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Schlüsselqualifikationen, die in einem MS in Big Data Analytics und ihren praktischen Anwendungen erworben werden

  • Felix Rose-Collins
  • 7 min read
Schlüsselqualifikationen, die in einem MS in Big Data Analytics und ihren praktischen Anwendungen erworben werden

Intro

Die explosionsartige Zunahme von Daten in der digitalen Welt hat die Arbeitsweise von Unternehmen grundlegend verändert und zwingt sie dazu, sich in hohem Maße auf Daten zu stützen, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen, fundierte Entscheidungen zu treffen und das Wachstum voranzutreiben.

In dieser datengesteuerten Landschaft sind Fachleute mit der Fähigkeit, große Datenmengen zu analysieren und zu interpretieren, sehr gefragt. Genau hier kommt ein MS in Big Data Analytics ins Spiel.

In diesem Artikel werden wir die Schlüsselkompetenzen untersuchen, die während eines MS in Big Data Analytics erworben werden, und wie sie in realen Szenarien angewendet werden können, um den Wert für Unternehmen zu steigern

8 Fertigkeiten, die während eines MS in Big Data Analytics erworben werden

Ein Master of Science (MS) in Big Data Analytics befähigt die Studierenden, große Datenmengen zu nutzen, aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen und diese Erkenntnisse zur Lösung realer geschäftlicher Herausforderungen einzusetzen.

Von Predictive Analytics bis hin zu maschinellem Lernen und Datenvisualisierung - die mit diesem Abschluss erworbenen Fähigkeiten sind in einer Vielzahl von Branchen anwendbar, darunter Finanzen, Gesundheitswesen, Einzelhandel und Technologie. Hier sind 8 dieser Fähigkeiten:

1. Datenmanagement und Datentechnik

Data Management

Überblick über die Fertigkeiten:

Eine der grundlegenden Fähigkeiten, die im Rahmen eines MS in Big Data Analytics entwickelt werden, ist das Datenmanagement. Dazu gehört das Wissen, wie man Daten sammelt, speichert und so organisiert, dass sie für die Analyse zugänglich und nutzbar sind. Zum Datenmanagement gehören auch Kenntnisse in der Datentechnik - dem Prozess der Entwicklung und Implementierung von Systemen, die große Datenmengen effizient verarbeiten.

Die Studierenden lernen den Umgang mit Datenbanken (SQL und NoSQL), Data Warehouses und Cloud-Plattformen sowie mit Tools wie Hadoop, Spark und Amazon Web Services (AWS). Sie sammeln auch praktische Erfahrungen mit ETL-Prozessen (Extrahieren, Transformieren, Laden), die sicherstellen, dass die Daten sauber, konsistent und bereit für die Analyse sind.

Anwendung in der realen Welt:

In einer Geschäftsumgebung ist die Datenverwaltung von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass die Daten ordnungsgemäß gehandhabt werden und Analysten und Entscheidungsträgern zugänglich sind. Ein Einzelhandelsunternehmen könnte beispielsweise Kundendaten aus verschiedenen Quellen wie Kassensystemen, E-Commerce-Plattformen und sozialen Medien sammeln.

Ein Dateningenieur mit den Fähigkeiten, die er mit einem MS in Big Data Analytics erworben hat, kann ein System entwickeln, das diese Datenquellen integriert, die Daten bereinigt und sie für Analysen in Echtzeit zur Verfügung stellt.

2. Statistische Analyse und Hypothesentests

Überblick über die Fertigkeiten:

Die statistische Analyse ist ein Eckpfeiler jedes Big Data Analytics-Programms. Den Studierenden wird beigebracht, statistische Methoden zu verwenden, um Daten zusammenzufassen, Trends zu erkennen und Hypothesen zu testen. Diese Fähigkeiten umfassen das Verständnis von Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Regressionsanalysen, Korrelation und Varianz. Außerdem lernen die Studierenden, wie man A/B-Tests durchführt, um die Wirksamkeit verschiedener Strategien durch den Vergleich unterschiedlicher Gruppen zu ermitteln.

