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Data Science in Wissenschaft und Industrie - Unterschiede und Gemeinsamkeiten
Takeaways
-Der Wechsel von der Wissenschaft zur Industrie kann herausfordernd sein.
-Die Promotion erfordert Durchhaltevermögen und hohe Belastbarkeit.
-Data Science erfordert sowohl technische Fähigkeiten als auch -Kommunikationskompetenz.
-Teamarbeit ist in der Industrie oft strukturierter als in der Wissenschaft.
-Die Nutzung von KI in der Forschung eröffnet neue Möglichkeiten.
-Praktische Erfahrungen sind entscheidend für den Erfolg in der Industrie.
-Die Fähigkeit, komplexe Probleme zu lösen, ist in beiden Bereichen wichtig.
-Ein gutes Verständnis von Statistik ist für Data Scientists unerlässlich.
-Die Arbeitskultur in der Industrie ist oft dynamischer und schneller.
-Die Vielfalt der Projekte in der Industrie kann sehr bereichernd sein.
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By Janis Gösser, David GeiselTakeaways
-Der Wechsel von der Wissenschaft zur Industrie kann herausfordernd sein.
-Die Promotion erfordert Durchhaltevermögen und hohe Belastbarkeit.
-Data Science erfordert sowohl technische Fähigkeiten als auch -Kommunikationskompetenz.
-Teamarbeit ist in der Industrie oft strukturierter als in der Wissenschaft.
-Die Nutzung von KI in der Forschung eröffnet neue Möglichkeiten.
-Praktische Erfahrungen sind entscheidend für den Erfolg in der Industrie.
-Die Fähigkeit, komplexe Probleme zu lösen, ist in beiden Bereichen wichtig.
-Ein gutes Verständnis von Statistik ist für Data Scientists unerlässlich.
-Die Arbeitskultur in der Industrie ist oft dynamischer und schneller.
-Die Vielfalt der Projekte in der Industrie kann sehr bereichernd sein.