Wie man ein Data Science Consultant wird

Datenwissenschaft consulting is one of the most sought-after professions today and is in demand across a wide range of industries. Nearly every business out there has some kind of data collection and processing system, and many have more advanced platforms like AI or maschinelles Lernen, customer personalization, and beyond. While some companies can afford to hire entire teams of data scientists, smaller organizations and businesses often cannot afford them, and so turn to freiberufliche Datenwissenschaftler für datenwissenschaftliche Beratung.

Nach Angaben von In der TatSeit Dezember 2013 haben sich die Stellen für Data Science mehr als verdreifacht (256%). Die Verwaltung von Daten kann in der heutigen Landschaft so komplex sein, dass man einen Berater hinzuziehen muss. Genau hier kommt das Data-Science-Consulting ins Spiel, eine riesige Chance für Freiberufler.

Was ist Data Science Consulting?

Vereinfacht ausgedrückt, ist Data Science Consulting der Akt oder Prozess der Ausbildung von Kunden zu verschiedenen Aspekten von Daten und moderner Technologie. Genauer gesagt bauen Berater die Analysefähigkeiten und Datenkompetenzen eines Kunden auf und strukturieren die Abläufe und Abläufe ihres Unternehmens besser.

Als Berater setzen Sie Ihre eigene Erfahrung und Ihr Wissen ein, um Ihren Kunden zu helfen, ihre Angelegenheiten in den Griff zu bekommen. Dabei kann es sich um Beziehungen zu Einzelpersonen, kleinen Unternehmen oder großen Organisationen handeln, muss es aber nicht.

Die datenwissenschaftliche Beratung lässt sich im Allgemeinen in vier Hauptkategorien unterteilen:

• Strategie
• Beratung
• Entwicklung
• Ausbildung

Wenn wir uns auf einen Kunden einlassen, müssen wir ihn durch jeden dieser Meilensteine der Beratungsreise begleiten, um sicherzustellen, dass er versteht, was für die Wartung und den Betrieb eines datenbasierten Systems notwendig ist.

Was brauchen Sie, um Datenberater zu werden?

Sie brauchen sowohl technisches Wissen als auch Geschäftssinn, um in das hart umkämpfte Feld der Data Science-Beratung einzusteigen.

Technischer Hintergrund

The first thing you need is a strong technical background. Most data scientists have an earned degree in an information technology subject, such as operations research, applied Statistik, data science, or even general computer science. Some data scientists earn a Bachelor’s degree in social science, Mathematik or physical sciences, and then specialize in a dealing with data in that field. A biotechnologist, for example, may specialize in analyzing data obtained from DNA sequencing.

Most data scientists have a Master’s or a PhD in a specialized area, some branching out into machine learning or AI. There are a plethora of online courses available that help you understand how to use various data science tools like Hadoop or Apache Spark. Data scientists also are familiar with one or more of the following programming languages: R, Python, Java, SQL, MATLAB, and more. In general, however, R is preferred. Data visualization tools are also essential to presenting your data to the client and extracting meaningful information from it.

Geschäftsgrundlagen

The second thing you need is a solid understanding of business fundamentals. Even though data science consulting involves direct knowledge and experience with data and its handling, it is essentially a business first. So, a foundation in business is a good place to start which. Consulting is an incredibly competitive market, with an endless stream of players. It also requires a unique business model to be successful, one you must be comfortable with. If you are not able to access a business course, there are online courses that introduce you to the basics of setting up your own business and the nitty-gritties of how to handle accounting, taxes, etc.

Reiche Erfahrung

Aufgrund der Art der Beratertätigkeit setzen viele Stellen voraus, dass Sie zuvor in der Branche gearbeitet haben, manchmal sogar sechs oder mehr Jahre. Die langjährige Erfahrung ist notwendig, weil Sie im Wesentlichen als Datenexperte agieren und für die Gestaltung der Zukunft und des Betriebs eines Unternehmens verantwortlich sein werden.

Online-Präsenz

Es ist absolut notwendig, dass Sie eine Online-Website und ein Portfolio haben, auf denen Sie Ihre Arbeit präsentieren können und die es potenziellen Kunden leicht machen, Sie zu finden. Von WordPress bis Wix gibt es viele Möglichkeiten, eine Website zu erstellen (wenn auch nur eine Seite), auf der Sie Ihre Dienstleistungen, Kunden und Projekte, die Sie vorstellen möchten, auflisten. Wenn Sie noch kein aussagekräftiges Portfolio erstellt haben, können Sie an folgenden Punkten arbeiten öffentliche Datensätze für die Praxis.

Regulierung und Einhaltung

Zusätzlich zu den oben genannten Punkten gibt es einige relativ neue Entwicklungen im Bereich der Datenwissenschaft und -technologie, mit denen Sie für die Beratung im Bereich Datenwissenschaft vertraut sein müssen.

