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Der ultimative Leitfaden für Data Science für Anfänger 2023

Data Science ist ein multidisziplinäres Feld, das wissenschaftliche Methoden, Prozesse, Algorithmen und Systeme verwendet, um Wissen und Erkenntnisse aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu extrahieren. Es ist ein Bereich, der in den letzten Jahren exponentielles Wachstum und Interesse verzeichnet hat. Dieser Artikel soll ein umfassender Leitfaden für Anfänger sein, die daran interessiert sind, in die Welt der Data Science einzutauchen.

In diesem Leitfaden behandeln wir die grundlegenden Fähigkeiten, Tools und Techniken, die jeder angehende Data Scientist kennen muss. Wir werden auch praktische Beispiele und Beispielcodes bereitstellen, um Ihnen das bessere Verständnis dieser Konzepte zu ermöglichen.

Grundlagen verstehen

Technische Fähigkeiten

Der erste Schritt Ihrer Data-Science-Reise besteht darin, die erforderlichen technischen Fähigkeiten zu erwerben. Dazu gehören Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python oder R, Beherrschung von SQL zur Datenbankverwaltung und Kenntnisse in Excel für Datenanalyse und -visualisierung.

Wenn Sie beispielsweise SQL lernen, könnten Sie spezifische Ziele setzen, wie das Beherrschen bestimmter Funktionen oder Befehle. Hier ist ein einfaches Beispiel für einen SQL-Befehl:

SELECT * FROM Customers WHERE Country='Germany';

Diese SQL-Anweisung wählt alle Felder aus der Tabelle "Customers" aus, bei denen das Feld "Country" 'Germany' ist.

Soft Skills

Während technische Fähigkeiten entscheidend sind, spielen Soft Skills eine ebenso wichtige Rolle auf Ihrer Reise in die Data Science. Dazu gehören Problemlösung, kritisches Denken und effektive Kommunikation. Wenn Sie beispielsweise eine technische Fähigkeit wie R erlernen, könnten Sie gleichzeitig Ihre Schreibfähigkeiten verbessern, indem Sie einen Blogartikel über Ihren Lernprozess erstellen.

Anwendung Ihrer Fähigkeiten

Analytische Fähigkeiten

Nachdem Sie die grundlegenden technischen und Soft Skills erworben haben, ist der nächste Schritt die Entwicklung Ihrer analytischen Fähigkeiten. Dies umfasst Problemlösung, kritisches Denken und ein grundlegendes Verständnis von Algebra, Wahrscheinlichkeit und Statistik.

Wenn Sie beispielsweise Excel lernen, könnten Sie an einem Projekt arbeiten, bei dem Sie einen Ernährungsrechner für Lebensmittel erstellen. Für dieses Projekt müssten Sie Ihre Excel-Fähigkeiten anwenden, um die Makronährstoffwerte von Lebensmitteln zu berechnen, und dabei auch Ihr Wissen über Wahrscheinlichkeit und Statistik nutzen, um gesunde Lebensmitteloptionen zu empfehlen.

Hier ist ein einfaches Beispiel, wie Sie Excel verwenden könnten, um die Makronährstoffwerte einer Mahlzeit zu berechnen:

=SUMPRODUCT(B2:B4, C2:C4)

Diese Excel-Formel berechnet den Gesamtwert der Makronährstoffe einer Mahlzeit, indem sie die Menge jedes Lebensmittelartikels (B2:B4) mit seinem Makronährstoffwert (C2:C4) multipliziert und dann die Ergebnisse summiert.

Fachkenntnisse

Fachkenntnisse beziehen sich auf das Verständnis eines bestimmten Bereichs oder einer Branche. Ob Sie aus einem anderen Bereich kommen oder bereits in einer Branche arbeiten, die Anwendung Ihrer neu erworbenen Data-Science-Fähigkeiten auf Ihre aktuelle Domäne kann äußerst vorteilhaft sein.

Wenn Sie beispielsweise in der Beschaffungsbranche arbeiten und Power BI lernen, könnten Sie ein Dashboard zur Verbesserung des Beschaffungsprozesses erstellen. Dadurch können Sie nicht nur Ihre technischen Fähigkeiten anwenden, sondern auch Ihr Verständnis Ihrer Branche vertiefen.