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Die Beherrschung von statistischen Softwaretools wie R, Python und SAS wird ebenfalls hervorgehoben, da diese zur Durchführung komplexer Datenanalysen und zur Erstellung von Vorhersagemodellen verwendet werden.

Anwendung in der realen Welt:

In der realen Welt wird die statistische Analyse in Bereichen wie Marketing, Finanzen und Gesundheitswesen ausgiebig genutzt. So könnte ein Marketingteam beispielsweise zwei verschiedene Landing Pages testen, um zu sehen, welche mehr Leads generiert. Durch die Anwendung von Hypothesentests und statistischen Analysen kann ein Datenanalyst feststellen, welche Seite besser abschneidet, was zu fundierteren Entscheidungen über Webdesign und Inhaltsstrategien führt.

3. Maschinelles Lernen und prädiktive Analytik

Überblick über die Fertigkeiten:

Ein wesentlicher Teil eines MS in Big Data Analytics konzentriert sich auf maschinelles Lernen und prädiktive Analytik. Beim maschinellen Lernen werden Algorithmen trainiert, um aus Daten zu lernen und auf der Grundlage neuer Eingaben Vorhersagen oder Klassifizierungen zu treffen. Bei der prädiktiven Analytik liegt der Schwerpunkt auf der Verwendung historischer Daten zur Vorhersage künftiger Ergebnisse.

Während des Programms erwerben die Studierenden Kenntnisse in verschiedenen Techniken des maschinellen Lernens wie überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, Clustering und neuronale Netze. Sie lernen auch, wie man Bibliotheken und Frameworks für maschinelles Lernen wie TensorFlow, Scikit-learn und Keras verwendet, um Modelle zu erstellen und einzusetzen.

Anwendung in der realen Welt:

In Branchen wie dem elektronischen Handel ist die prädiktive Analytik von unschätzbarem Wert, um das Kundenverhalten vorherzusehen. So nutzt Amazon beispielsweise Algorithmen des maschinellen Lernens, um vorherzusagen, welche Produkte die Kunden aufgrund ihres Surf- und Kaufverhaltens wahrscheinlich kaufen werden. So kann das Unternehmen Produkte empfehlen, den Umsatz steigern und das Kundenerlebnis verbessern.

Im Gesundheitswesen werden Prognosemodelle eingesetzt, um die Ergebnisse von Patienten vorherzusehen, Krankheiten frühzeitig zu diagnostizieren und personalisierte Behandlungspläne zu empfehlen. So können Krankenhäuser mithilfe von Predictive Analytics beispielsweise die Aufnahme von Patienten prognostizieren und die Personalausstattung entsprechend anpassen, um die Ressourcenzuweisung zu optimieren.

4. Datenvisualisierung und Storytelling

Überblick über die Fertigkeiten:

In der Welt von Big Data reicht es nicht aus, Daten einfach nur zu analysieren, man muss auch in der Lage sein, Erkenntnisse effektiv zu kommunizieren. Hier kommen die Fähigkeiten der Datenvisualisierung und des Storytellings ins Spiel.

Die Studierenden lernen, wie sie mit Tools wie Tableau, Power BI und D3.js visuelle Darstellungen von Daten erstellen können. Diese Visualisierungen helfen bei der Umwandlung komplexer Datensätze in leicht verständliche Diagramme, Grafiken und Dashboards.

Darüber hinaus werden die Studenten in der Kunst des "Data Storytelling" geschult, d. h. in der Erstellung einer Geschichte rund um die Daten, die die wichtigsten Erkenntnisse hervorhebt und die Stakeholder zum Handeln anregt.

Anwendung in der realen Welt:

Die Visualisierung von Daten ist in fast jeder Branche von entscheidender Bedeutung. Ein Unternehmensanalyst könnte beispielsweise ein Dashboard verwenden, um wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) wie Umsatz, Kundenbindungsraten und Marktanteile zu verfolgen. Mit einer gut gestalteten Visualisierung können Führungskräfte Trends schnell erfassen und strategische Entscheidungen treffen.

