1925: Datenwissenschaftler bei der Arbeit

Benötigen Sie einen Doktortitel, um Datenwissenschaftler zu werden? Nein. Im Gegensatz zu Medizin oder Jura gibt es keine Lizenz oder einen einzigen erforderlichen Abschluss; Ein Bachelor- oder Masterabschluss in Statistik, Informatik, Mathematik oder einem verwandten quantitativen Bereich ist der gängigste Weg, und ein starkes Portfolio realer Projekte ist für Arbeitgeber oft wichtiger als die genauen Qualifikationen. Doktoranden sind häufiger in forschungsintensiven oder angewandten maschinellen Lernfunktionen tätig.

Ist Data Science nur Statistik mit einem neuen Namen? Nicht ganz. Es stützt sich stark auf Statistiken – Fishers experimentelles Design, Tukeys explorative Analyse –, fügt jedoch Programmierung, Datenbanktechnik und maschinelles Lernen hinzu, die in klassischen Statistikabteilungen selten gelehrt werden. William S. Cleveland schlug den Begriff 2001 speziell zur Beschreibung dieser erweiterten, rechenintensiven Version des Fachgebiets vor, die auf Statistiken aufbaut, anstatt sie zu ersetzen.

Ist die Datenwissenschaft durch KI gefährdet? Das routinemäßige Ende ist bereits offengelegt: AutoML-Tools können Standardmodelle anpassen und optimieren, und KI-Assistenten können SQL-Abfragen, erste Erkundungsdiagramme und Standard-Pipeline-Code schneller als ein Mensch schreiben. Was nicht automatisiert wurde, ist die Formulierung der richtigen Frage, die Beurteilung, ob ein Muster sinnvoll oder falsch ist, und die Übernahme der Verantwortung für eine auf dem Ergebnis basierende Entscheidung.