Ein Data Scientist analysiert große Mengen an Daten, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die Unternehmen bei Entscheidungsprozessen unterstützen. Dieser Beruf kombiniert Kenntnisse aus Statistik, Informatik und Fachwissen über spezifische Branchen. Data Scientists sind in der Regel sehr gefragt und spielen eine wichtige Rolle in der datengetriebenen Wirtschaft in Deutschland.
Inhaltsverzeichnis
Wie man Data Scientist wird
Data Science ist einer der angesagtesten Berufe des 21. Jahrhunderts. Wenn du dich für eine Karriere in der Datenwissenschaft interessierst, erfährst du in diesem Leitfaden alles, was du wissen musst – von den erforderlichen Fähigkeiten über die Ausbildung bis hin zu der notwendigen Erfahrung und dem Gehalt, das du erwarten kannst.
Die Vorteile einer Karriere als Data Scientist
Data Science ist ein vielseitiger und gefragter Beruf, der viele Möglichkeiten für eine berufliche Weiterentwicklung bietet. Überall dort, wo große Datenmengen generiert werden, haben Firmen ein Interesse daran, aus diesen Daten zu lernen und die bestehenden Prozesse zu optimieren. Hier kommen die gefragten Data Scientists ins Spiel, um Big Data in aussagekräftige Analysen umzuwandeln.
Als Data Scientist kannst du in vielen verschiedenen Branchen arbeiten, von der Technologiebranche über das Gesundheitswesen bis hin zum Einzelhandel, und du hast die Möglichkeit, mit deinen Fähigkeiten etwas in der Welt zu bewirken.
Data Science ist auch ein gut bezahlter Beruf. Laut Glassdoor liegt das Durchschnittsgehalt eines Data Scientists bei 116.840 US-Dollar pro Jahr. Und Data Scientists sind sehr gefragt: LinkedIn nannte Data Scientist den “heißesten Job des 21. Jahrhunderts”.
Wenn du auf der Suche nach einer herausfordernden und lohnenden Karriere bist, ist Data Science eine gute Option. Mit den richtigen Fähigkeiten und Erfahrungen kannst du die Welt wirklich verändern – und dabei ein gutes Gehalt verdienen.
Die Fähigkeiten, die du für einen Data Scientist Job brauchst
Wenn du Data Scientist werden willst, musst du ein paar Fähigkeiten beherrschen. In erster Linie musst du gut in Mathe sein. Ein solides Verständnis von Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung ist für den Erfolg als Data Scientist unerlässlich.
Außerdem musst du das Programmieren beherrschen. Als Data Scientist arbeitest du mit großen Datenmengen und musst wissen, wie man programmiert, um diese Daten zu bereinigen, zu bearbeiten und zu analysieren. Die beliebtesten Programmiersprachen für Data Science sind Python und R.
Neben Mathe- und Programmierkenntnissen musst du auch über gute Kommunikations- und Problemlösungsfähigkeiten verfügen. Als Data Scientist arbeitest du mit Menschen aus verschiedenen Abteilungen und mit unterschiedlichem Fachwissen zusammen. Du musst in der Lage sein, deine Ergebnisse in einfachem Englisch zu erklären und mit anderen zusammenzuarbeiten, um Lösungen für komplexe Probleme zu finden.
Data Scientist ist ein schnell wachsender Bereich, und es besteht eine große Nachfrage nach qualifizierten Data Scientists. Wenn du die Fähigkeiten und den Willen hast, Data Scientist zu werden, kann das eine sehr lohnende Karriere sein.
Diese Ausbildung brauchst du für einen Data Scientist Job
Es gibt keine allgemeingültige Antwort auf die Frage, welche Ausbildung du brauchst, um Data Scientist zu werden. Das Wichtigste ist, dass du gute Mathematik- und Programmierkenntnisse hast. Wenn du in einem dieser Bereiche Schwächen hast, kannst du jederzeit Kurse besuchen oder ein Zertifikat erwerben, um deine Fähigkeiten zu verbessern.
Was die formale Ausbildung angeht, so haben viele Data Scientists einen Bachelor-Abschluss in Informatik, Ingenieurwissenschaften oder einem verwandten Fach. Es gibt aber auch viele Data Scientists, die einen Abschluss in anderen Fächern haben, z.B. in Wirtschaft, Physik oder sogar im Bereich Kunst und Kultur. Solange du über die nötigen Fähigkeiten verfügst, gibt es keinen “richtigen” Bildungsweg, um Data Scientist zu werden.
