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Gewusst wie: Data Scientist im Jobprofil 

Inhaltsverzeichnis
    Data Scientist, ein Mann an seinem Laptop arbeitend, einige visuelle Elemente über das Bild gelagert
    Alexander Thamm GmbH 2024, GAI

    Daten sind ein unverzichtbares Gut in unserer stark digitalisierten Welt. Daher ist es für Unternehmen jeder Branche entscheidend, diese effektiv zu nutzen und daraus die richtigen Erkenntnisse zu gewinnen. Zu diesem Zweck wurde das Berufsbild des Data Scientist entwickelt. Denn sie wissen genau, wie Daten aufbereitet, strukturiert, analysiert und Prognosen daraus erstellt werden und sind damit unabdingbar für zukunftsorientierte Geschäftsentscheidungen. 

    Was ist ein Data Scientist? 

    Ein Data Scientist ist ein Experte, der große Datenmengen analysiert, um wertvolle Informationen und Muster zu erkennen, mit denen fundierte Entscheidungen getroffen werden können. Dabei werden Kenntnisse aus verschiedenen Bereichen wie Mathematik, Statistik, Informatik und maschinellem Lernen mit fortschrittlichen Analysemethoden und Algorithmen kombiniert, um Daten zu verarbeiten, Modelle zu erstellen und Vorhersagen zu treffen.  

    Das Ziel ist es, aus den Daten Einsichten zu gewinnen, die zur Optimierung von Geschäftsprozessen, zur Verbesserung von Produkten oder zur Lösung komplexer Probleme beitragen können. Aufgrund ihrer interdisziplinären Fähigkeiten sind Data Scientists in vielen Branchen gefragt, von technologischen Bereichen über Finanzen bis hin zum Gesundheitswesen und Marketing. 

    Data Scientist vs. Data Analyst vs. Data Engineer

    Eng verwandt ist der Data Scientist mit den Berufen Data Analyst und Data Engineer, sie unterscheiden sich jedoch in ihren Aufgaben, Verantwortlichkeiten und dem Fokus ihrer Arbeit. Während alle drei Rollen eng zusammenarbeiten, liegt der Fokus des Data Scientist auf der Anwendung fortgeschrittener Analysen und Algorithmen, der Data Analyst konzentriert sich auf die Berichterstellung und deskriptive Analysen, und der Data Engineer schafft die notwendige Datenarchitektur, auf der die anderen beiden arbeiten. 

    Im dynamischen Umfeld der Datenwelt spielen Datenmanagement-Stellen eine entscheidende Rolle, da sie sich stetig weiterentwickeln, um den wachsenden Herausforderungen und Chancen im Umgang mit Daten gerecht zu werden.

    Data Roles im Wandel: Schlüsselkompetenzen für die Zukunft

    Aufgaben eines Data Scientist 

    Zu den Aufgaben eines Data Scientists gehören das Sammeln, Bereinigen und Verarbeiten von Daten, die Entwicklung von statistischen Modellen und maschinellen Lernalgorithmen sowie die Visualisierung von Ergebnissen, um diese verständlich zu machen.  

    Konkret gestaltet sich die Aufgabenbereiche wie folgt: 

    • Datenaufbereitung: Der Data Scientist sammelt Daten aus verschiedenen internen und externen Quellen, bereinigt sie von Unregelmäßigkeiten und strukturiert sie für die weitere Analyse. Dieser Schritt ist entscheidend, um genaue und zuverlässige Ergebnisse zu gewährleisten. 
    • Datenanalyse: Durch die Anwendung statistischer Methoden und analytischer Tools identifiziert der Data Scientist Muster, Trends und Korrelationen in den Daten, die für das Verständnis von Geschäftsvorgängen wichtig sind. 
    • Modellierung: Der Data Scientist entwickelt und trainiert Machine-Learning-Modelle, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungsprozesse zu unterstützen. Diese Modelle werden ständig überprüft und optimiert, um ihre Genauigkeit zu verbessern. 
    • Visualisierung: Um die gewonnenen Erkenntnisse verständlich zu machen, erstellt der Data Scientist aussagekräftige Visualisierungen und Berichte. Diese helfen, komplexe Daten verständlich und zugänglich für Entscheidungsträger darzustellen. 
    • Automatisierung: Der Data Scientist implementiert automatisierte Datenpipelines, um Datenprozesse effizienter zu gestalten und regelmäßige Analysen zu ermöglichen. Dies umfasst die Automatisierung der Datenaufnahme, -verarbeitung und -speicherung. 
    • Forschung und Innovation: Ständige Weiterbildung und Erforschung neuer Technologien und Methoden sind Teil der Arbeit eines Data Scientists, um innovative Lösungen zu entwickeln und zu optimieren. 

