WiWi Gast schrieb am 08.06.2020:
Um Data Scientist betreiben zu können ist die zugrundeliegende Theorie der erhaltenden Daten ein zentraler Pfeiler. Man muss die Daten die man erhält verstehen. Deswegen sehe ich kein Problem warum ein BWLer kein Data Science im Finance Bereich machen sollte und ein Chemiker nicht in der Medikamentenforschung. Das was tatsächlich von der Data Science gebraucht wird ist, welche Methode genutzt werden kann und wie man die Ergebnisse interpretiert. Die ganzen Details werden eh nur für eine Prüfung gelernt. Falls die 08/15 Methoden mal nicht Anwendung finden und über die Data Science hinausgegangen wird die einem in jedem Udemy Kurs erzählt werden, dann kann der Data Science Experte hinzugezogen werden. Dir TE sollte das doch in die Karten spielen: das Basic Zeug (->langweilig) wird abgenommen und der echte Experte beschäftigt sich mit den anspruchsvollen Aufgaben. Diese werden auch dementsprechend vergütet.
Das was du beschreibst, ist ein Business/Data Analyst.
Ein Data Scientist ist jemand, der neue Algorithmen entwickelt und ein grosses Verstaendnis zahlreicher ML-Methoden besitzt, und deren theoretische Fundierung versteht. Die ist auch notwendig. Wie willst du ein neuronales Netzwerk fuer einen bestimmten use case optimieren, wenn du nicht weisst, welche activation function du in welchem use case waehlen solltest, welcher Hyperparameter was genau bewirkt, wie genau du die Hyperparameter optimierst, und wie du hierfuer Bayesian Inference anwenden kannst, wenn du nicht verstehst, wie viele burn in steps du brauchst und was das leapfrog Verfahren ist? Klar, manche BWLer koennen und wollen sich das alles aneignen, die allermeisten aber nicht.
Ich glaube das Problem in der Diskussion liegt darin, dass manche denken, DS ist bisschen SQL, Dashboards bauen, in RapidMiner ein paar Mausklicks machen oder in Google AutoML ein Standard-Verfahren inkl. vortrainiertem Modell anzuwenden. Das macht eher ein Business/Data Analyst.
Sehe aber auch in den Stellenanzeigen, gerade in Deutschland, dass jedes Unternehmen wieder was anderes darunter versteht, und Data Scientist, Business/Data Analyst, BI Analyst etc. alles in einen Topf geworfen wird.
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