Tiefer in Data Science eintauchen

Excel und SQL beherrschen

Nachdem Sie ein grundlegendes Verständnis der technischen Fähigkeiten erlangt haben, ist es an der Zeit, die wichtigsten Werkzeuge für einen Datenanalysten zu beherrschen - Excel und SQL. Diese Werkzeuge sind das Rückgrat der Datenanalyse und werden in nahezu der Hälfte aller Stellenausschreibungen für Datenanalysten verwendet.

Excel ist ein leistungsstarkes Werkzeug für Datenanalyse und -visualisierung. Es bietet eine Vielzahl von Funktionen und Features, die Ihnen helfen können, Daten zu analysieren und zu interpretieren. Sie können beispielsweise die PivotTable-Funktion von Excel verwenden, um große Datensätze zusammenzufassen, oder die Diagrammwerkzeuge verwenden, um Trends und Muster in Ihren Daten zu visualisieren.

Hier ist ein Beispiel, wie Sie die IF-Funktion von Excel verwenden könnten, um Daten zu kategorisieren:

=IF(A2>100, "High", "Low")

Diese Excel-Formel kategorisiert Werte in Spalte A entweder als "High", wenn sie größer als 100 sind, oder als "Low", wenn sie dies nicht sind.

SQL hingegen ist eine Programmiersprache, die für die Verwaltung und Manipulation von Datenbanken entwickelt wurde. Mit SQL können Sie Datenbanken erstellen, ändern und abfragen. Sie können beispielsweise SQL verwenden, um spezifische Daten aus einer Datenbank abzurufen oder Daten in einer Datenbank zu aktualisieren.

Hier ist ein Beispiel, wie Sie SQL verwenden könnten, um Daten aus einer Datenbank abzurufen:

SELECT FirstName, LastName FROM Employees WHERE Salary > 50000;

Diese SQL-Anweisung ruft die Vor- und Nachnamen von Mitarbeitern ab, die mehr als 50.000 verdienen.

Einbeziehung von BI-Tools und Programmiersprachen

Nachdem Sie Excel und SQL beherrscht haben, ist es an der Zeit, sich mit Business Intelligence (BI)-Tools und Programmiersprachen vertraut zu machen. BI-Tools wie Tableau und Power BI werden verwendet, um interaktive Dashboards und Berichte zu erstellen, die Unternehmen bei datenbasierten Entscheidungen unterstützen.

Sie könnten beispielsweise Tableau verwenden, um ein Verkaufsdashboard zu erstellen, das wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) wie Umsatz, Verkaufsvolumen und Kundenbindung verfolgt. Programmiersprachen wie Python und R werden für fortschrittliche Datenanalyse und maschinelles Lernen verwendet. Zum Beispiel könnten Sie die Python-Bibliothek pandas verwenden, um Daten zu bereinigen und analysieren, oder die R-Bibliothek ggplot2, um komplexe Datenvisualisierungen zu erstellen.

Hier ist ein Beispiel, wie Sie die Python-Bibliothek pandas verwenden könnten, um Daten zu analysieren:

import pandas as pd
 
## Daten laden
df = pd.read_csv('data.csv')
 
## Durchschnitt berechnen
avg = df['Spalte'].mean()
 
print(avg)

Dieses Python-Skript lädt eine CSV-Datei in ein pandas DataFrame, berechnet den Durchschnitt einer Spalte und gibt das Ergebnis aus.

Verbesserung analytischer Fähigkeiten

Wenn Sie Ihre technischen Fähigkeiten weiterentwickeln und anwenden, ist es auch wichtig, Ihre analytischen Fähigkeiten zu verbessern. Dies beinhaltet das Erlernen fortgeschrittener statistischer Konzepte und Techniken und das Anwenden dieser Techniken auf realen Daten.

Sie könnten zum Beispiel Regressionanalyse kennenlernen, eine statistische Technik, die verwendet wird, um die Beziehung zwischen Variablen zu verstehen. Anschließend könnten Sie diese Technik auf einen Datensatz anwenden, um zum Beispiel zu verstehen, wie verschiedene Faktoren die Hauspreise beeinflussen.

Aufbau von Domänenwissen

Schließlich ist es wichtig, dass Sie als Data Scientist auch Ihr Domänenwissen aufbauen. Dies beinhaltet das Erlernen des spezifischen Fachgebiets oder der Branche, in der Sie arbeiten, und das Verständnis der einzigartigen Herausforderungen und Möglichkeiten in diesem Bereich.

