Daten sind Ausdruck von Verhaltensweisen (Vorlieben, Routinen u.a.) und bergen dadurch ein hohem Informationspotenzial, das der Datenwissenschaftler auswerten und ausschöpfen soll, um daraus Wissen herauszufiltern.
„Mit Data-Science-Methoden lässt sich neues, unerwartetes und wertvolles Wissen über komplexe Systeme extrahieren“.
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„Diese Verfahren nutzen Versicherungen, Krankenhäuser, Logistikunternehmen, Regierungsbehörden und viele andere mehr.
„Weil es in einer Vielzahl von Anwendungsgebieten nützlich für die Entscheidungsfindung ist?“
In einem Anforderungs- / Stellenprofil für einen Datenwissenschaftlicher werden neben herausragenden akademischen Leistungen hervorragende Kenntnisse in Statistik, maschinellem Lernen, Geo-Analytics und Kenntnisse einschlägiger Programmiersprachen vorausgesetzt. Im Idealfall wird dieses Paket dann noch um eine Kombination aus Branchenwissen, Analyse- und Teamfähigkeit ergänzt.
„In einem weiten Feld zwischen Informationstechnologie und Informationsstrategie müssen Datenwissenschaftler in der Lage sein, Daten in verständliche und zielführende Handlungsweisen zu übersetzen.“
„Genau, wer aus riesigen Datenbeständen Muster, Korrelationen und Abhängigkeiten herauszulesen weiß, kann schneller und fundierter Entscheidungen vorbereiten.“
„Aber wer den Unterschied zwischen Mittelwert und Durchschnittswert kennt, weiß, was eine Nullhypothese ist oder statistische Signifikanz definieren kann, bringt noch lange nicht die Fähigkeiten für die Auswertung großer Datenmengen mit“.
Umwelt-, Kompetenz- und Wissenscoaching
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