Data Science erklärt: Grundlagen, Datentypen, Machine Learning & Karriere

Was ist Data Science?

Data Science ist ein interdisziplinäres Feld, das wissenschaftliche Methoden, Prozesse und Systeme nutzt, um Daten in strukturierter und unstrukturierter Form zu sammeln, aufzubereiten und zu analysen. Es vereint Mathematik, Statistik, Datenbanken, Informationswissenschaft und Informatik. Daten können vielfältige Typen und Größenordnungen haben.

Warum Data Science als eigenes Fachgebiet?

Der Hauptgrund ist das exponentielle Datenwachstum: Schätzungen zufolge werden 2020 pro Sekunde ca. 1,7 MB Daten pro Person erzeugt – insgesamt 44 Billionen Gigabyte. Solche Datenmengen lassen sich mit traditionellen Methoden nicht mehr sinnvoll speichern, verstehen und nutzen. Data Science liefert die Werkzeuge dafür.

Data Science im Alltag

Unternehmen nutzen Data Science, um ihre Datenprozesse zu verstehen und zu optimieren:

• Google personalisiert Werbung via AdSense basierend auf Nutzerverhalten.
• Uber berechnet Preise, Rabatte und Zielgruppen datengetrieben.
• Airbnb schätzt optimale Mietpreise für Gastgeber.

Kurz: Kunden und Nutzer sind Rohdaten – Data Science interpretiert sie.

Data Science in Behörden & NGOs

Regierungsorganisationen sammeln täglich riesige Datenmengen – Data Science hilft bei Sortierung, Speicherung und Analyse. Auch NGOs profitieren: Der WWF nutzt statistische Datenvisualisierung, um Artenschutzthemen wirkungsvoll zu kommunizieren.

Karrierechancen in Data Science

Der Arbeitsmarkt wächst explosionsartig. LinkedIn-Analysen zeigen massiven Zuwachs bei Data-Science-Jobs – besonders in den letzten 30 Jahren. Kostenlose Online-Kurse (z. B. auf CommonLounge) erleichtern den Einstieg.

Kernkomponenten der Data Science

1. Programmierung

Zur Organisation und Analyse von Daten unverzichtbar. Die zwei dominierenden Sprachen:

• Python: Lesbar, flexibel, riesiges Ökosystem (NumPy, pandas, Matplotlib, TensorFlow, IPython). Schneller zu erlernen.
• R: Fokus auf statistische & grafische Verfahren. Beliebt bei Statistikern & Data Minern. Open Source.

2. Datentypen

• Strukturierte Daten: Hochorganisiert, tabellarisch darstellbar (Datenbanken, CSV, SQL).
• Unstrukturierte Daten: Kein festes Datenmodell – Texte, E-Mails, PDFs, Bilder, Videos, Audiodateien.
• Natürliche Sprache: Geschriebene Kommunikation (Deutsch, Englisch, Spanisch …) – Teilmenge unstrukturierter Daten.
• Bild, Video, Audio: Unstrukturiert, erzeugt durch Kameras/Mikrofone – massiv durch Smartphones gewachsen.
• Graph-basierte Daten: Knoten & Kanten – modellieren Beziehungen zwischen Entitäten (z. B. soziale Netzwerke).
• Maschinengenerierte Daten: Automatisch von Systemen/Anwendungen erzeugt, ohne menschliches Zutun (Logs, Sensordaten).

3. Statistik, Wahrscheinlichkeit & Data Science

• Statistik: Sammlung, Interpretation, Analyse, Präsentation, Organisation von Daten – nutzt Programmierung.
• Wahrscheinlichkeit: Maß für die Eintrittswahrscheinlichkeit eines Ereignisses (0 = unmöglich, 1 = sicher).
• Bezug zur Data Science: Beide sind Fundament für Datenverarbeitung & -analyse – ermöglichen korrekte Interpretation.

4. Machine Learning (ML)

Teilgebiet der Informatik aus der KI. Nutzt statistische Techniken, damit Computer ohne explizite Programmierung lernen. Drei Hauptziele:

1. Veränderungen & deren Repräsentation lernen
2. Verallgemeinerung – Leistung auf ähnliche Aufgaben übertragen
3. Performance verbessern & Degradation verhindern

In Data Science: Algorithmen, Regression, Klassifikation, Vorhersagemodelle.

5. Big Data

Datenmengen, die traditionelle Anwendungen überfordern. Charakterisiert durch die 3 V's:

• Volume: Terabytes bis Zettabytes
• Variety: Vielfalt & Diversität (Strukturiert + Unstrukturiert gemischt)
• Velocity: Stetig wachsende Generierungsgeschwindigkeit

Tools: Hadoop, Spark, R, Java, Python.