Neben der Auswahl und Analyse der relevantesten Daten in Bezug auf den Produktions-, Verkaufs- und Kundendatenzyklus ist es die Aufgabe des Datenwissenschaftlers, diese so zu modellieren, dass sie für alle Mitarbeiter des Unternehmens verständlich sind.
Der Datenwissenschaftler ist auch für die Erstellung von Algorithmen und Vorhersagemodellen zuständig, um die Entwicklung von Trends im Zusammenhang mit Ihrer Aktivität zu antizipieren, einschließlich maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz.
Diese noch junge Funktion, die manchmal auch als "Data Miner" bezeichnet wird, erfordert ein exzellentes Niveau in Informatik und Marketing-Analyse. Die besten Profile haben eine höhere Ausbildung an einer Ingenieurschule absolviert oder einen Master oder sogar einen Doktortitel in Mathematik, Informatik, Statistik oder Datenmodellierung erworben.
Idealerweise hat ein Data Scientist mehrere Jahre Erfahrung als Datenanalyst oder in einer Umgebung mit großen Datenstrukturen (Big Data). Was die Fähigkeiten angeht, sollte ein guter Data Scientist Algorithmen des maschinellen Lernens, Datenmanagement-Tools (SAS, Python, Access, etc.) und Webstatistik-Analysen (Omniture, Google Analytics, etc.) sowie Datenbanken (SQL, NoSQL, Cassandra, etc.) solide beherrschen.
Neben ausgezeichneten Englischkenntnissen und soliden Marketingkenntnissen verfügen die besten Kandidaten über gute Zuhör- und Kommunikationsfähigkeiten sowie über einen angeborenen Geschäftssinn, um Marktchancen zu erkennen, die zukünftige Wachstumshebel für das Unternehmen darstellen.
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