Die Begriffe „Data Science“ und „Big Data“ sind neben der „Cloud“ und „KI“ die wohl am häufigsten genutzten Buzzwords der letzten Jahre. Sie werden in Verbindung gebracht mit dem exzessiven Datensammelwahn großer Konzerne und werfen Datenschutzbedenken auf und bieten gleichzeitig unendliche Möglichkeiten zur Vorhersage und Analyse von Verhalten. Die Wichtigkeit von Big Data und den damit verbundenen Technologien erreicht mittlerweile immer mehr Unternehmen und macht so eine Verbindung zwischen Geschäftswelt und Wissenschaft nötig.
Inhaltsverzeichnis
- Einführung
- Der Beruf Data Scientist
- Anforderungen
- Analyse-Technologien
- Text-Analyse
- Web-Analyse
- Netzwerk-Analyse
- Mobile-Analytics
- Big-Data-Analyse
- Use Cases
- Use Case: Markt Monitoring
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die vorliegende Arbeit bietet eine umfassende Einführung in die Welt von Data Science und Big Data. Sie beleuchtet die Herausforderungen und Chancen, die mit der stetig wachsenden Datenmenge verbunden sind. Der Fokus liegt dabei auf der Rolle des Data Scientists und den verschiedenen Technologien, die in diesem Bereich Anwendung finden.
- Die Bedeutung von Data Science und Big Data in der heutigen Zeit
- Die Anforderungen an den Beruf des Data Scientists und die notwendigen Kompetenzen
- Die verschiedenen Analysetechnologien und ihre Anwendung in unterschiedlichen Bereichen
- Exemplarische Use Cases zur Veranschaulichung der Arbeit eines Data Scientists
Zusammenfassung der Kapitel
Das erste Kapitel beleuchtet die Bedeutung der Begriffe "Data Science" und "Big Data" und ihren Einfluss auf verschiedene Lebensbereiche. Das zweite Kapitel widmet sich der detaillierten Beschreibung des Berufs des Data Scientists, den Anforderungen und Kompetenzen, die für diese Rolle notwendig sind. Das dritte Kapitel beschäftigt sich mit den verschiedenen Analysetechnologien, die im Bereich von Data Science und Big Data Anwendung finden, einschließlich ihrer aktuellen Forschungsrichtungen. Das vierte Kapitel präsentiert exemplarische Anwendungsfälle zur Veranschaulichung der Arbeit eines Data Scientists.
Schlüsselwörter
Data Science, Big Data, Analysetechnologien, Data Scientist, Text-Analyse, Web-Analyse, Netzwerk-Analyse, Mobile-Analytics, Big-Data-Analyse, Use Cases, Markt Monitoring.
Häufig gestellte Fragen
Was ist der Unterschied zwischen Data Science und Big Data?
Big Data bezieht sich auf die massiven, komplexen Datenmengen selbst. Data Science ist die Wissenschaft und Methodik, um aus diesen Daten Erkenntnisse und Vorhersagen zu gewinnen.
Was macht ein Data Scientist?
Ein Data Scientist analysiert Daten mit verschiedenen Technologien, erstellt Modelle zur Vorhersage von Verhalten und schlägt Brücken zwischen Wissenschaft und Geschäftswelt.
Welche Analysetechnologien werden genutzt?
Wichtige Technologien sind die Text-Analyse, Web-Analyse, Netzwerk-Analyse, Mobile-Analytics und spezialisierte Big-Data-Analyseverfahren.
Gibt es Datenschutzbedenken bei Big Data?
Ja, der "Datensammelwahn" großer Konzerne wirft erhebliche Fragen zum Schutz der Privatsphäre und zur Sicherheit persönlicher Informationen auf.
Was ist ein typischer Use Case für Data Science?
Ein Beispiel ist das Markt-Monitoring, bei dem Unternehmen Daten nutzen, um Wettbewerber zu beobachten und Trends frühzeitig zu erkennen.
Welche Anforderungen müssen Data Scientists erfüllen?
Sie benötigen Kompetenzen in Mathematik, Statistik, Informatik sowie ein tiefes Verständnis für die jeweiligen geschäftlichen Zusammenhänge.
- Citation du texte
- Robert Bastei (Auteur), 2017, Data Science und Big Data. Eine Übersicht, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/412288
