Grundsätzlich besteht die Aufgabe eines Informationsforschers darin, Informationen auf bedeutsame Erfahrungen hin zu untersuchen.

Explizite Besorgungen umfassen:

Unterscheidung der Fragen der Informationsermittlung, die der Vereinigung die besten Chancen bieten

Entscheidung über die richtigen Informationsindizes und Faktoren

Sammeln riesiger Anordnungen organisierter und unstrukturierter Informationen aus divergierenden Quellen

Bereinigung und Genehmigung der Informationen, um Genauigkeit, Kulmination und Konsistenz zu gewährleisten

Konzipieren und Anwenden von Modellen und Berechnungen zur Erschließung der enormen Informationsbestände

Untersuchen der Informationen, um Beispiele und Muster zu erkennen

Übersetzen der Informationen, um Arrangements und Eröffnungen zu finden

Vermittlung von Entdeckungen an Partner unter Verwendung von Repräsentation und verschiedenen Methoden

In dem Buch “Doing Information Science” stellen die Autoren die Verpflichtungen des Informationsforschers in diesem Sinne dar:

Allgemeiner gesagt ist ein Datenwissenschaftler jemand, der weiß, wie man Bedeutung aus Daten extrahiert und diese interpretiert, was sowohl Werkzeuge und Methoden der Statistik und des maschinellen Lernens erfordert, als auch menschliches Verhalten. Sie verbringt viel Zeit damit, Daten zu sammeln, zu bereinigen und zu verstümmeln, denn Daten sind nie sauber. Dieser Prozess erfordert Hartnäckigkeit, Statistik und Software-Engineering-Fähigkeiten – Fähigkeiten, die auch für das Verständnis von Verzerrungen in den Daten und für das Debuggen der Protokollausgabe von Code erforderlich sind.

Sobald sie die Daten in Form gebracht hat, ist ein entscheidender Teil die explorative Datenanalyse, die Visualisierung und Datensinn kombiniert. Sie wird Muster finden, Modelle und Algorithmen bauen – einige mit der Absicht, die Produktnutzung und den allgemeinen Gesundheitszustand des Produkts zu verstehen, und andere, die als Prototypen dienen, die schließlich wieder in das Produkt eingebacken werden. Sie kann Experimente entwerfen, und sie ist ein wichtiger Teil der datengesteuerten Entscheidungsfindung. Sie kommuniziert mit Teammitgliedern, Ingenieuren und Führungskräften in klarer Sprache und mit Datenvisualisierungen, so dass ihre Kollegen, auch wenn sie nicht in die Daten selbst vertieft sind, die Auswirkungen verstehen.

Würden Sie einen guten Datenwissenschaftler abgeben?

Um zu entdecken, fragen Sie sich selbst: Haben Sie . . .

einen Abschluss in Arithmetik, Messtechnik, Software-Engineering, dem Board Data Frameworks oder im Fördern haben?

mit irgendeinem dieser Gebiete erhebliche Arbeit zu tun haben?

haben einen Enthusiasmus für das Sammeln von Informationen und Untersuchungen?

individualisierte Arbeit und kritisches Denken schätzen?

sowohl verbal als auch nach außen hin gut vermitteln?

Müssen Sie Ihre Fähigkeiten erweitern und neue Schwierigkeiten auf sich nehmen?

Falls Sie auf eine dieser Anfragen mit Ja geantwortet haben, werden Sie im Bereich der Informationswissenschaft viel Interessantes entdecken.

Datenforscher benötigen das Erlernen von Mathematik oder Messungen. Ein charakteristisches Interesse ist ebenso bedeutsam wie innovative und grundlegende Argumentation. Was könnten Sie mit jeder einzelnen Information tun? Welche ungewohnten offenen Türen, die von der Unwahrheit verdeckt werden? Sie sollten ein Talent dafür haben, eine offensichtliche Schlussfolgerung zu ziehen, und ein Verlangen danach, die Antworten auf noch nicht abgefragte Fragen danach zu suchen, ob Sie die maximale Kapazität der Informationen verstehen sollen.

Sie benötigen ebenfalls ein gewisses Grundwissen in der PC-Programmierung, damit Sie die Modelle und Berechnungen erstellen können, die für den Abbau der riesigen Informationsbestände wichtig sind. Python und R sind zwei der wichtigsten Programmiersituationen für die Informationswissenschaft.

Sie sollten so etwas wie ein Geschäftsvisionär sein. Ein Kopf für das Geschäftssystem ist wichtig. Trotz der Tatsache, dass Sie vielleicht mit anderen Informationsexperten oder sogar mit einer interdisziplinären Expertengruppe zusammenarbeiten, werden Sie nicht auf den Zufall hin effektiv sein, dass Sie nicht Ihre eigenen Techniken entwickeln und Ihr eigenes System zusammenstellen können, um die Daten zu zerschneiden, die Sie zu Ihren neuen Enthüllungen und neuen Träumen für das Kommende führen werden.

Sie sollten ebenfalls die Möglichkeit haben, Ihren nicht-technischen Partnern komplexe Pläne auf eine Weise zu vermitteln, die sie ohne großen Aufwand erreichen können. Informationswissenschaftliche Programmierungsinstrumente können Ihnen bei der Vorstellung Ihrer Entdeckungen helfen, aber Sie werden ebenfalls die verbalen Beziehungsfähigkeiten benötigen, um sich unmissverständlich zur Geschichte zu äußern.