programm und damit zuerst Excel in allen Funktionen zu meistern ist nur der Anfang. Neben der Kompetenz in populäre Programmiersprachen, ist zum Beispiel Transact SQL zum Abfragen relationaler Datenbanken gefragt oder die Fähigkeit, Datenmodelle und Datenvisualisierungen zu generieren. Die Nutzung von R oder Python oder anderen Analysesprachen, um Daten überhaupt durchforsten oder transformieren zu können, gehört ebenso zu den grundlegenden Fähigkeiten. Die Data Science Methodik wird den Kern aller zugehörigen Kompetenzen auf einem hohen Niveau bilden, um überhaupt authentische Szenarien herauszubilden. Schwachstellenanalysen und die Entwicklung von "Machine Learning" Lösungen werden gebraucht, um Datenprobleme zu eruieren. Sie können sich mit dem offiziellen Microsoft Data Science Curriculum all diese Kompetenzen aneignen, doch der Einstieg ist für die viele ITler ungeeignet, da hohe Einstiegskompetenzen nötig sind. Fehlen Ihnen die Programmiergrundlagen, wie zum Beispiel Python für Datenanalaysen, ist der Einstieg schwer und steinig.

Der ITler ist heute ohne Alternative und muss sich auf den Weg zum Data Scientist machen.

Ein überaus gangbarer Weg ist dabei eine sukzessive aber konsequente Erweiterung der Fähigkeiten. Erweitern Sie Ihr Wissen und Ihre Fähigkeiten. Auf diese Weise können Sie nach dem Aneignen aufeinander aufbauender Bausteine der IT-Schulung zum Data Science Professional werden. Excel, Power BI, R und Python sind die Grundlage, die eine solide Voraussetzung zum Data Scientist bietet. Daneben sind die strategischen Programmentwicklungskompetenzen wie sie innerhalb einer Scrum-Umgebung bestehen ein wichtiger Ausgangspunkt. Der Data Science Professional muss sich in allen Bereichen der IT wie ein Fisch im Wasser bewegen können, strategisch, programmatisch, analytisch. Das umfangreiche modulare Angebot von PROTRANET bietet genau die Bausteine, die eine ideale Grundlage zum Data Science Professional bieten. Damit zementieren Sie den Weg zu einem der attraktivsten Karrierewege in der IT. Ich lade Sie ein, unseren Weg zum Data Science Professional kennen zu lernen. Rufen Sie uns heute an und lassen Sie sich beraten, welche Bausteine Ihre Zukunft sichern können.



Oliver Haberger

Dipl. Kfm. Univ.
Geschäftsführer
Lassen Sie sich beraten, welche Kompetenzen für Sie wichtig werden, damit Sie bei den Sprüngen der Digitalisierung immer Spur halten können.
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