Im öffentlichen Sektor nutzen Behörden die Datenvisualisierung, um über alles Mögliche zu berichten, von wirtschaftlichen Trends bis hin zu Daten zur öffentlichen Gesundheit. Visualisierungen können politischen Entscheidungsträgern dabei helfen, Themen wie Arbeitslosenquoten, Impffortschritte oder Bevölkerungswachstum zu verstehen und so fundiertere Entscheidungen zu treffen.

5. Programmierkenntnisse in Python und R

Überblick über die Fertigkeiten:

Programmieren ist eine grundlegende Fähigkeit in der Big-Data-Analytik, und die Studierenden eines MS-Programms lernen Sprachen wie Python und R. Python wird wegen seiner Vielseitigkeit, Benutzerfreundlichkeit und umfangreichen Bibliotheken für die Datenanalyse, wie Pandas, NumPy und Matplotlib, häufig verwendet. R hingegen wird wegen seiner statistischen Analysefähigkeiten bevorzugt und ist in der akademischen Forschung und Datenwissenschaft beliebt.

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Die Studierenden lernen, wie man Skripte für die Datenbereinigung, -manipulation und -analyse schreibt und wie man mit Bibliotheken wie TensorFlow und Keras Modelle für maschinelles Lernen erstellt.

Anwendung in der realen Welt:

In der realen Welt wird Python häufig in Branchen wie Finanzen, Technologie und E-Commerce eingesetzt. Beispielsweise verwenden Datenwissenschaftler bei Netflix Python, um Empfehlungssysteme zu entwickeln, die Fernsehsendungen und Filme auf der Grundlage von Benutzerpräferenzen vorschlagen.

R mit seinen fortschrittlichen statistischen Funktionen wird häufig in der akademischen Forschung und von Statistikern in Bereichen wie dem Gesundheitswesen und der Pharmazie eingesetzt. Biostatistiker können R zum Beispiel zur Analyse von Daten aus klinischen Studien und zur Bewertung der Wirksamkeit neuer Medikamente verwenden.

6. Cloud Computing und Big Data-Technologien

Überblick über die Fertigkeiten:

Cloud Computing ist ein wesentlicher Bestandteil von Big Data Analytics, da die meisten modernen Unternehmen auf Cloud-Plattformen angewiesen sind, um große Datensätze zu speichern und zu verarbeiten. Studierende eines MS in Big Data Analytics-Programms erwerben praktische Kenntnisse über Cloud-Plattformen wie Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) und Microsoft Azure.

Darüber hinaus erlernen die Studierenden den Umgang mit Big Data-Technologien wie Hadoop, Spark und Kafka - Tools, die für die Verarbeitung großer Datenmengen und das Streaming entwickelt wurden.

Anwendung in der realen Welt:

Cloud Computing ist zum Rückgrat der Dateninfrastruktur von Unternehmen auf der ganzen Welt geworden. So verlassen sich beispielsweise Unternehmen wie Uber und Airbnb in hohem Maße auf Cloud-Plattformen, um ihren Betrieb zu skalieren und riesige Datenmengen zu verarbeiten, die von Nutzern auf der ganzen Welt erzeugt werden.

Big-Data-Experten verwenden Tools wie Hadoop und Spark, um diese Daten effizient zu analysieren und zu verarbeiten und so Entscheidungen in Echtzeit und personalisierte Kundenerlebnisse zu ermöglichen.

7. Datenethik und Governance

Überblick über die Fertigkeiten:

Mit großen Daten kommt große Verantwortung. Datenethik und Governance werden in der Welt von Big Data immer wichtiger, da Unternehmen strenge Vorschriften zum Datenschutz und zur Datensicherheit einhalten müssen.

Ein MS in Big Data Analytics beinhaltet eine Schulung zur Datenverwaltung, die die Festlegung von Richtlinien und Verfahren für die Verwaltung von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus umfasst und die Einhaltung von Vorschriften wie GDPR (General Data Protection Regulation) und CCPA (California Consumer Privacy Act) gewährleistet.

