Python

Wie bekommt man in Deutschland einen Data Scientist Job? Worauf kommt es an? Welche Skills sind gefragt? 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. Ein Data Scientist arbeitet an der Analyse von Big Data, um Erkenntnisse zu gewinnen, die für Unternehmen und Organisationen von unschätzbarem Wert sind. 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. Als Data Scientist musst du gut kommunizieren können, da du oft mit Menschen aus anderen Fachbereichen zusammenarbeiten wirst. Data Scientist ist selten ein Job, bei dem du immer still und leise vor deinem Computer sitzt. 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. Big Data ist eine Herausforderung für Unternehmen, die nach neuen Wegen suchen, um riesige Datenmengen zu sammeln, zu speichern und zu analysieren. Data Scientists spielen eine Schlüsselrolle bei der Bewältigung dieser Herausforderungen. 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. 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 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. Data Scientists nutzen fortschrittliche Technologien und Tools, um Big Data zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die für Unternehmen und Organisationen von entscheidender Bedeutung sind. 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. 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