Wenn du deine Chancen auf eine Anstellung als Data Scientist erhöhen willst, ist es natürlich hilfreich, wenn du einen Abschluss von einer renommierten Universität hast. Aber auch wenn du keinen “traditionellen” Bildungshintergrund hast, kannst du in diesem Bereich erfolgreich sein. Es gibt mehrere verschiedene Möglichkeiten zum Erwerb von IT-Kenntnissen.
Die Erfahrung, die du brauchst, um Data Scientist zu werden
Die meisten Data Scientists verfügen nicht nur über eine formale Ausbildung, sondern auch über mehrere Jahre Berufserfahrung. Wie viel Erfahrung du genau brauchst, hängt von dem Unternehmen ab, bei dem du dich bewirbst, und von der konkreten Stelle, für die du dich bewirbst. Aber im Allgemeinen gilt: Je mehr Erfahrung du hast, desto besser.
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, relevante Berufserfahrung zu sammeln. Eine Möglichkeit ist ein IT-Praktikum bei Unternehmen in Deutschland zu machen. Dies kann auch in eng verwandten Bereichen wie Marketing oder Softwareentwicklung sein. Eine andere Möglichkeit ist, an eigenen Projekten zu arbeiten und ein Portfolio aufzubauen, das du potenziellen Arbeitgebern zeigen kannst.
Manche Data Scientists sammeln auch Erfahrungen, indem sie in einem Team an Data-Science-Projekten arbeiten. Das ist eine gute Möglichkeit, um neue Fähigkeiten und Techniken zu erlernen und ein Gefühl dafür zu bekommen, wie es ist, als Data Scientist zu arbeiten. Wenn du dir nicht sicher bist, wo du anfangen sollst, gibt es viele Online-Ressourcen, die dir bei der Suche nach Data-Science-Projekten helfen können, an denen du arbeiten kannst.
Egal, für welchen Weg du dich entscheidest, denk daran, dass das Wichtigste ist, anzufangen und weiter zu lernen. Je mehr Erfahrung du hast, desto besser stehen deine Chancen, ein erfolgreicher Data Scientist zu werden.
Das Gehalt im Data Scientist Job
Wie bereits erwähnt, sind Data Scientists gut bezahlte Fachkräfte. Laut Glassdoor liegt das Durchschnittsgehalt eines Data Scientist im internationalen Umfeld bei rund 115.000 US-Dollar pro Jahr. Die Gehälter variieren je nach Erfahrung, Standort und anderen Faktoren, aber Data Scientists verdienen in der Regel überdurchschnittlich gut.
Neben einem hohen Gehalt genießen Data Scientists auch andere Vorteile. Viele Data Scientists arbeiten für Unternehmen, die flexible Arbeitszeiten, Telearbeit und großzügige Urlaubszeiten anbieten. Data Scientists haben außerdem die Möglichkeit, an interessanten Projekten zu arbeiten, die etwas in der Welt bewirken können.
Wenn du eine Karriere in den Datenwissenschaften in Erwägung ziehst, kannst du dir sicher sein, dass du für deine Arbeit gut bezahlt wirst. Mit einem hohen Gehalt und guten Sozialleistungen ist eine Karriere in der Datenwissenschaft eine gute Wahl für alle, die sich für die Arbeit mit Daten interessieren.
Die Berufsaussichten für Data Scientists
Data Scientists sind sehr gefragt. LinkedIn hat Data Science als den “heißesten Job des 21. Jahrhunderts” bezeichnet, und es wird erwartet, dass die Zahl der Arbeitsplätze in diesem Bereich bis 2021 um 28 % steigen wird. Wenn du dich für eine Karriere in den Datenwissenschaften interessierst, ist jetzt der richtige Zeitpunkt, damit anzufangen.
Es gibt viele Gründe für die hohe Nachfrage nach Data Scientists. Mit der zunehmenden Digitalisierung unserer Welt sammeln die Unternehmen mehr Daten als je zuvor. Sie brauchen Data Scientists, die ihnen helfen, all diese Daten sinnvoll zu nutzen und bessere Entscheidungen zu treffen. Außerdem werden Data Scientists benötigt, um neue Algorithmen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zu entwickeln. Und da die Daten immer komplexer werden, brauchen Unternehmen Data Scientists mit den Fähigkeiten, diese Komplexität zu bewältigen.