Umfassende Vorschriften wie die Datenschutz-Grundverordnung (GDPR) wirken sich beispielsweise auf die Art und Weise aus, wie Unternehmen mit Kundendaten umgehen müssen. Da sich die Gesellschaft zu einer verbraucherfreundlicheren Politik in Bezug auf Datenschutz und Sicherheit bewegt, müssen viele Organisationen ihre Erfassungsplattformen und Verarbeitungsprotokolle umstrukturieren. Dies ist ein weiterer Aspekt der Datenwissenschaft, mit dem Sie auf dem Laufenden sein müssen.

Die Einhaltung von Vorschriften ist ein sehr kostspieliges Unterfangen, sowohl was die Befolgung als auch was die Nichtbefolgung von Richtlinien betrifft. Moderne Datenberater müssen in der Lage sein, zu erklären, zu quantifizieren und Unternehmen bei der Umstellung auf effektive, regelkonforme Abläufe zu helfen.

Aufbau von Erfahrung in der Data Science-Beratungsbranche

Als Einzelperson oder kleines Team ist es immer möglich, ein eigenes Unternehmen zu gründen. Sie können Data-Science-Beratung ausdrücklich als Unternehmen betreiben und sich entweder generalisieren oder spezialisieren, je nachdem, worin Sie gut sind und worauf Sie sich konzentrieren möchten. Wenn Sie bereits Erfahrungen in einer Data-Science-Beratungsfirma gesammelt haben, kann Ihnen der Übergang zu einem unabhängigen Berater leicht fallen.

Traditionelle Wege zum Einstieg in die Branche 

1. Die erste Möglichkeit ist, für ein MBB zu arbeiten, was für McKinsey, BCG und Bain steht - auch bekannt als die "großen Drei". Sie sind die drei renommiertesten Beratungsagenturen der Welt. Es handelt sich um Datenwissenschaftler von Weltrang, die mit einigen der größten Marken der Welt zusammenarbeiten.
2. Die nächste Option ist die Zusammenarbeit mit einem Big-Data-Anbieter oder -Unternehmen. Einige der gängigsten Beispiele sind Cloudera, Palantir Technologies, VMware und natürlich Google, Amazon und Microsoft.
3. Schließlich können Sie sich auch für ein historisches Technologieunternehmen entscheiden - also für Marken, die es schon lange gibt, und nicht nur für große Unternehmen wie IBM, Accenture Analytics, Oracle und andere.

Für wen Sie arbeiten und was Sie tun, wird sich von Position zu Position unterscheiden. Aber bei fast allen Gelegenheiten werden Sie eng mit digitalen Inhalten und Daten in ihren vielfältigen Formen arbeiten.

Die größte Herausforderung: Kunden zu finden

Die Ausnahme von dieser Regel ist, wenn Sie mit einem großen Unternehmen der Branche zusammenarbeiten, das wahrscheinlich bereits eine lange Liste von Kunden und Verträgen hat.

Für kleinere Unternehmen und Einzelpersonen ist es jedoch die größte Herausforderung, Kunden zu finden. Das liegt daran, dass die Branche hart umkämpft ist und die meisten Kunden nur mit einem Unternehmen zusammenarbeiten wollen, das einen guten Ruf, eine greifbare Geschichte und eine lange Liste von Erfolgen vorweisen kann.

Wenn Sie ein Data-Science-Beratungsunternehmen aufbauen wollen, besteht der Trick darin, erfahrene Fachleute einzustellen, vielleicht sogar einige, die mit ihren eigenen Kunden im Schlepptau einsteigen. Andernfalls müssen Sie sich einen guten Ruf in der Branche erarbeiten und ausbauen. Um dies ohne Kunden zu erreichen, müssen Sie an Live-Veranstaltungen und Konferenzen teilnehmen, sich um Aufträge bewerben, an Wettbewerben teilnehmen und Ihre Dienstleistungen intensiv bewerben und fördern.

Wie man als Data Science Consultant Arbeit findet

Online-Plattformen für Freiberufler machen es für Data-Science-Berater und freiberufliche Datenwissenschaftler um an einer Vielzahl von Projekten von Kunden aus der ganzen Welt zu arbeiten. Kolabtree, eine Plattform mit mehr als 7.500 Experten vom MIT und der Harvard University, bietet Freiberuflern die Möglichkeit, sich für interessante Projekte in ihrem Fachgebiet zu bewerben. Kunden können Sie auch online bewerten und Ihnen Feedback zu Ihrer Arbeit geben, was Ihnen hilft, ein starkes Portfolio aufzubauen und sich als zuverlässiger Profi zu präsentieren.

Es ist auch wichtig, sich innerhalb der Branche zu vernetzen - besuchen Sie Konferenzen und Meetups, informelle Veranstaltungen und Community-Treffen. Sie könnten an Online-Wettbewerben teilnehmen und sich über LinkedIn vernetzen, wo es eine große Anzahl von Data-Science-Gruppen gibt.

Sobald Sie sich etabliert haben, werden Sie feststellen, dass die Kunden in Scharen zu Ihnen kommen. Aber bis dahin ist es ein langer und harter Weg. Erwarten Sie nicht, dass Sie über Nacht erfolgreich werden. Bleiben Sie dran, arbeiten Sie hart, und Sie werden bald ein gefragter Experte für Data-Science-Beratung sein.

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