Der Data Scientist: Aus Daten Informationen machen
Die Berufswelt dreht sich so schnell wie nie zuvor. Schuld daran ist die Digitalisierung, welche durch die Entwicklung neuer Technologien fortlaufend neue Berufsbilder erfordert. Big Data – der Umgang mit großen Datenmengen – spielt eine immer wichtigere Rolle. Unternehmen suchen deshalb händeringend nach Experten auf diesem Gebiet, wie etwa dem Data Scientist. Dieser exploriert, analysiert und interpretiert große Datenmengen und leitet aus Trends und Entwicklungen hilfreiche Informationen ab, um ein Unternehmen bei strategischen Entscheidungen zu unterstützen. Wir verraten dir, was ein Data Scientist sonst noch alles macht und haben direkt die passenden Stellenangebote für dich.
Inhaltsverzeichnis
Was macht ein Data Scientist?
Der Data Scientist ist an verschiedenen Schnittstellen eines Unternehmens tätig und arbeitet dabei mit unterschiedlichen Unternehmensbereichen eng zusammen. Gibt es in einer Fachabteilung ein Problem oder eine Fragestellung, so geht der Data Scientist auf Spurensuche wie ein Detektiv. Er durchforstet die Daten nach relevanten Informationen, wertet diese aus und interpretiert sie so, dass die jeweilige Abteilung eine Antwort auf ihre Frage bekommt und auf dieser Basis ihre Entscheidung trifft. Der Data Scientist beeinflusst das Unternehmen durch seine Arbeit also maßgeblich und trägt eine große Verantwortung.
In der Data Science geht man dabei wie folgt vor:
- Die richtigen Daten auswählen: Im ersten Schritt sammelt der Data Scientist das Datenmaterial aus verschiedenen Quellen, organisiert und filtert dieses. Um die geeigneten Datenquellen zu identifizieren, muss er sich beispielsweise folgende Fragen stellen: Welche Daten müssen analysiert werden, um eine Antwort zu finden? Unter welchen Gesichtspunkten findet die Analyse statt?
- Daten analysieren: Die ausgewählten Daten werden untersucht, um die Frage zu beantworten. Hierzu führt der Data Scientist komplexe Big-Data-Analysen durch und gewinnt dadurch wertvolle Insights.
- Ergebnisse dokumentieren: Anschließend werden alle Ergebnisse und Erkenntnisse ordentlich notiert und dokumentiert.
- Ergebnisse interpretieren: Zum Schluss muss der Data Scientist die Analyse interpretieren und Schlussfolgerungen ableiten, die er anschließend präsentiert. Außerdem erstellt er Prognosen für die Zukunft und schlägt auf Basis seiner Erkenntnisse mögliche nächste Schritte für das Unternehmen vor.
- Ergebnisse kommunizieren: Damit auch andere Abteilungen die Ergebnisse verstehen, muss der Data Scientist diese möglichst einfach darstellen und sie quasi in eine verständliche Sprache „übersetzen“. Er erstellt Reports und Dashboards, visualisiert die Daten mithilfe von Tabellen, Grafiken, Diagrammen usw. und spricht Handlungsempfehlungen aus.
Data Scientist vs. Data Analyst
Die beiden Berufe sind sich sehr ähnlich, jedoch gibt es einen großen Unterschied. Während der Data Analyst nur für saubere Analysen sorgt, geht der Data Scientist noch einen Schritt weiter und leitet aus den gewonnenen Ergebnissen Schlussfolgerungen und Next Steps ab. Er sucht also nicht nur nach einer Antwort, sondern arbeitet auch übergreifend, weshalb es wichtig ist, dass er die betriebswirtschaftlichen Zusammenhänge in einem Unternehmen versteht. Der Data Scientist ist also sozusagen die Weiterentwicklung des Data Analyst.
Wie wird man Data Scientist?
Um Data Scientist zu werden, gibt es mehrere Möglichkeiten. Da der Beruf noch relativ jung ist, sind die Ausbildungswege uneinheitlich, bieten dafür aber eine große Vielfalt und viele Chancen. So ist man beispielsweise als Informatiker, Softwareentwickler oder als Betriebswissenschaftler mit Weiterbildungen im IT-Bereich eventuell gut für diesen Beruf geeignet. Grundsätzlich empfiehlt sich eine akademische Ausbildung im Bereich Data Science, Statistik, Mathematik, Business Analytics oder Ähnlichem.