Wenn du eine Karriere in den Datenwissenschaften in Betracht ziehst, solltest du wissen, dass es sich um ein ausgesprochen interdisziplinäres Feld handelt. Data Scientists müssen über gute Kenntnisse in Informatik, Statistik und Mathematik verfügen. Sie müssen auch programmieren können, und viele Data Scientists beherrschen mehrere Programmiersprachen.
Welche Berufe und Positionen sind so ähnlich?
Es gibt mehrere Berufe, die ähnliche Aufgaben und Anforderungen wie der Data Scientist haben:
- Datenanalyst: Fokussiert sich auf die Analyse und Interpretation von Daten zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen.
- Business Intelligence Analyst: Nutzt Daten, um strategische Einblicke und Empfehlungen für das Management zu liefern.
- Machine Learning Engineer: Entwickelt und implementiert Machine-Learning-Modelle in Produktionssystemen.
- Data Engineer: Verantwortlich für die Erstellung und Verwaltung von Datenpipelines und Infrastrukturen.
- Statistiker: Analysiert Daten mit statistischen Methoden, oft in wissenschaftlichen oder wirtschaftlichen Kontexten.
- Operations Research Analyst: Nutzt mathematische Modelle zur Optimierung von Geschäftsprozessen und Entscheidungsfindung.
Diese Berufe teilen viele gemeinsame Elemente und erfordern ähnliche Fähigkeiten und Qualifikationen.
Wie leicht kann man die Position und den Arbeitgeber in diesem Beruf wechseln?
Der Wechsel der Position und des Arbeitgebers ist in der Regel gut möglich, da Data Scientists in vielen Branchen und Unternehmen sehr gefragt sind. Der Bedarf an Fachkräften mit Datenanalysefähigkeiten wächst stetig, was die Mobilität im Beruf erleichtert.
- Viele Data Scientists wechseln zwischen verschiedenen Branchen, da die grundlegenden Fähigkeiten und Methoden übertragbar sind.
- Der Wechsel des Arbeitgebers kann durch Weiterbildung und Spezialisierung in gefragten Bereichen wie Machine Learning oder Big Data erleichtert werden.
- Netzwerke und berufliche Kontakte spielen eine wichtige Rolle bei der Suche nach neuen Positionen.
Dank der hohen Nachfrage nach Data Scientists sind die Chancen auf dem Arbeitsmarkt sehr gut, und es gibt viele Möglichkeiten für berufliche Weiterentwicklung und Aufstieg.
Wie sind die Perspektiven im deutschsprachigen Raum und international?
Die Perspektiven für Data Scientists sind sowohl im deutschsprachigen Raum als auch international sehr gut. In Deutschland und weltweit steigt die Nachfrage nach Fachkräften, die in der Lage sind, große Datenmengen zu analysieren und daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
- In Deutschland investieren Unternehmen zunehmend in datengetriebene Geschäftsmodelle und benötigen entsprechend qualifizierte Fachkräfte.
- International sind deutsche Data Scientists aufgrund ihrer fundierten Ausbildung und praktischen Erfahrung sehr gefragt.
- Die wachsende Bedeutung von Künstlicher Intelligenz und Big Data führt zu einem stetigen Anstieg der Berufsaussichten in diesem Bereich.
- Viele Länder bieten attraktive Arbeitsbedingungen und Entwicklungsmöglichkeiten für Data Scientists.
Die beruflichen Perspektiven sind daher äußerst positiv, und es gibt viele Chancen für eine erfolgreiche Karriere im In- und Ausland.
Auf welche Aspekte sollte man bei einer Bewerbung in diesem Beruf besonders achten?
Bei einer Bewerbung als Data Scientist sollten einige wichtige Aspekte berücksichtigt werden:
- Qualifikationen: Ein klar strukturierter Lebenslauf, der die relevanten Abschlüsse, Zertifikate und Erfahrungen hervorhebt.
- Projekterfahrung: Konkrete Beispiele für durchgeführte Projekte und die dabei erzielten Ergebnisse.
- Technische Fähigkeiten: Kenntnisse in relevanten Programmiersprachen und Tools wie Python, R, SQL, Hadoop und Spark.
- Soft Skills: Fähigkeiten in Kommunikation, Teamarbeit und Problemlösung.
