Erlerne die Berufe im Bereich Big Data!

von Bernd Bauschmann

Einstieg in die Welt von Big Data
Big Data bezieht sich auf die Verarbeitung riesiger Datenmengen. Um diese Mengen an Informationen verarbeiten zu können, müssen spezielle Techniken und Technologien eingesetzt werden, die Datenoperationen schnell, skalierbar und sicher ermöglichen. Um diese zu beherrschen, muss man sich in Data Science, Data Analysis oder Data Engineering weiterbilden lassen.

Daten sind Unternehmen heutzutage bedeutungsvoll: Daten sind das neue Öl unserer Zeit. Tatsächlich enthalten Unternehmen z. B. Informationen über Kunden und Kundinnen, die genutzt werden können, um ihnen Produkte entsprechend ihrer Interessen anzubieten und die Konversionsrate zu verbessern.

Sie können auch von Unternehmen genutzt werden, um ihre Prozesse zu optimieren und die Entscheidungsfindung des Unternehmens zu verbessern.

Sich in Big Data weiterbilden lassen
Es gibt eine Vielzahl von Quellen, um die Big-Data-Technologien zu erlernen. Es ist ratsam, über Grundkenntnisse in Programmierung und Informatik zu verfügen, um den Lernprozess zu beschleunigen. Einige Weiterbildungsgänge sind auf Data-Berufe ausgerichtet und ermöglichen es, sich schnell die Grundlagen anzueignen – wobei natürlich eine gute Basis in Mathematik und Statistik sowie in Computertechnologien wie Programmiersprachen vorausgesetzt wird.

Derzeit sind Berufe, die mit der Analyse riesiger Datenmengen und der Programmierung zu tun haben, die Bereiche mit den meisten Karrieremöglichkeiten und den höchsten Gehältern.

Große Unternehmen in allen Branchen erkennen, wie wichtig diese Informationen sind, um Schlussfolgerungen zu ziehen und Geschäftsergebnisse verbessern. Aus diesem Grund nutzen sie Big-Data-Technologiewerkzeugen, um diesen Prozess erfolgreich durchzuführen.

Berufe im Bereich Big Data
Wie bereits erwähnt, gibt es zahlreiche Berufe im Bereich Big Data. Jeder dieser Berufe hat eine Spezialisierung, die für datengetriebene Unternehmen von Nutzen ist.

1. Data Scientist

Data Scientists sind bei Unternehmen sehr gefragt. Ihre Aufgabe? Sie bereinigen und verarbeiten Daten, um später Vorhersagemodelle zu erstellen, die auf mathematischen und statistischen Analysetechniken beruhen.

Eine der Hauptaufgaben von Data Scientists besteht darin, informative Dashboards zu erstellen, um die Ergebnisse an andere Abteilungen des Unternehmens weiterzuleiten, die sich nicht mit Data Science auskennen. Anders gesagt: Kommunikation ist entscheidend, um ein erfolgreicher Datenwissenschaftler bzw. eine erfolgreiche Datenwissenschaftlerin zu werden.

Um Data Scientist zu werden, ist es wichtig, Mathematik zu beherrschen, insbesondere Mathematik in Bezug auf Machine Learning und KI wie lineare Algebra sowie viele Zweige der Statistik.

Darüber hinaus sind auch Programmierkenntnisse in Python oder R und den Bibliotheken, die zur Modellierung und Analyse von Daten verwendet werden, wie Pandas, Sklearn, Tensorflow oder Pytorch, unerlässlich.

Ein weiteres notwendiges Wissen ist die Beherrschung von relationalen Datenbanken wie Mysql oder PostgreSQL zusätzlich zu nicht-relationalen Datenbanken wie MongoDB.

1. Data Engineer

Data Engineers sind auf Big-Data-Tools und -Architektur spezialisiert. Architektur ist ein Begriff für die Kombination von verschiedenen existierenden Technologien, um eine Lösung für ein bestimmtes Problem zu finden.

Data Engineers müssen in der Lage sein, verteilte Datenbanken wie HBase oder Cassandra, verteilte Dateisysteme wie Hadoop und Software zur Datenaufnahme wie Kafka, Flume oder NiFi zu beherrschen.

Sie müssen auch Technologien beherrschen, die für die verteilte Verarbeitung großer Datenmengen konzipiert sind, wie Hive, Spark oder Pig.

Weitere empfohlene Kompetenzen für Data Engineers sind das Beherrschen von Plattformen wie Amazon Web Server (AWS) oder Microsofts Azure.

Die Programmierung in Sprachen wie Java, Scala, Python oder R ist unerlässlich, um alle bisher verwendeten Tools nutzen zu können.

1. Data Analyst

Data Analysts sind Spezialisten und Spezialistinnen für die Anwendung statistischer Analysen, um Schlussfolgerungen zu ziehen. Dazu müssen sie Programmiersprachen wie Python oder R beherrschen und umfassende Kenntnisse von SQL haben, um relationale Datenbanken abfragen zu können.

Es ist auch üblich, Tools zu verwenden, um aus Daten Dashboards mit erläuternden Grafiken zu erstellen. Einige dieser Tools sind Tableau, Power BI oder QlikView.

1. Experte und Expertinnen für Business Intelligence (BI).

Dieser Beruf ist dem vorherigen sehr ähnlich. BI-Experten und -Expertinnen verwenden Strategien und Werkzeuge, um Informationen in Wissen umzuwandeln. Dadurch können sie die Entscheidungsfindung verbessern und viele Prozesse in einem Unternehmen optimieren.

BI-Experten und -Expertinnen verwenden Werkzeuge zur Visualisierung von Dashboards wie Power BI oder Tableau sowie Programme, um Daten aus verschiedenen Quellen und Datenbanken zu extrahieren, zu verarbeiten und zu laden.