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Data-Scientist

Data-Scientist

Data Scientists sind gefragte Experten, die Daten zielgerichtet präsentieren können. Wir zeigen worauf es noch ankommt.

Inhaltsübersicht

Data-Scientis, die Aufgabenbereiche, die erforderlichen Fähigkeiten, das notwendige Wissen. Erfahren Sie das Wichtigste über diesen Beruf.

Erfahren Sie mehr über die Bereiche, in denen ein Data-Scientis arbeitet.


  1. Ein Data-Scientist verwandelt große Mengen unstrukturierter Daten (Big Data) in nutzbare Informationen. Die große Relevanz dieser Aufgabe wird deutlich, wenn man sich vergegenwärtigt, wie hoch der Zuwachs an neuen Daten derzeit ist. Laut Statista lag die Menge der pro Jahr weltweit neu erzeugten Daten 2018 bei 33 Zettabyte. Dies ist eine für das menschliche Gehirn unvorstellbare Datenmenge: Allein mit einem Zettabyte ließen sich mehrere hundert Milliarden Festplatten füllen. Bis 2025 wird diese Menge jährlich neu erzeugter Daten voraussichtlich auf 175 Zettabyte ansteigen.

    Big Data gelten als einer der aktuellen Megatrends. Diese großen Datenmengen zeichnen sich dadurch aus, dass sie sich nicht mehr allein mit menschlicher Intelligenz erfassen und strukturieren lassen. Zur Aufbereitung der Daten verwendet ein Data-Scientist Methoden wie Data-Mining und verschiedene Arten des maschinellen Lernens. Know-how im Bereich der künstlichen Intelligenz spielt daher eine große Rolle im Umgang mit Big Data.

    Für Unternehmen besteht die Bedeutung der Data-Science unter anderem darin, dass aus den gesammelten Daten Informationen abgeleitet und Prognosen erstellt werden können. Auf dieser Grundlage können Strategien festgelegt werden, um den Geschäftserfolg zu beeinflussen. So lässt sich zum Beispiel aus Suchanfragen über ein Onlineformular ermitteln, welche Produkte besonders häufig nachgefragt werden. Oder es können mithilfe von Machine-Learning große Mengen an Text, beispielsweise Social-Media-Einträge, analysiert werden. Data-Science spielt auch eine große Rolle in der Medizin und im Risikomanagement beispielsweise von Versicherungen.

  2. Die Hauptaufgabe von Beschäftigten im Bereich Data-Science besteht darin, große Datenmengen zu analysieren, um darin Muster und damit Trends zu erkennen, auf deren Grundlage Vorhersagen, ggf. auch Entscheidungen getroffen werden können.

    Zu den Aufgaben gehören daher,

    • die Auswahl geeigneter Datengrundlagen,
    • das Extrahieren relevanter Daten bzw. die Bereinigung von Datensätzen,
    • die Entwicklung von Methoden zur optimalen Datenanalyse,
    • die Erstellung von Prognosen und
    • das Aussprechen von Empfehlungen auf Grundlage der Analysen bzw. Prognosen.

    In vielen Unternehmen werden Spezialisten eingesetzt. Vor allem in kleinen und mittleren Unternehmen sind die Aufgabenbereiche eher breiter gefächert. So können beispielsweise auch

    • das Verfolgen aktueller Trends,
    • das Testen und Bewerten von Analysetools oder 
    • das Ableiten konkreter Strategien

    zu den Aufgaben des Datenanalytikers gehören.

    Datensätze können in Textform, als Bild-, Video- und Audiomaterial vorliegen. Zur Data‑Science gehört daher der Umgang mit allen möglichen Formen von Daten. 

  3. Zu den Fähigkeiten eines Datenwissenschaftlers gehören unter anderem

    • eine strukturierte und eigenständige Arbeitsweise,
    • eine analytische Denkweise,
    • die Fähigkeit, komplexe Sachverhalte verständlich und präzise darzustellen und
    • die Fähigkeit, Daten zielgruppengerecht zu präsentieren.

    Wenn Sie als Berater arbeiten und mehrere Kunden betreuen, sollten Sie eine hohe Reisebereitschaft haben. Gefordert werden in der Regel auch gute Deutsch- und Englischkenntnisse.

    Häufig findet eine Arbeit in Projektteams statt, sodass vernetztes Arbeiten notwendig ist und Kommunikation sowohl mit Teammitgliedern als auch mit Kunden eine große Rolle spielt.

  4. Welche Fachkenntnisse im Einzelnen erforderlich sind, hängt von den Aufgaben der jeweiligen Stelle ab.

    Grundlegende Kenntnisse im Bereich IT werden in Stellenbeschreibungen üblicherweise nicht extra aufgeführt. Häufig werden folgende Kenntnisse von Arbeitgebern vorausgesetzt:

    • ausgeprägtes mathematisches Verständnis,
    • Kenntnisse in deskriptiver Statistik und Erfahrung mit entsprechenden Tools,
    • Kenntnisse im Bereich Business‑Intelligence und Advanced Analytics für den Umgang mit Big Data,
    • Kenntnis gängiger Programmiersprachen (wie Python, R und Java),
    • umfassendes Wissen im Bereich der Textaufbereitung (zum Beispiel Tokenisierung, POS-Tagging),
    • Kenntnisse im Bereich von Natural-Language-Processing und der entsprechenden Werkzeuge.

