In datengetriebenen Ökosystemen sind die vier Hauptrollen – Datenengineering, Datenwissenschaft, Maschinelles Lernen und Domänenexpertise – eng miteinander verbunden und arbeiten in einem kollaborativen Prozess zusammen, um operative und strategische Ziele zu erreichen. Jede Rolle bringt spezifisches Fachwissen ein und kooperiert in verschiedenen Projektphasen, um sicherzustellen, dass das Endergebnis sowohl technisch solide als auch praktisch relevant ist.
Rolle
Primäre Aufgabe
Hauptbeiträge
Datenengineering / Data Engineer
Aufbau der Dateninfrastruktur und Datenpipelines für Sammlung, Speicherung und Zugriff.
Bereitstellung sauberer, strukturierter und qualitativ hochwertiger Daten für Analyse und Modellierung.
Datenwissenschaft / Data Scientist
Analyse von Daten zur Identifizierung von Trends, Mustern und umsetzbaren Erkenntnissen.
Transformation von Rohdaten in aussagekräftige Informationen; Brücke zwischen Technik und fachlichen Anforderungen.
Maschinelles Lernen / Data Analyst
Entwicklung von Algorithmen für Vorhersagen, Optimierungen und Automatisierungen.
Automatisierung von Entscheidungsprozessen und Entwicklung skalierbarer Lösungen basierend auf analysierten Daten.
Domänenexpertise / Business Stakeholder
Bereitstellung von tiefgehendem Wissen über den Anwendungskontext, um Relevanz und Machbarkeit sicherzustellen.
Präzise Problemdefinition, Validierung von Modellen und Sicherstellung der praktischen und strategischen Ausrichtung.
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