Wir leben in einer Zeit, in der mehr Daten verfügbar sind als jemals zuvor. Viele Firmen stehen daher vor dem Problem, diese Daten entsprechend auszuwerten und Rückschlüsse daraus zu ziehen. Hier kommt der Data Scientist ins Spiel, der den Unternehmen eine optimale Nutzung der Daten ermöglicht.
Was macht ein Data Scientist? Was sind seine typischen Aufgaben?
Ein Data Scientist befasst sich damit, große Datenmengen mittels Technologien auszuwerten bzw. zu analysieren und für Firmen verfügbar zu machen, um Rückschlüsse daraus zu ziehen, sie in Geschäftsprozesse zu integrieren und Strategien daraus zu entwickeln. Ihr Ziel ist es, Unternehmen dabei zu helfen, die Vielzahl an Daten richtig zu nutzen und konkrete Erkenntnisse daraus zu ziehen. Konkret bezieht sich das auf die folgenden Aufgabenbereiche:
- Analyse von großen, oft unstrukturierten Datenmengen
- Datenerhebung, -bereinigung, -aufbereitung und -analyse
- Darstellung der Ergebnisse aus Datenanalysen
- Interpretation der Analyseergebnisse
- Erkennen von Mustern innerhalb von Daten
- Treffen von Vorhersagungen und Entscheidungen auf Datenbasis
- Implementierung eines Trackings und Monitorings der Daten
- Entwicklung neuer analytischer Methoden
Wie sieht der typische Arbeitsalltag eines Data Scientists aus?
Ein Data Scientist beschäftigt sich in seinem Arbeitsalltag mit drei verschiedenen Komponenten: den Daten, deren Analyse und die Sichtweise des Unternehmens, für das diese Daten entsprechend aufbereitet werden richtungsweisend Entscheidungen treffen zu können. Konkret bedeutet das, dass einerseits unterschiedliche Analysetools bedient werden, um die Daten auszuwerten. Andererseits werden Prognosen darauf aufbauend erstellt.
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist das Reporting, also das Erstellen von Berichten sowie die Kommunikation der Ergebnisse an entsprechende strategische Stellen im Unternehmen, die damit weiterarbeiten. Neben der Arbeit mit den Daten können also zahlreiche Meetings im Kalender eines Data Scientists stehen, denn diese Zusammenkünfte sind wichtig, um die Analyseergebnisse zu diskutieren und darauf aufbauend weitere Schritte in die Wege zu leiten.
Wie sieht das typische Jobprofil eines Data Scientists aus?
Ausbildung
Ursprünglich stellten ein Studium der Statistik, Mathematik sowie der Informatik das Grundgerüst für die Arbeit als Data Scientist dar. Mittlerweile hat sich eine eigene Studienrichtung für die Datenwissenschaft entwickelt. Durch ein Studium der Data Science werden daher genau jene Bereiche abgedeckt, die interdisziplinär für die Ausübung des Berufes erforderlich sind: Programmieren, Mathematik, Statistik und betriebswirtschaftliche Zusammenhänge.
Weiterbildung und Aufstiegsmöglichkeiten
Je nach Einsatzbereich können unterschiedliche Weiterbildungen in Anspruch genommen werden, um das bestehende Wissen zu vertiefen bzw. sich auf einen Bereich weiter zu spezialisieren. Darunter fallen beispielsweise Data Mining, Machine Learning, predivtice Analytics, Advances Statistics, die Bereiche Data Privacy und Data Compliance aber auch neue Big Data Technologien. In kaum einem anderen Bereich ist es so wichtig, immer up-to-date zu sein und stets die neuesten Tools und Analysewerkzeuge zu kennen.
Weitere Spezialisierungsmöglichkeiten sind im Bereich des Kundenbeziehungsmanagements (Customer Relationship Management, CRM), in der Produktpersonalisierung sowie in der Risikoberatung möglich.
Erforderliche Kenntnisse und Kompetenzen
Data Scientists müssen zunächst ein gutes technisches und statistisches Wissen mitbringen sowie über eine gewisse Zahlenaffinität verfügen. Business Know-How, die Fähigkeit, betriebswirtschaftliche Zusammenhänge zu verstehen, und Programmierfähigkeiten sind ebenso zentral. Darüber hinaus sind auch Hard Skills erforderlich in Bezug auf die technischen Analyse- und Auswertungstools sowie den gängigsten Programmen im Bereich der Data Science. Data Scientists brauchen ein tiefgreifendes Verständnis von Datenstrukturen, -banken und -modellen.
Ebenso essenziell sind jedoch auch das Erkennen von Zusammenhängen und Problemstellungen und ein gewisses Verhandlungsgeschick, denn es darf nicht vergessen werden, dass es nicht alleine darum geht, Daten auszuwerten. Die Ergebnisse müssen anschließend auch aufbereitet, präsentiert und vermittelt werden. Je nach Internationalisierungsgrad des Arbeitsumfeldes können auch gute Englischkenntnisse oder andere Fremdsprachenkenntnisse erforderlich sein.
Wie sieht der Jobmarkt für Data Scientists aus?
Wie ein Blick auf unsere aktuellen Jobinserate als Data Scientist beweist, werden Datenwissenschaftler vermehrt gesucht. Da immer mehr Betriebe bei der Ausrichtung ihrer Unternehmensstrategie und den einzelnen Geschäftsfeldern fundierte Datengrundlagen benötigen und die Flut an Informationen weiterhin zunimmt, braucht es in diesem Bereich Spezialisten, die sich mit der Fülle an Daten auseinandersetzen.
Das bedeutet, dass eine Anstellung nicht nur in Unternehmen wie beispielsweise Google möglich ist, das Daten sammelt und auswertet. Data Scientists können in Unternehmen aller Branchen eingesetzt werden sowie auch in öffentlichen Behörden.
Zudem ist es für Data Scientists auch möglich, ihre Dienste auf selbstständiger Basis jenen Unternehmen anzubieten, die selbst keine Data Scientists beschäftigen, aber dennoch auf eine Analyse der von ihnen gesammelten Daten angewiesen sind.
Was verdient ein Data Scientist?
Die Aufgabenstellungen eines Data Scientists sind sehr komplex. Dementsprechend sind auch die Verdienstmöglichkeiten äußerst lukrativ. Im Durchschnitt verdient ein Data Scientist monatlich 3.700 Euro. Hier ist jedoch auch zu unterscheiden, ob es sich um einen Junior Data Scientist (mit wenig Berufserfahrung) oder bereits einen Senior Data Scientist (mit mehr Berufserfahrung) handelt. Ein weitaus höheres Gehalt ist nämlich bei entsprechend umfangreicher Berufserfahrung und Spezialisierung durchaus üblich. Dieses kann sich auf bis zu 6.000 Euro brutto monatlich belaufen.
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