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Data Science in Wissenschaft und Industrie - Unterschiede und Gemeinsamkeiten
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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.
19 एपिसोडस
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-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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