Die Studierenden lernen, wie sie ethische Herausforderungen meistern und sicherstellen können, dass Daten verantwortungsvoll und transparent genutzt werden, ohne den Datenschutz oder die Sicherheit zu gefährden.

Anwendung in der realen Welt:

In der Praxis ist Data Governance vor allem in Branchen wie dem Finanzwesen, dem Gesundheitswesen und der öffentlichen Verwaltung von entscheidender Bedeutung. Ein Unternehmen im Gesundheitswesen muss beispielsweise sicherstellen, dass sensible Patientendaten sicher gespeichert werden und die gemeinsame Nutzung von Daten den Vorschriften des HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) entspricht.

Darüber hinaus riskieren Unternehmen, die es versäumen, eine angemessene Data Governance und Ethikrichtlinien umzusetzen, schwere Strafen. Im Jahr 2018 wurde Facebook wegen des unsachgemäßen Umgangs mit Nutzerdaten unter die Lupe genommen, was zu Geldstrafen und einem erheblichen Vertrauensverlust in der Öffentlichkeit führte.

8. Geschäftssinn und Kommunikationsfähigkeiten

Überblick über die Fertigkeiten:

Ein MS in Big Data Analytics konzentriert sich nicht nur auf technische Fähigkeiten, sondern unterstreicht auch die Bedeutung von Geschäftssinn und Kommunikation. Datenexperten müssen in der Lage sein, Geschäftsziele zu verstehen, Datenerkenntnisse in umsetzbare Strategien zu übersetzen und diese Erkenntnisse sowohl technischen als auch nicht-technischen Interessengruppen klar zu vermitteln.

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Die Teilnehmer lernen, wie sie datengesteuerte Strategien mit den Unternehmenszielen in Einklang bringen können, um sicherzustellen, dass die Datenanalyse einen greifbaren Wert für das Unternehmen schafft.

Anwendung in der realen Welt:

Datenexperten arbeiten häufig mit Marketing-, Finanz- oder Betriebsteams zusammen, um geschäftliche Herausforderungen zu lösen. Ein Datenwissenschaftler in einem Einzelhandelsunternehmen könnte zum Beispiel das Kaufverhalten seiner Kunden analysieren, um Preisstrategien zu entwickeln, die Lagerverwaltung zu optimieren und Marketingkampagnen zu personalisieren.

Kommunikation ist auch der Schlüssel, wenn es darum geht, Führungskräften oder Kunden datengestützte Ergebnisse zu präsentieren, damit sie verstehen, wie sich die Erkenntnisse auf ihr Geschäft auswirken und welche Maßnahmen ergriffen werden sollten, um die durch die Daten aufgedeckten Chancen zu nutzen.

Real-World Application

Die Quintessenz

Ein MS in Big Data Analytics stattet Fachleute mit einer Reihe von Fähigkeiten aus, die für die Navigation in der heutigen datengesteuerten Geschäftsumgebung entscheidend sind. Von Datenmanagement und maschinellem Lernen bis hin zu Datenvisualisierung und Unternehmenskommunikation - die in diesem Programm erworbenen Kompetenzen finden in der Praxis in einer Vielzahl von Branchen Anwendung.

Ob es um die Optimierung von Marketingstrategien, die Verbesserung von Kundenerfahrungen oder die Vorhersage zukünftiger Trends geht, die mit einem MS in Big Data Analytics erworbenen Fähigkeiten bieten einen immensen Wert bei der Umwandlung von Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse, die den Geschäftserfolg fördern.

Felix Rose-Collins

Felix Rose-Collins

Ranktracker's CEO/CMO & Co-founder

Felix Rose-Collins is the Co-founder and CEO/CMO of Ranktracker. With over 15 years of SEO experience, he has single-handedly scaled the Ranktracker site to over 500,000 monthly visits, with 390,000 of these stemming from organic searches each month.

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