    Maschinelles Lernen ist fester Bestandteil von Alltagsanwendungen und optimiert Prozesse in Branchen wie Gesundheitswesen und Finanzwirtschaft.

    Machine Learning – Der ultimative Ratgeber

    Fähigkeiten eines Data Scientist 

    Ein Data Scientist kombiniert Kenntnisse aus Statistik, Mathematik und Informatik mit dem Fachwissen im jeweiligen Anwendungsbereich, um datengestützte Lösungen zu entwickeln. Diese Fähigkeiten gehören zu den Hard Skills und befähigen einen Data Scientists, in einem zunehmend datengetriebenen Umfeld effektiv zu arbeiten.  

    Hard Skills 

    Fähigkeiten im Bereich Beschreibung 
    Statistik und Mathematik Kenntnisse in Wahrscheinlichkeitsrechnung, statistischen Modellen und Hypothesentests sind grundlegend für die Analyse und Interpretation von Daten. Dazu sind Fähigkeiten im Bereich lineare Algebra, lineare Regression und multivariate Kalkulation oft erforderlich, insbesondere bei der Entwicklung und dem Verständnis von Machine-Learning-Modellen. 
    Informatik Sprachen wie Python und R sind Standardwerkzeuge für Datenanalyse und maschinelles Lernen. Darüber hinaus werden Kenntnisse in SQL für den Umgang mit relationalen Datenbanken benötigt.  Scala, Java oder C++ sind in bestimmten Kontexten nützlich, speziell, wenn es um die Arbeit mit Big Data und paralleler Verarbeitung geht. 
    Maschinelles Lernen Erfahrung mit Algorithmen des maschinellen Lernens, einschließlich überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen, sind elementar für die Arbeit eines Data Scientist. Auch Kenntnisse in Deep Learning und den entsprechenden Frameworks, wie TensorFlow oder PyTorch, sind vorteilhaft. 
    Datenaufbereitung und -visualisierung Kenntnisse im Umgang mit großen Datenmengen sowie den entsprechenden Technologien, wie etwa Apache Hadoop oder Apache Kafka, sind für einen Data Scientist unerlässlich. Zur Darstellung von Daten sind Fertigkeiten in Tools wie Tableau, Power BI oder Bibliotheken wie Matplotlib, Seaborn oder D3.js erforderlich.  
    Datenbankmanagement Für das Datenbankmanagement benötigt ein Data Scientist Erfahrung im Umgang mit relationalen Datenbanken (z. B. MySQL oder DBeaver) und NoSQL-Datenbanken (z. B. MongoDB oder Apache Cassandra). 

    Überblick der Hard Skills eines Data Scientist

    Angesichts der schnellen Entwicklung im Feld der Data Science ist es unerlässlich, sich ständig weiterzuentwickeln und neue Technologien und Methoden zu erlernen.  

    Soft Skills 

    Die Soft Skills im Bereich Data Science umfassen eine Reihe von Kompetenzen, die für den Erfolg unerlässlich sind. Dazu gehört zunächst das analytische und kritische Denken, um komplexe Probleme zu strukturieren, zu hinterfragen und systematisch Lösungen zu erarbeiten. Diese Fähigkeit ist besonders wichtig, damit die oft vielschichtigen Daten und Herausforderungen in der Data Science geprüft und bewältigt werden können. Darüber hinaus sind Problemlösungsfähigkeiten gefragt, die Kreativität und Durchhaltevermögen erfordern, um innovative Lösungen für schwierige und oft schlecht definierte Probleme zu entwickeln. Diese Fähigkeiten werden durch ein gutes Projektmanagement ergänzt, das die Planung, Organisation und Überwachung der Umsetzung im Zeitrahmen umfasst. 

    Kommunikationsfähigkeiten spielen ebenfalls eine zentrale Rolle. Hierbei geht es nicht nur darum, komplexe technische Inhalte verständlich und prägnant an nicht-technische Stakeholder zu kommunizieren, sondern auch um die Fähigkeit, Ergebnisse und Empfehlungen effektiv zu präsentieren. Besonders Präsentationsfähigkeiten sind entscheidend, um die gewonnenen Erkenntnisse klar und überzeugend darzustellen. Ein weiterer wichtiger Soft Skill ist Teamfähigkeit. In interdisziplinären Teams zu arbeiten, ist essenziell, da Data Scientists oft mit Kollegen aus verschiedenen Fachbereichen wie Marketing, IT oder Produktmanagement zusammenarbeiten müssen. Eine gute Abstimmung und Zusammenarbeit in diesen Teams ist für den Erfolg eines Projekts von großer Bedeutung. 

    Effektives Projektmanagement verknüpft Strategie und Operations, fördert die Zusammenarbeit und sichert die Wettbewerbsfähigkeit.