- Portfolio: Ein Portfolio oder GitHub-Repository, das Codebeispiele und Projekte zeigt, kann sehr hilfreich sein.
- Weiterbildung: Nachweise über kontinuierliche Weiterbildung und Spezialisierung in aktuellen Technologiefeldern.
Eine sorgfältig vorbereitete Bewerbung, die diese Aspekte berücksichtigt, kann die Chancen auf eine erfolgreiche Einstellung erheblich erhöhen.
Noch mehr erfahren: Diese Fähigkeiten sind in Deutschland gefragt
Die Plattform freelancermap hat Ende 2022 untersucht, welche Software-Kenntnisse, Programmiersprachen und Frameworks sowie andere Fähigkeiten besonders gefragt sind. Dafür wurden die angegebenen Qualifikationen von 60.000 anonymisierten Freelancer-Profilen untersucht und mit den von Auftraggebern gesuchten Skills verglichen. Die Ergebnisse zeigen, wie sich Data Scientists aufstellen müssen, um langfristig konkurrenzfähig zu bleiben.
Python, Tensorflow und Data Science – Die Top Skills der Data Scientists
Die aktuelle Analyse vom Oktober 2022 unterscheidet in „Fähigkeiten / Expertise“, „Programmiersprache / Framework“ und „Software / Plattform“. Hinsichtlich der eigenen Kompetenzen weisen die meisten Data Scientists Machine Learning und Deep Learning aus. Bei den Programmiersprachen sind Kenntnisse in Python mit Abstand am häufigsten vertreten.
Sprachen wie SQL, Java, C# und C++ werden ebenfalls als relevant angesehen. Bei Software-Lösungen und Plattformen geben Data Scientists die erfahrene Nutzung mit Tensorflow, SAS, Azure, Linux und Pandas als ihre Top-Qualifikationen an. Aber auch Tools wie Docker, Git und Tableau werden hier genannt.
Hohe Nachfrage: Azure, AWS, Python und SQL – danach suchen Auftraggeber
Bei den Projektausschreibungen suchen Auftraggeber bei Data Scientists hauptsächlich nach Expertise im Bereich Big Data und Machine Learning – zweiteres deckt sich auch mit den Top-Skills, die die Data Scientists selbst angeben. Auch ETL, Cloud Computing und DevOps sind geforderte Projektqualifikationen. Hier sollten sich Data Scientists noch besser und zielgerichteter aufstellen.
Des Weiteren sind allgemeine Fähigkeiten wie Datenanalyse, Programmierung, Beratung und Kommunikation gefragt. Bei den Programmiersprachen gibt es einige Übereinstimmungen mit den Angaben der Freelancer: Python wird hier mit Abstand am meisten gesucht. Aber auch SQL und Java sind gern gesehene Skills bei den Auftraggebern.
Im Bereich Software und Plattformen steht Azure knapp an der Spitze und bildet gemeinsam mit Docker, Tableau und Tensorflow die einzigen Überschneidungen mit den dominierenden Data-Scientist-Angaben. Stark gesucht wird außerdem die Erfahrung mit Amazon Web Services, aber auch SAP sowie die beiden Open-Source-Frameworks Spark und Hadoop von Apache.
Laut Thomas Maas, CEO von freelancermap, zeigen die erhobenen Daten, dass Projektverantwortliche im Bereich der Data Science vorrangig nach Experten suchen, die Python oder SQL beherrschen. „Was Cloud-Computing-Dienste angeht, so sollten Data Scientists neben Azure zukünftig auch Amazon Web Services in ihr Skillset aufnehmen, da diese immer relevanter werden. Insgesamt zeigt sich, dass Freelancer die hohen Projektanforderungen vor allem hinsichtlich der Programmiersprachen schon aktuell gut erfüllen können. Im Hinblick auf die Fähigkeiten bei Software und Plattformen sind allerdings noch weitere Potenziale möglich, um sich auch fernab des Projektmarkts breiter aufzustellen“, erklärt Maas die Chancen einer vielseitigen Positionierung abschließend.
Fragen und Antworten
Was macht ein Data Scientist genau?
Ein Data Scientist analysiert große Mengen von Daten, um Muster, Trends und Zusammenhänge zu erkennen, die für Unternehmen oder Organisationen nützlich sein könnten. Sie nutzen statistische Modelle und Machine-Learning-Algorithmen, um Vorhersagen zu treffen und Entscheidungsprozesse zu unterstützen.
