Data / AI Specialist

Diese Schlüsselaspekte umfassen:

1. Machine Learning-Einsatz: Data Analyst:innen setzen Machine Learning ein, um Muster und Prognosen zu erkennen. Dazu gehören vielfältige ML-Methoden wie Regression, Klassifikation und Clustering, die tiefergehende Einblicke als klassische statistische Methoden bieten.
2. KI-gestützte Lösungsentwicklung: Data Analyst:innen entwickeln KI-gestützte Systeme für automatisierte Entscheidungsfindung, Empfehlungssysteme und Vorhersagemodelle, die Prozesseffizienz erhöhen.
3. Big Data Analytics: Mit KI-Tools können Data Analyst:innen umfangreiche und komplexe Datensätze aus Big-Data-Kontexten analysieren, was fortschrittliche Verarbeitungskompetenzen und Skalierung erfordert.
4. Natural Language Processing: Data Analyst:innen nutzen NLP, um unstrukturierte Textdaten aus sozialen Medien oder Umfragen zu verarbeiten, wichtige Informationen herauszufiltern und Trends zu identifizieren.
5. Ethik und Datenschutz: Data Analyst:innen mit KI-Expertise befassen sich mit ethischen Fragen und Datenschutz im KI-Kontext, um faire und transparente  KI-Anwendungen sicherzustellen.

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Die Integration dieser Fähigkeiten in die Produktentwicklung ermöglicht:

1. Datengesteuerte Produktentscheidungen: Data Analyst:innen analysieren diverse  Datenquellen, um fundierte Produktentscheidungen zu treffen, Nutzerbedürfnisse zu identifizieren und Produktleistung zu bewerten.
2. Kundenverständnis und Personalisierung: Durch Kundenanalysen gewinnen Data Analyst:innen Einblicke, die in die Gestaltung maßgeschneiderter Nutzererfahrungen einfließen.
3. Produktdesign- und Funktionalitätsoptimierung: Data Analyst:innen untersuchen Nutzerverhalten, um Produktdesign und Funktionalität kontinuierlich zu verbessern.
4. Predictive Maintenance und Fehlererkennung: Mithilfe von ML entwickeln Data Analyst:innen Lösungen für prädiktive Wartung und frühzeitige Fehlererkennung, um digitale Produktzuverlässigkeit zu erhöhen.

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