    Gefordert wird in vielen Fällen auch Erfahrung

    • mit Data-Mining,
    • Datenvisualisierung,
    • im Umgang mit Deep Learning,
    • mit der Programmierung von Chatbots.
  5. Verschiedene Studiengänge können für eine Tätigkeit im Bereich Data-Science qualifizieren. Je nach Schwerpunkt wird in Stellenausschreibungen ein Studienabschluss in Informatik oder Wirtschaftsinformatik, Computerlinguistik, Mathematik oder Statistik gefordert, meist jedoch mit dem Zusatz, dass auch vergleichbare Qualifikationen anerkannt werden.

    Wichtig ist vielen Arbeitgebern Erfahrung im Bereich der Datenanalyse. Wer beispielsweise Informatik studiert und einige Jahre Berufserfahrung mit der Datenaufbereitung und -analyse gesammelt hat, erfüllt damit die Anforderung vieler Arbeitgeber in diesem Bereich.

  6. Als Data-Scientist können Sie einen Job in ganz verschiedenen Branchen annehmen, beispielsweise in der Medizin- und Pharmabranche, im Versicherungs- und Bankensektor, in der Industrie oder in Agenturen, die verschiedene Kundenprojekte abwickeln.

    Schwerpunkt Technologie

    Als Data-Scientist können Sie für die Entwicklung technischer Systeme zuständig sein. Dabei gehören Analysieren und Testen zu den Hauptaufgaben. Sie entwickeln zum Beispiel Bildverarbeitungssysteme, die in der Produktion oder in der Sicherheitstechnik eingesetzt werden können. Hier gehören die Anwendung intelligenter Trainingsmethoden (wie Deep Learning) und die Organisation von Datenbanken zu Ihren Aufgaben. Für die Recherche von geeignetem Bild- oder Videomaterial können auch rechtliche Kenntnisse erforderlich sein.

    Schwerpunkt Entwicklung

    Auch wenn Sie Informatik studiert oder eine Ausbildung im informationstechnischen Bereich gemacht haben und Datenanalyse mit Schwerpunkt auf der Entwicklung von Softwarelösungen kombinieren wollen, haben Sie gute Chancen, einen Job im Bereich Data-Science zu finden. Beispielsweise können Data-Analysten im Bereich der Messtechnik dafür verantwortlich sein, Algorithmen zu implementieren und mathematische Modelle zu entwickeln. Hier sind neben dem Umgang mit Analysetools und statistischen Methoden sehr gute Entwicklerkenntnisse erforderlich.

    Schwerpunkt Vertrieb und Marketing

    Als Data-Scientist im Vertrieb und Marketing analysieren Sie große Datenmengen und leiten aus den erkannten Mustern Handlungsempfehlungen für das Management ab. In diesem Bereich stehen das Ermitteln von Kundenbedürfnissen und die Erstellung von Prognosen zum Kaufverhalten unter Zuhilfenahme von Advanced Analytics im Vordergrund. Auf dieser Grundlage kann ein Unternehmen Marketingstrategien entwerfen, die auf umfassenden aktuellen Daten beruhen. Auch das Programmieren und Testen von Anwendungen, die der Interaktion mit Kunden dienen, kann zu Ihren Aufgaben gehören.

    Dies sind nur einige Beispiele. Data-Scientists können in vielen weiteren Bereichen und mit ganz unterschiedlichen Schwerpunkten arbeiten.

    Verdienstmöglichkeiten

    Die Verdienstmöglichkeiten sind in diesem Berufsfeld sehr gut. So liegt das Einstiegsgehalt für einen Job im Bereich Data-Science bei etwa 4.000 Euro im Monat. Das monatliche Gehalt beträgt im Durchschnitt etwa 4.600 Euro, aber auch Gehälter von über 5.500 Euro sind möglich. Die Höhe der Bezahlung hängt unter anderem von der Branche und der Region ab. Auch die Berufserfahrung des Bewerbers spielt eine Rolle. Da es sich bei Data-Science um einen Bereich handelt, der viele Überschneidungen mit anderen Berufsfeldern aufweist, hängt die Bezahlung auch von den zusätzlich übernommenen Aufgaben und vom Ausmaß an übertragener Verantwortung ab.   

    Perspektiven

    Die Aussichten, bei geeigneter Qualifikation einen Job als Data-Scientist zu finden, sind sehr gut. Dieser Zweig aus dem umfangreichen Bereich der IT hat in den letzten Jahren immer mehr an Bedeutung gewonnen und wird im Zeitalter großer technologischer und digitaler Entwicklungen auch zukünftig eine erhebliche Rolle in ganz unterschiedlichen Branchen spielen. Als Data-Scientist können Sie am technologischen Fortschritt mitwirken und Systeme auf der Grundlager künstlicher Intelligenz entwickeln. Sowohl finanziell als auch mit Blick auf Karrieremöglichkeiten und persönliche Erfüllung ist der Bereich Data-Science sehr attraktiv.

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