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    Wie wird man ein Data Scientist? 

    Um Data Scientist zu werden, wird in der Regel mindestens ein Bachelor-Abschluss in einem technischen oder analytischen Fachbereich benötigt.  

    Typische Studienrichtungen sind: 

    • Informatik 
    • Mathematik 
    • Statistik 
    • Datenwissenschaft 
    • Wirtschaftsinformatik 
    • Ingenieurwissenschaften 

    Viele Data Scientists haben zudem weiterführende Abschlüsse, wie einen Master oder sogar einen Doktortitel, vor allem in spezialisierten Bereichen wie Statistik, maschinellem Lernen oder Künstlicher Intelligenz. Ein Master-Abschluss erhöht die Chancen auf eine Anstellung und oft auch die Verdienstmöglichkeiten, da er eine tiefere Spezialisierung und umfangreichere Projektarbeit ermöglicht. 

    Sowohl Berufseinsteiger als auch erfahrene Datenwissenschaftler haben zudem die Möglichkeit, von Bootcamps und Online-Kursen auf Plattformen wie Coursera, Udemy oder Kaggle zu profitieren. Zusätzlich gibt es verschiedene Zertifikatsprogramme, die von Universitäten, Technologiefirmen und Branchenverbänden angeboten werden. 

    Unternehmen haben auch die Option, Fachkräfte aus anderen Bereichen zu Data Scientists umzuschulen. Dazu zählen beispielsweise Datenbank- und Softwareentwickler sowie Experten aus wissenschaftlichen oder spezialisierten Fachgebieten. 

    Insgesamt gilt: Ein solider Bildungsabschluss in einem der genannten Bereiche, kombiniert mit praktischer Erfahrung in Datenanalyse und maschinellem Lernen, ist der Schlüssel, um erfolgreich als Data Scientist arbeiten zu können. 

    Arbeitsmarkt 

    Der Arbeitsmarkt für Data Scientists ist aktuell sehr vielversprechend und wachstumsstark. Unternehmen in verschiedenen Branchen suchen verstärkt nach Experten, die große Datenmengen analysieren und daraus wertvolle Erkenntnisse gewinnen können. Aufgrund der fortschreitenden Digitalisierung und dem wachsenden Bedarf an datengetriebenen Entscheidungen ist die Nachfrage nach Data Scientists in den letzten Jahren stark gestiegen, ein Trend, der sich voraussichtlich fortsetzen wird. 

    Data Scientists werden in zahlreichen Branchen gebraucht. In der Technologiebranche arbeiten sie beispielsweise an Projekten zu maschinellem Lernen, Künstlicher Intelligenz und Big Data. In der Finanzindustrie sind sie häufig für Risikomodelle und Betrugserkennung zuständig. Auch im Gesundheitswesen nimmt ihre Bedeutung zu, insbesondere bei der Auswertung von Patientendaten und in der medizinischen Forschung. Darüber hinaus setzen auch Sektoren wie Marketing und Produktion verstärkt auf Datenanalyse, um Geschäftsprozesse effizienter zu gestalten und die Kundenbindung zu verbessern. 

    Hinsichtlich des Gehalts gehören Data Scientists zu den bestbezahlten Fachkräften im Bereich Technologie und Analyse. Bereits die Einstiegsgehälter liegen über dem Durchschnitt vieler anderer Berufe, und mit wachsender Berufserfahrung steigt auch das Gehalt deutlich. Abhängig von Land und Branche bewegen sich die Jahresgehälter zwischen 60.000 und 120.000 Euro, wobei erfahrene oder spezialisierte Data Scientists noch höhere Gehälter erzielen können. 

    Die Karrierechancen sind ebenso vielfältig wie die Spezialisierungen, die Data Scientists verfolgen können. Dazu gehören Bereiche wie Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, Big-Data-Analysen, Deep Learning oder auch Data Engineering. Diese Spezialisierungen bieten nicht nur interessante berufliche Perspektiven, sondern in vielen Fällen auch höhere Verdienstmöglichkeiten. Weiterführende Abschlüsse, wie ein Master oder Doktortitel sowie einschlägige Projekterfahrung, können dabei helfen, sich von der Konkurrenz abzuheben. Denn der Wettbewerb um gut bezahlte Positionen, insbesondere in renommierten Unternehmen, ist hoch.  

    Zusammengefasst bietet der Arbeitsmarkt für Data Scientists derzeit sehr gute Chancen. Unternehmen investieren verstärkt in datenbasierte Entscheidungsprozesse, was diesen Beruf auch in Zukunft attraktiv macht. Wer über die notwendigen analytischen Fähigkeiten verfügt und bereit ist, sich stetig weiterzubilden, hat ausgezeichnete Berufsaussicht

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