Teil 1: Was ist Data Science?

In der heutigen digitalen Welt werden täglich enorme Mengen an Daten erzeugt. Von Social-Media-Aktivitäten über Online-Shopping bis hin zu Sensoren in der Industrie – überall entstehen Daten, die wertvolle Informationen enthalten. Doch nur die wenigsten wissen, wie man diese Rohdaten in nutzbares Wissen verwandeln kann. Genau hier setzt Data Science an.

Definition von Data Science

Data Science ist die Wissenschaft vom Extrahieren von Wissen und Erkenntnissen aus Daten. Es ist ein interdisziplinäres Feld, das Elemente aus Programmierung, Statistik, Mathematik und Machine Learning kombiniert. Während sich traditionelle Datenanalyse oft auf einfache Zusammenfassungen und Berichte beschränkt, geht Data Science einen Schritt weiter: Es geht darum, Muster, Zusammenhänge und Vorhersagen aus Daten zu erkennen.

Kurz gesagt: Data Science beantwortet die Frage:
„Was können wir aus unseren Daten lernen, um bessere Entscheidungen zu treffen?“

Data Science vs. verwandte Begriffe

Oft werden Begriffe wie Big Data, Business Intelligence (BI) oder Analytics genannt, wenn es um Daten geht. Es lohnt sich, die Unterschiede zu verstehen:

• Big Data: Bezieht sich auf extrem große, komplexe Datenmengen, die mit traditionellen Methoden nur schwer verarbeitet werden können. Data Science kann Big Data nutzen, um Erkenntnisse zu gewinnen.
• Business Intelligence (BI): Fokus auf historische Daten und Berichte. Data Science geht darüber hinaus und nutzt Vorhersagemodelle.
• Analytics: Allgemeiner Begriff für Analyseprozesse. Data Science umfasst Analytics, geht aber tiefer in die Modellierung und Automatisierung.

Die drei Kernkomponenten von Data Science

1. Programmierung: Um Daten zu verarbeiten, zu analysieren und Modelle zu erstellen, werden Programmiersprachen wie Python oder R genutzt. Programmierung erlaubt es, Daten effizient zu manipulieren, zu bereinigen und automatisierte Analysen durchzuführen.
2. Statistik: Statistik hilft, die Daten zu verstehen und zuverlässige Schlüsse zu ziehen. Konzepte wie Mittelwert, Varianz, Korrelation oder Wahrscheinlichkeitsverteilungen sind hier essenziell.
3. Machine Learning: ML ermöglicht es Computern, Muster in Daten zu erkennen und Vorhersagen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden. Beispiele: Vorhersage von Kundenabwanderung oder automatisches Erkennen von Betrugstransaktionen.

Warum Data Science heute unverzichtbar ist

Unternehmen und Organisationen stehen vor einer Flut von Daten. Wer diese Daten intelligent nutzt, kann Wettbewerbsvorteile erzielen. Data Science hilft dabei:

• Bessere Entscheidungen: Statt Entscheidungen aus dem Bauch heraus zu treffen, basiert alles auf datengetriebenen Analysen.
• Optimierung von Prozessen: Ressourcen, Lagerbestände, Marketingkampagnen – alles kann effizienter gestaltet werden.
• Innovationen entwickeln: Neue Produkte, Dienstleistungen oder Geschäftsmodelle lassen sich datenbasiert testen und optimieren.

Praxisbeispiele

1. Netflix & Streaming: Netflix analysiert das Verhalten von Millionen Nutzern, um zu entscheiden, welche Serien produziert oder empfohlen werden. Machine-Learning-Algorithmen sagen vorher, welche Inhalte für welchen Nutzer interessant sein könnten.
2. E-Commerce & Amazon: Amazon nutzt Data Science, um Produktempfehlungen zu erstellen. Wer einmal „Kaffeemaschine“ gesucht hat, bekommt passende Zubehörartikel vorgeschlagen.
3. Gesundheitswesen: Krankenhäuser und Forschungseinrichtungen analysieren Patientendaten, um Krankheiten früher zu erkennen oder personalisierte Therapien zu entwickeln.
4. Finanzen: Banken erkennen Betrugsmuster in Kreditkarten-Transaktionen oder bewerten das Risiko bei Kreditvergaben anhand historischer Daten.

Tools und Technologien

Data Scientists nutzen eine breite Palette an Tools:

• Programmiersprachen: Python (am beliebtesten), R, SQL
• Bibliotheken: Pandas, NumPy, Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch
• Visualisierung: Matplotlib, Seaborn, Plotly
• Datenbanken & Big Data: MySQL, PostgreSQL, Hadoop, Spark

Diese Tools ermöglichen es, den gesamten Data-Science-Prozess zu bewältigen – von der Datensammlung bis zur Modellierung und Visualisierung.

Der Data-Science-Ansatz in der Praxis

Der typische Ablauf eines Data-Science-Projekts sieht so aus:

1. Problemdefinition: Welches Ziel soll erreicht werden? Beispiel: Vorhersage der Kundenabwanderung.
2. Datensammlung: Daten werden aus verschiedenen Quellen zusammengetragen – Datenbanken, CSV-Dateien, APIs oder Sensoren.
3. Datenbereinigung: Rohdaten sind oft unvollständig oder fehlerhaft. Data Scientists bereinigen sie, entfernen Duplikate und füllen fehlende Werte auf.
4. Datenanalyse & Visualisierung: Trends und Muster werden sichtbar gemacht, z. B. durch Diagramme oder Heatmaps.
5. Modellbildung: Machine-Learning-Algorithmen oder statistische Modelle werden trainiert.
6. Evaluation & Optimierung: Modelle werden getestet, angepasst und verbessert.
7. Kommunikation & Deployment: Ergebnisse werden in Dashboards oder Berichten präsentiert, und Modelle werden in Anwendungen integriert.

Data Science ist ein interdisziplinäres Feld

Data Science verbindet Mathematik, Statistik, Informatik und Fachwissen aus der jeweiligen Domäne. Ein erfolgreicher Data Scientist muss also nicht nur programmieren können, sondern auch die Frage hinter den Daten verstehen.

Beispiel: Ein Data Scientist im Marketing muss verstehen, warum Kunden bestimmte Produkte kaufen, um passende Vorhersagemodelle zu bauen. In der Medizin muss er wissen, welche Faktoren Krankheiten begünstigen.