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Weiterbildung Data Science

Eine Weiterbildung im Bereich Data Science wirkt zun√§chst futuristisch, passt aber bestens in die gegenw√§rtige Zeit. Daten werden nicht ohne Grund als Gold des Internets bezeichnet, denn sie stellen oftmals ungeahnte Werte dar. Das macht sie zu einem gefragten Ziel f√ľr Betr√ľger/innen, weshalb der Datenschutz von gro√üer Bedeutung ist.

Gleichzeitig sollten sich Unternehmen des Potenzials bewusst sein und ihre Datenströme adäquat lenken. Wer das weiß und darin seine große Karrierechance sieht, sollte nach der einen oder anderen Weiterbildung Data Science Ausschau halten.

All diejenigen, die nach Informationen √ľber Weiterbildungen im Bereich Data Science suchen, k√∂nnen sich vertrauensvoll an das Arbeitsamt wenden. Gleichzeitig sollten sie eine eigenst√§ndige Recherche durchf√ľhren, um sich ein eigenes Bild zu machen.

Karrierechancen und Verdienstmöglichkeiten im Bereich Data Science

Wer im Bereich Data Science Fuß fassen möchte, strebt typischerweise eine Karriere als Data Scientist an. In dieser Position widmet man sich der Analyse und Verarbeitung von Daten.

Dabei bedient man sich Methoden der Informatik, Statistik und Mathematik, um gr√∂√ütm√∂gliche Erkenntnisse aus den verf√ľgbaren Daten zu gewinnen.

Auf diese Art und Weise wird die Basis f√ľr eine optimale Datennutzung geschaffen. Besch√§ftigungsm√∂glichkeiten ergeben sich vor allem in den folgenden Bereichen:

  • IT-Unternehmen
  • E-Commerce
  • Softwareh√§user
  • Hochschulen
  • Meinungsforschungsinstitute
  • √∂ffentliche Verwaltung

Data Scientist ist zwar ein noch junger Beruf, der aber längst seine Relevanz bewiesen hat. Im Bereich Data Science gibt es spannende Perspektiven, die auch mit vielversprechenden Verdienstmöglichkeiten einhergehen.

Das Einkommen kann zwar von Fall zu Fall unterschiedlich hoch ausfallen, aber das durchschnittliche Gehalt lässt sich auf etwa 42.000 Euro bis 60.000 Euro brutto im Jahr beziffern.

Weiterbildungsmöglichkeiten in Sachen Data Science

Wenn es um die Weiterbildung zum Data Scientist geht, muss man feststellen, dass es keine einheitliche Qualifizierung gibt. Interessierte haben verschiedene Möglichkeiten, sich das Wissen anzueignen.

Es lohnt sich daher, sich mit den vielf√§ltigen Weiterbildungsm√∂glichkeiten zu besch√§ftigen. Auf diese Art und Weise kann man die Optionen √ľberblicken und dann eine individuelle Wahl treffen.

Zun√§chst bieten sich vielfach Seminare aus dem Bereich Data Science an. Diese k√∂nnen f√ľr ein grundlegendes Verst√§ndnis sorgen oder eine Spezialisierung erm√∂glichen.

Nachfolgend findet sich eine √úbersicht √ľber interessante Themen, die diesem Zweck dienen k√∂nnen:

  • IT-Projektmanagement
  • Datenschutz
  • IT-Support
  • Datenbankprogrammierung
  • Informations- und Wissensmanagement
  • Datenschutzrecht
  • Big Data
  • Kundenbeziehungsmanagement
  • Produktpersonalisierung
  • Risikoberatung

Was macht den Studiengang Data Science aus?

Wenn es um eine Qualifizierung zum/zur Datenwissenschaftler/in geht, liegt ein akademisches Studium nahe. Auf diese Art und Weise kann man sich intensiv mit den Datenwissenschaften auseinandersetzen und den Bachelor oder Master f√ľr die Karriere als Data Scientist erlangen.

Da es sich um einen noch recht jungen Studiengang handelt, kommt die Frage auf, worum es konkret geht. Interessierte sollten sich ein eigenes Bild machen und intensiv mit den Studieninhalten befassen.

Diese lassen sich im Allgemeinen folgendermaßen zusammenfassen:

  • Theoretische Informatik
  • Mathematik
  • Statistik
  • Datenbanken
  • Programmierung
  • Softwareentwicklung
  • Informationssicherheit
  • Datenanalyse

Das Studium Data Science muss dabei nicht zwingend in Vollzeit und Präsenz absolviert werden. An einigen Hochschulen gibt es auch ein entsprechendes berufsbegleitendes Studium.

Ein Fernstudium oder anderes Teilzeitstudium kommt vor allem Berufstätigen sehr zugute, weil diese das Studium so mit dem Beruf vereinbaren können.

Welche Alternativen gibt es zum Studium Data Science?

Wenn es um Alternativen zum Studium Data Science geht, sollte man nicht nur anderen Studienformen Aufmerksamkeit schenken.

Interessierte sollten auch offen f√ľr echte Alternativen in Form anderer Studieng√§nge sein. Es bieten sich in diesem Zusammenhang vor allem die folgenden Disziplinen an:

  • Informatik
  • Wirtschaftsinformatik
  • Angewandte Informatik
  • Informationsmanagement
  • Computermathematik
  • Statistik
  • Softwaretechnik

Achtung! Tipp aus der Redaktion

Weiterbildungen aus dem Bereich Data Science passen perfekt zur zunehmenden Digitalisierung und der damit einhergehenden Datenströme.

Interessierte sollten unbedingt auch an ein Studium neben dem Beruf denken, um alle Optionen auszuloten. Zunächst ist es aber wichtig, dass sie nicht vorschnell entscheiden, sondern den folgenden Tipp befolgen.

Hinterfragen Sie Ihre pers√∂nliche Eignung f√ľr den Bereich Data Science!

Als Data Scientist kommt man in den Genuss vielfältiger Karrierechancen. Im Rahmen einer Weiterbildung oder eines Studiums erwirbt man die dazu erforderlichen Kenntnisse und Kompetenzen.

Die persönliche Eignung lässt sich jedoch nicht erlernen, sondern muss gegeben sein. Dabei kommt es vor allem auf die folgenden Punkte an:

  • IT-Affinit√§t
  • technisches Verst√§ndnis
  • Organisationsgeschick
  • strukturierte Arbeitsweise
  • Zuverl√§ssigkeit
  • Flexibilit√§t
  • analytisches Denkverm√∂gen

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