Doch ein Studium ist nicht unbedingt zwingend – es gibt auch Schulungen und Weiterbildungen für Quereinsteiger, mit denen man sich für den Beruf qualifizieren kann. Auch Trainee-Programme sind möglich. Zudem empfiehlt es sich, sich in den Bereichen Online-Marketing und E-Commerce weiterzubilden, da diese Themenfelder künftig immer mehr mit Datenanalysen arbeiten werden. Einen „besten“ Weg zu diesem Beruf gibt es nicht, da es hier hohe Spezialisierungsgrade gibt. Gerade diese Vielfalt ist es allerdings, die den Job so spannend macht.
Voraussetzungen
Wenn du Data Scientist werden möchtest, sollten Begriffe wie Data Engineering, Machine Learning, Statistical Modelling, Künstliche Intelligenz, Data Vizualisation und Data Mining keine Fremdwörter für dich sein. Neben soliden Kenntnissen in der Informatik und im Programmieren brauchst du außerdem Grundkenntnisse in der Betriebswirtschaftslehre. Du solltest statistische Programmiersprachen wie R oder Python beherrschen, sowie Datenbanken-Sprachen wie SQL. Zudem benötigst du gute Statistik- und Mathematikkenntnisse, Kompetenzen im Projektmanagement, Organisationstalent, eine schnelle Auffassungsgabe und gute Kommunikationsfähigkeiten.
Die Datenanalyse erfordert die Fähigkeit zum analytischen Denken. Wichtig ist auch die Kenntnis der Business Intelligence (Bi)-Tools sowie Fachkenntnisse im Bereich Datenintegration, Datenerhaltung, Datenakquisition und Data Governance. Dazu gehören auch rechtliche und ethische Aspekte der Datenverarbeitung. Da sich die digitale Welt ständig verändert, lernt ein Data Scientist auch nie aus. Somit ist es wichtig, dass du die Bereitschaft zur ständigen Weiterbildung besitzt.
Gehalt
In der Data Science lässt es sich gut Karriere machen, da der Bereich derzeit sehr gefragt ist und sich dies voraussichtlich in Zukunft nicht so schnell ändern wird. Auch finanziell ist der Beruf sehr attraktiv. Bereits das Einstiegsgehalt liegt zwischen 40.324 € und 68.000 € brutto im Jahr. Das Gehalt wird dabei allerdings von verschiedenen Faktoren – wie etwa Branche, Unternehmensgröße und deinem Abschluss – beeinflusst. Je mehr Berufserfahrung du hast, desto mehr kannst du verdienen. Auch deine Spezialisierung hat Einfluss auf den Betrag, der auf deinem Gehaltszettel steht. Laut Datenerhebung von stellenanzeigen.de liegt die Gehaltsobergrenze dieses Berufsbilds bei 85.654 €.
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Zukunftschancen und Weiterbildung
Durch die enorme Nachfrage mangelt es aktuell vielen Unternehmen an professionellen Data Scientists. Es gibt zahlreiche Stellenangebote und nur wenig Konkurrenz. Somit lohnt es sich also durchaus, sich diesen Job genauer anzusehen und über eine mögliche Ausbildung nachzudenken. Der Beruf Data Scientist ist hochmodern und wurde vom Harvard Business Review sogar zum „The sexiest Job of the 21th century“ gewählt. Du arbeitest mit den neusten technologischen Entwicklungen wie etwa mit künstlicher Intelligenz, weshalb dieser Beruf sicher niemals langweilig wird.
Als erfahrener Data Scientist kannst du deine Fähigkeiten auch in anderen Branchen unter Beweis stellen, weshalb dir ein attraktiver Karriereweg bevorsteht. Unter anderen findest du in der Luftfahrt, im Einzelhandel, im Gesundheitswesen, im E-Commerce, in der IT oder in der Logistik eine Beschäftigung.
Nach einigen Jahren Berufserfahrung kannst du dich als Senior Data Scientist auf gewisse Bereiche spezialisieren, die besonders interessant sind. Darunter fallen beispielsweise Machine Learning, künstliche Intelligenz und Datenvisualisierung.
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Aus Gründen der besseren Lesbarkeit verwenden wir die männliche Form (generisches Maskulinum), z. B. „der Mitarbeiter“. Wir meinen immer alle Geschlechter im Sinne der Gleichbehandlung. Die verkürzte Sprachform hat redaktionelle Gründe und ist wertfrei.
Marina ist Redakteurin, Content-Managerin & Autorin. Sie hat Romanische Sprachen, Literatur & Linguistik an der Ludwig-Maximilians-Universität München studiert. Schreiben ist für sie nicht nur ein Beruf, es ist auch ihre große Leidenschaft. Für careeasy – Dein Karrieremagazin von stellenanzeigen.de schreibt Marina freiberuflich über Themen rund um Bewerbung, Karriere und Persönlichkeitsentwicklung.