Welche Programmiersprachen sollte ein Data Scientist beherrschen?
Python und R sind die am häufigsten verwendeten Programmiersprachen in der Datenwissenschaft. Kenntnisse in SQL sind ebenfalls sehr nützlich, um Daten aus Datenbanken abzurufen. Zunehmend wichtig werden Kenntnisse in der Prompt-Gestaltung von AI.
Braucht man einen Abschluss in Informatik, um Data Scientist zu werden?
Nicht unbedingt. Viele Data Scientists haben einen Abschluss in Statistik, Mathematik oder einem verwandten Bereich. Allerdings ist ein grundlegendes Verständnis von Programmierung und Datenstrukturen unerlässlich.
Welche Soft Skills sind für einen Data Scientist wichtig?
Data Scientists sollten über ausgeprägte Problemlösungsfähigkeiten, kritisches Denken und die Fähigkeit zur Zusammenarbeit in Teams verfügen. Darüber hinaus sind gute Kommunikationsfähigkeiten wichtig, um komplexe Daten und Analysen verständlich präsentieren zu können.
Wie sieht der typische Karriereweg eines Data Scientists aus?
Viele Data Scientists beginnen ihre Karriere als Data Analysten und steigen dann auf, oft nach dem Erwerb eines Master- oder PhD-Abschlusses in einem relevanten Bereich. Mit zunehmender Erfahrung können sie zu leitenden oder leitenden Data Scientist-Rollen aufsteigen oder in Data Science-Managementpositionen wechseln.
Was ist der Unterschied zwischen einem Data Scientist und einem Data Analysten?
Im Allgemeinen neigen Data Analysten dazu, sich auf das Verstehen und Interpretieren von Daten zu konzentrieren, während Data Scientists zusätzlich fortschrittliche Algorithmen und Modelle entwickeln, um Vorhersagen zu treffen und komplexe Probleme zu lösen.
Sind Zertifizierungen für Data Scientists nützlich?
Ja, Zertifizierungen können dazu beitragen, Ihre Fähigkeiten zu validieren und Ihr Wissen in bestimmten Bereichen der Datenwissenschaft zu vertiefen. Sie können auch dabei helfen, sich in einem wettbewerbsintensiven Jobmarkt hervorzuheben.
Wie schnell ändert sich das Feld der Datenwissenschaft?
Die Datenwissenschaft entwickelt sich schnell, mit neuen Technologien, Tools und Techniken, die ständig auftauchen. Data Scientists müssen daher bereit sein, sich kontinuierlich weiterzubilden und auf dem Laufenden zu bleiben.
Welche Rolle spielen ethische Überlegungen in der Datenwissenschaft?
Ethik ist ein wichtiges Thema in der Datenwissenschaft, da Data Scientists oft mit sensiblen oder persönlichen Daten arbeiten. Sie müssen sicherstellen, dass Daten auf verantwortungsvolle und gesetzeskonforme Weise gesammelt, gespeichert und genutzt werden.
Was sind einige Herausforderungen, denen sich Data Scientists gegenübersehen?
Zu den Herausforderungen gehören unter anderem der Umgang mit unstruktrierten Daten, lückenhaften Datensätzen, Daten in verschiedenen Quellen und Fragen des Datenschutzes.
In welchen Branchen arbeiten Data Scientists?
Data Scientists finden Arbeit in einer Vielzahl von Branchen, einschließlich Technologie, Finanzen, Gesundheitswesen, Einzelhandel und mehr. Überall dort, wo große Datenmengen generiert werden, können Data Scientists wertvolle Erkenntnisse liefern.
Wie unterscheidet sich ein Data Scientist von einem Machine Learning Engineer?
Obwohl sich ihre Rollen überschneiden können, konzentrieren sich Data Scientists in der Regel auf das Verstehen und Interpretieren von Daten, während Machine Learning Engineers auf die Entwicklung und Implementierung von Algorithmen und Modellen fokussiert sind, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen.
Sind Ausländer für Jobs als Data Scientist in Deutschland gefragt?
Auf jeden Fall sind Ausländerinnen und Ausländer für Jobs als Data Scientist in Deutschland gefragt. Viele Unternehmen in Deutschland, Österreich und der Schweiz arbeiten mit Englisch als Unternehmenssprache und orientieren auf den Weltmarkt. Auch viele Niederlassungen internationaler Unternehmen in Deutschland, Österreich und der Schweiz bieten hier hervorragende Einstiegsmöglichkeiten.
