THEMA: WAS MACHT EIGENTLICH EIN DATA SCIENTIST?" BERNADETTE FABITS

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1 THEMA: WAS MACHT EIGENTLICH EIN DATA SCIENTIST?" BERNADETTE FABITS

2 HINEIN GEHÖRT DATA SCIENTIST, STATISTIKER, DATA MINER, ANALYST,. Gibt es noch mehr von denen. die arbeiten mit Big Data die machen doch alle das Selbe, oder? ist ja nur ein weiterer Jobtitel Haben wir schon im Haus und die errechnen so komplizierte Dinge.. Ahhhh ja, irgendwas mit Daten und Auswertungen.. aber was machen die eigentlich wirklich?

3 DEFINITION WELCHE ATTRIBUTE BESCHREIBEN EINEN DATA SCIENTIST? Kreativer Kopf Sexy* *Quelle: Artikel von Thomas Davenport and D.J. Patil im Harvard Business Review Rege Diskussion in der Community, aber noch keine eindeutige Definition!

4 VORGEHENSWEISE DATA SCIENTIST Nachgehen von Mutmaßungen, Ideen, Annahmen Ein Data Scientist transformiert Daten in verwertbar Informationen! Benötigte Daten suchen, strukturieren, verknüpfen Rapid Prototyping Entscheidungsvorlagen Übergabe an Predictive Analytics Lifecycle

5 TOP 8 FÄHIGKEITEN SUCHE NACH DEM MULTITALENT Basis Statistische Programmiersprache Datenbankabfrage Sprache SQL Statistische Grundlagen Statistische Test, Verteilungen, Maximum Likelihood Schätzer Wissen über den richtigen Einsatz von Methoden Multivariate Verfahrung, Maschine Learning und lineare Algebra Überblick über gängige Verfahrung und deren Leitungsfähigkeit bzw. Einsatzfähigkeit Was ist für große Datenmengen geeignet, etc. Welches Verfahren fördert die Geheimisse am besten zu Tage? Pimp up your data Umgang mit nicht perfekten Daten (Fehlende Werte, unterschiedliche Schreibweisen, Datumsformate) Richtige Datenstruktur schaffen Mit unstrukturierten Daten umgehen (Social Media, Videos, Feeds oder Audio) Alle verfügbaren interne und externe Datenquellen nutzen (DB, Hadoop, etc) * Frank Lo, guest blog Burtch Works

6 TOP 8 FÄHIGKEITEN II Datenvisualisierung & Kommunikation Visualisierung hilft beim Verständnis der Resultate Geschichtenerzähler Übersetzer statistisch deutsch Denke wie ein Data Scientist Bei welchen unternehmerische Herausforderungen könnten Analysen helfen? Intellektuelle Neugier* & Motivation Daten mittels kreativer Wege zu durchforschen Wo könnten findings in den Daten liegen? Kreativität Industrie und Branchenwissen Wissen über Industrie und die Branche Geschäftsprozesse kennen Verständnis für den Wertbeitrag für das Unternehmen Networking & Zusammenarbeit Networking wo liegen die brennenden Business-Themen im Unternehmen Abteilungsübergreifende Teamarbeit Umgang mit dem Spanungsfeld meine Daten deine Daten / meine Thema dein Thema in Organisationen * Frank Lo, guest blog Burtch Works

7 SAS VISUAL ANALYTICS & SAS VISUAL STATISTICS EINER FÜR ALLE, ALLE FÜR EINEN Marktnahe Fachbereiche Entdeckt Veränderungen Identifiziert Abweichungen Hört Markttrends Intensive Kommunikation Übergabe der 1. Ergebnisse Analytische Experte Sichert die Auffälligkeit statistisch ab Prüft die Business-Relevanz Erstellt erste Modelle und schätzt deren Auswirkung

8 FORTBILDUNG WIE KANN ICH DIESE FÄHIGKEITEN ERWERBEN

9 AUSZUG AUS DEM AUSBILDUNGSPROGRAMM Titel Datum Ort Strategien und Konzepte für den Data Scientist und Business Analyst Weiterführende Analysen mit der SAS Enterprise Miner Software , München München Wien Datenaufbereitung und Datenqualität für Analytics Heidelberg Getting Started with SAS In-Memory Statistics for Hadoop Data Science: Building Recommender Systems with SAS and Hadoop SAS Visual Statistics: Interactive Model Building Coming Soon Coming Soon Coming Soon

10 WHITE PAPER DATA SCIENTIST & DOWNLOAD Download:

11 FRAGEN?

12 VIELEN DANK FÜR IHRE TEILNAHME Interesse an weiterem Austausch? Diskutieren Sie mit uns in der XING-Gruppe Business Analytics mit SAS Sprechen Sie uns direkt an:

13 NÄCHSTES

14 FOLIEN ZUM DOWNLOAD UNTER WIE HAT IHNEN UNSER WEBINAR GEFALLEN?

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