Wenn Sie zum Beispiel in der Gesundheitsbranche arbeiten, könnten Sie sich mit medizinischer Terminologie, Gesundheitsvorschriften und den spezifischen Arten von Daten, die in der Gesundheitsversorgung verwendet werden, vertraut machen.

Fortgeschrittene Themen in der Data Science

Machine Learning und künstliche Intelligenz

Wenn Sie Ihr Wissen in der Data Science vertiefen, werden Sie zwangsläufig auf zwei Buzzwords stoßen - Machine Learning (ML) und künstliche Intelligenz (KI). Dabei handelt es sich um fortgeschrittene Themen in der Data Science, bei denen Algorithmen und Modelle erstellt werden, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Entscheidungen oder Vorhersagen zu treffen.

Sie könnten zum Beispiel Machine-Learning-Algorithmen verwenden, um auf Basis historischer Daten Kundenabwanderung vorherzusagen, oder Natural Language Processing (ein Teilgebiet der KI) verwenden, um Kundenbewertungen zu analysieren und Einblicke in die Kundeneinstellung zu gewinnen.

Big Data

Ein weiteres fortgeschrittenes Thema in der Data Science ist Big Data. Dabei handelt es sich um extrem große Datensätze, die analysiert werden können, um Muster, Trends und Zusammenhänge aufzudecken. Mit dem Aufstieg des Internets und der digitalen Technologie haben Unternehmen heute Zugang zu mehr Daten als je zuvor - von Kundendaten zum Kundenverhalten bis hin zu operativen Daten.

Als Data Scientist müssen Sie lernen, wie Sie mit Big Data umgehen können. Dies könnte das Erlernen von Big-Data-Technologien wie Hadoop und Spark umfassen oder das Erlernen der Verwendung von Cloud-Plattformen wie AWS oder Google Cloud zur Speicherung und Verarbeitung von Big Data.

Kontinuierliches Lernen und Verbesserung

Schließlich ist es wichtig zu bedenken, dass sich das Feld der Data Science ständig weiterentwickelt. Neue Tools, Techniken und Methoden werden ständig entwickelt. Als Data Scientist müssen Sie sich kontinuierlich weiterbilden und verbessern. Dies könnte das Absolvieren von Online-Kursen, den Besuch von Workshops oder Konferenzen oder einfach das Auf dem Laufenden bleiben über die neuesten Nachrichten und Trends in der Branche umfassen.

Fazit

Dies schließt unseren umfassenden Leitfaden für Anfänger in der Data Science ab. Wir hoffen, dass Sie ihn hilfreich und informativ fanden. Denken Sie daran, die Reise zum Data Scientist ist ein Marathon, kein Sprint. Nehmen Sie sich Zeit, lernen Sie weiter und scheuen Sie sich nicht, Fragen zu stellen. Viel Glück auf Ihrer Reise in der Data Science!


Häufig gestellte Fragen

  1. Welche Fähigkeiten sind für einen Data Scientist besonders wichtig?

    Zu den wichtigsten Fähigkeiten eines Data Scientist gehören technische Fähigkeiten (wie Programmierung und Datenbankmanagement), analytische Fähigkeiten (wie Problemlösung und kritisches Denken) und Soft Skills (wie Kommunikation und Teamarbeit). Darüber hinaus kann auch Domänenwissen (Verständnis eines bestimmten Fachgebiets oder einer Branche) sehr wertvoll sein.

  2. Benötige ich Vorkenntnisse in Mathematik oder Statistik, um ein Data Scientist zu werden?

    Obwohl Vorkenntnisse in Mathematik oder Statistik hilfreich sein können, sind sie nicht zwingend erforderlich. Die meiste in der Data Science verwendete Mathematik (wie Algebra, Wahrscheinlichkeit und Statistik) kann im Laufe der Zeit erlernt werden. Wichtiger ist Ihre Fähigkeit zum kritischen Denken und zur Problemlösung.

  3. Wie steige ich in die Data Science ein?

    Der beste Weg, um in die Data Science einzusteigen, besteht darin, anzufangen zu lernen. Dies könnte das Absolvieren von Online-Kursen, das Lesen von Büchern oder Blogs oder das Arbeiten an eigenen Projekten umfassen. Es ist auch wichtig, Ihre Fähigkeiten regelmäßig zu üben und das Gelernte auf reale Probleme anzuwenden.