Data Scientists brauchen das Know-how des Fachbereichs, um Modelle praxisrelevant zu entwickeln
Ein guter Data Scientist zeichnet sich durch ein breites Wissen von analytischen Methoden, Anwenderkenntnis von analytischen Technologien, Fähigkeiten zur Datenaufbereitung und Kreativität aus. Aber die Arbeit eines Risikoanalysten bei einer Bank und eines Marketinganalysten bei einem Online-Händler unterscheiden sich.
Der Grund, warum sie ihre Jobs nicht ohne weiteres tauschen können, ist das Verständnis über ihren Fachbereich und das Wissen was funktioniert und was nicht. So wertvoll Datenprodukte für einzelne Fachbereiche sein können, häufig ist es ein Ansatz aus Testen und Lernen, der aus einem analytisch einwandfreien Modell ein für den praktischen Einsatz wertvolles und nachhaltiges Datenprodukt generiert. (Foto: urfin - shutterstock.com)
