Viele Data Scientists seien gar keine Data Scientists, so Benjamin Aunkofer in diesem anregenden Gespräch.
Unser heutiger Gast Benjamin Aunkofer ist in folgenden Rollen unterwegs:
Wir unterhalten uns unter anderem über diese Themen:
Data Scientists sind oft schlecht qualifiziert, haben oft "entweder-oder"-Skills.
Unternehmen brauchen immer noch mehr Data Engineers als Data Scientists.
Business Intelligence, Process Mining und Data Science werden oft zu sehr voneinander getrennt gesehen. Und Datenlücken sind keine Hindernisse, sondern Findings für Daten- und Prozesstransparenz.
Data Lakehousing und Data Mesh servieren die Daten für BI, Process Mining und Data Science zu gleich. Unternehmen verlieren Geld mit doppelter Datenbereitstellung/-haltung.
KI automatisiert nicht nur Medien, Finanzberichte und Wirtschaftsprüfung, sondern ersetzt auch Data Engineers / Scientists.
0:00 - Freelancer sein ist nicht leicht und Weg zu DATANOMIQ
7:00 - Ein Blick auf das Data Science Studium
17:28 - Viele Data Scientists sind keine Data Scientists
25:00 - Data Warehouse, Data Lakehouse und Machine Learning
36:10 - Was macht Benjamin und was macht DATANOMIQ eigentlich?
40:30 - Hier verlieren Unternehmen am meisten Geld in Sachen DATA
43:50 - Aufbau einer Datenabteilung
47:00 - Gute Weiterbildung ist der Schlüssel für Data Scientists
52:15 - 150.000€+ Gehalt für Top Data Scientists
54:00 - Gründung von AUDAVIS
59:00 - Hybride AI
1:11:38 - Zukunftsausblick
Weiterführende Informationen:
► LinkedIn Benjamin: https://www.linkedin.com/in/benjamin-aunkofer-98710714/
► LinkedIn Bernard: https://www.linkedin.com/in/bernardsonnenschein/
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► Wir danken außerdem unserem Partner, der Public Cloud Group (PCG): https://hubs.li/Q02cH6qN0