IT-Expertinnen und IT-Experten aus allen Ländern können über die EU Blue Card eine Arbeitsgenehmigung für Deutschland erhalten und auch die Familie mit nach Deutschland nehmen. Weiterhin soll in Deutschland die sogenannte Chancenkarte eingeführt werden, die eventuell neue Jobmöglichkeiten auch für nicht-EU-Bürger eröffnet, die keinen formalen Abschluss im Bereich IT haben.
Wenn du noch keine Erfahrung im IT-Bereich hast, kannst du in Deutschland vielleicht mit einer Ausbildung im IT-Bereich oder einem Dualen Studium im IT-Bereich beginnen.
Welche Big Data Jobs sind ähnlich wie Data Scientist?
Big Data ist ein Begriff, der in den letzten Jahren in aller Munde war. Er beschreibt eine Flut von Daten, die durch die zunehmende Digitalisierung und Vernetzung unserer Welt entstehen. Durch den enormen Umfang und die Komplexität dieser Daten benötigen Unternehmen und Organisationen Fachleute, die in der Lage sind, diese zu sammeln, zu verarbeiten und zu analysieren. Data Scientist ist eine der am häufigsten nachgefragten Berufsbezeichnungen, wenn es um die Verarbeitung von Big Data geht.
Neben Data Scientist gibt es jedoch viele weitere Berufe, die ähnliche Fähigkeiten und Aufgaben erfordern und eng mit Big Data verbunden sind. In diesem Sinne ist die Nachfrage nach qualifizierten Fachleuten in diesem Bereich hoch, da die Bedeutung von Big Data für die Geschäftsentwicklung und Entscheidungsfindung in der heutigen digitalen Welt immer wichtiger wird.
- Data Analyst: Ein Data Analyst sammelt, analysiert und interpretiert Daten, um Geschäftsentscheidungen zu unterstützen. Der Unterschied zum Data Scientist besteht darin, dass Data Analysts häufig weniger komplexen Datenanalyse- und Modellierungsprojekten arbeiten und weniger technische Fähigkeiten benötigen.
- Machine Learning Engineer: Ein Machine Learning Engineer entwickelt und implementiert maschinelle Lernmodelle, um Geschäftsprobleme zu lösen. Im Gegensatz zum Data Scientist arbeiten Machine Learning Engineers häufig stärker an der Implementierung von Modellen und weniger an der Datenvorbereitung und -exploration.
- Statistiker: Ein Statistiker sammelt, analysiert und interpretiert Daten, um statistische Modelle zu erstellen, die Entscheidungen unterstützen. Im Gegensatz zum Data Scientist können Statistiker sich stärker auf mathematische und statistische Methoden konzentrieren und weniger auf technische Fähigkeiten.
- Data Engineer: Ein Data Engineer entwickelt und verwaltet Dateninfrastrukturen, um sicherzustellen, dass Daten für Analysen verfügbar und zugänglich sind. Im Gegensatz zum Data Scientist arbeiten Data Engineers eher an der Datenvorbereitung und -integration als an der Modellierung und Analyse.
- Business Intelligence Analyst: Ein Business Intelligence Analyst sammelt und analysiert Daten, um Geschäftsergebnisse und Trends zu verstehen. Der Fokus liegt auf der Erstellung von Berichten und Dashboards, um Entscheidungen auf Geschäftsebene zu unterstützen. Im Gegensatz zum Data Scientist arbeiten Business Intelligence Analysts häufig weniger mit statistischen Modellen und Machine Learning-Algorithmen.
- Data Journalist: Ein Data Journalist sammelt, analysiert und visualisiert Daten, um Geschichten zu erzählen und Trends aufzudecken. Der Fokus liegt auf der Kommunikation von Daten und der Erstellung von Geschichten, die für ein breites Publikum verständlich sind.
- Quantitativer Analyst: Ein Quantitativer Analyst wendet mathematische und statistische Methoden an, um Geschäftsentscheidungen zu treffen. Der Fokus liegt auf der Erstellung von Modellen, die Prognosen und Vorhersagen ermöglichen, um strategische Entscheidungen zu unterstützen.
- Data Manager: Ein Data Manager ist verantwortlich für die Verwaltung von Daten innerhalb einer Organisation, einschließlich der Datenspeicherung, Datensicherheit und der Organisation von Daten, um sicherzustellen, dass sie für die Analyse verfügbar und zugänglich sind.
