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Wie wird man eigentlich Data Scientist? - mit Sarah S., synsugar

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Im bereits zweiten Interview mit Sarah Stemmler, welches Jonas Rashedi im Rahmen seines Podcasts „My Data is better than Yours“ führt, klären die beiden, was einen Data Scientist ausmacht und welche Skills benötigt werden, um in diesem stark zukunftsorientierten Berufsbild durchstarten zu können.

Sarah Stemmler

synsugar

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Kapitel

1. Intro (00:00:00)

2. Begrüßung und Vorstellung (00:00:27)

3. Was ist ein Data Scientist? (00:02:01)

4. Aufgaben des Data Scientists (00:04:01)

5. Wofür braucht man Data Scientists? (00:05:26)

6. Die Dreieinigkeit der Hard Skills (00:07:47)

7. Gefragte Skills in Stellenausschreibungen (00:10:45)

8. Machine Learning (00:11:57)

9. Tipp für Interessentinnen und Interessenten (00:12:58)

10. Domänenexpertise (00:14:02)

11. Zukunftsprognosen (00:14:42)

12. Der unterschätzte Stellenwert der Vorstufen vor der Daten-Analyse (00:16:30)

13. Warum viele Stellen für Data Engineers frei sind (00:18:41)

14. „Kein Haus ohne Fundament“ – Die Herausforderung einer fehlenden Datengrundlage (00:19:27)

15. Brain Teaser zur Prüfung der Skills (00:22:12)

16. Soft Skills (00:24:08)

17. Teamkompetenz (00:27:09)

18. Kommunikation und die Gefahr einer verzerrten Wahrnehmung (00:29:34)

19. Wie wird man Data Scientist? (00:33:06)

20. Wie Douglas Quereinsteigern den Einstieg in die Data Science ermöglicht (00:33:50)

21. Klassische Ausbildung vs. Eigenmotivation und Ehrgeiz (00:37:10)

204 Episoden

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4. Aufgaben des Data Scientists (00:04:01)

5. Wofür braucht man Data Scientists? (00:05:26)

6. Die Dreieinigkeit der Hard Skills (00:07:47)

7. Gefragte Skills in Stellenausschreibungen (00:10:45)

8. Machine Learning (00:11:57)

9. Tipp für Interessentinnen und Interessenten (00:12:58)

10. Domänenexpertise (00:14:02)

11. Zukunftsprognosen (00:14:42)

12. Der unterschätzte Stellenwert der Vorstufen vor der Daten-Analyse (00:16:30)

13. Warum viele Stellen für Data Engineers frei sind (00:18:41)

14. „Kein Haus ohne Fundament“ – Die Herausforderung einer fehlenden Datengrundlage (00:19:27)

15. Brain Teaser zur Prüfung der Skills (00:22:12)

16. Soft Skills (00:24:08)

17. Teamkompetenz (00:27:09)

18. Kommunikation und die Gefahr einer verzerrten Wahrnehmung (00:29:34)

19. Wie wird man Data Scientist? (00:33:06)

20. Wie Douglas Quereinsteigern den Einstieg in die Data Science ermöglicht (00:33:50)

21. Klassische Ausbildung vs. Eigenmotivation und Ehrgeiz (00:37:10)

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