- Marketing-Analyst: Ein Marketing-Analyst sammelt und analysiert Daten im Zusammenhang mit Marketingaktivitäten, um Kampagnen zu bewerten und strategische Entscheidungen zu treffen. Der Fokus liegt auf der Identifizierung von Trends und Mustern, um die Effektivität von Marketingkampagnen zu optimieren.
- Predictive Modeler: Ein Predictive Modeler entwickelt statistische Modelle, die Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Trends ermöglichen. Der Fokus liegt auf der Anwendung von mathematischen Methoden, um Prognosen zu erstellen, die Entscheidungen auf Geschäftsebene unterstützen.
Data Scientist werden: Vorschläge zum Weg
Diese Schritte kannst du beschreiten, wenn du ein erfolgreicher Data Scientist werden willst.
Studiere Mathematik, Statistik oder Informatik
Ein Abschluss in Mathematik, Statistik oder Informatik ist eine gute Grundlage für eine Karriere als Data Scientist. Diese Fächer vermitteln dir wichtige Kenntnisse und Fähigkeiten im Umgang mit Daten.
Lerne Programmiersprachen
Als Data Scientist musst du in der Lage sein, Daten zu manipulieren und zu analysieren. Das Erlernen von Programmiersprachen wie Python oder R ist dafür unerlässlich.
Erlange Erfahrung mit Datenanalyse-Tools
Erfahrung mit Datenanalyse-Tools wie SQL, Excel und spezialisierten Datenanalyse-Softwarelösungen wie SAS oder Hadoop ist für Data Scientists von entscheidender Bedeutung.
Entwickle deine Geschäftskompetenzen
Data Scientists müssen in der Lage sein, Daten in einen Geschäftskontext zu setzen. Das Verständnis von Geschäftsstrategien und -zielen ist daher genauso wichtig wie technisches Wissen.
Sammle praktische Erfahrungen
Praktische Erfahrungen durch Praktika oder Projekte sind von unschätzbarem Wert. Sie ermöglichen es dir, deine Fähigkeiten in der Praxis zu erproben und zu verbessern.
Bleibe auf dem Laufenden
Die Datenwissenschaft entwickelt sich ständig weiter. Bleibe auf dem Laufenden, indem du regelmäßig Fachliteratur liest und dich fortbildest.
Einflüsse von Künstlicher Intelligenz im Bereich Data Science
Wie verändert Künstliche Intelligenz derzeit Data Science? Dr. Wolfgang Sender, Experte für Künstliche Intelligenz, erklärt: “Ich sehe in meiner Beratungspraxis, dass KI-Algorithmen bereits heute zentrale Data-Science-Prozesse automatisieren, von der Datenvorverarbeitung bis zur Modellselektion.” Automatisierte Feature-Engineering-Systeme und selbstoptimierende Machine-Learning-Pipelines reduzieren manuelle Aufwände erheblich. Sender betont jedoch, dass die menschliche Fachkraft bleibe, um Ergebnisse zu validieren und geschäftliche Kontexte zu interpretieren.
Für die kommenden fünf bis zehn Jahre prognostiziert Sender eine tiefere Integration generativer KI-Modelle in Data-Science-Plattformen. Nach seiner Einschätzung werden KI-Systeme voraussichtlich komplexe analytische Workflows orchestrieren und automatisch Dokumentationen generieren. “Ich erwarte voraussichtlich eine Verschiebung hin zu KI-gestützten Entscheidungsframeworks”, so Sender. Spezialisierte manuelle Arbeit bei Datenqualitätsprüfungen und akademische Steuerung von KI-Modellen werden seiner Prognose nach weiterhin bestehen bleiben.
Berufseinsteigern rät Sender zur Vertiefung in KI-Tools wie AutoML-Plattformen und Large Language Models für analytische Aufgaben. “Ich empfehle, sich auf Bereiche zu konzentrieren, die menschliche Urteilsfähigkeit mit KI-gestützter Analytik verbinden”, erklärt er. Die größte Chance liege in der Skalierung analytischer Kapazitäten, während das Risiko in unkritischer Automatisierung bestehe. Eine General AI würde nach aktuellem Stand eher akademische Forschung beschleunigen, während praktische Data-Science-Arbeit weiterhin Blue-Collar-Aufgaben bei der Datenaufbereitung umfasse.
