Data Scientist: Aufgaben, Qualifikationen, Gehalt

Autor

Florenz Klasen (Wirtsch.-Ing.)

Partner, Senior HR Consultant

Inhaltsverzeichnis

Was macht ein Data Scientist? Definition & Key Facts
Was macht ein Data Scientist vs. was macht ein Data Analyst?
Was macht ein Data Scientist? Aufgaben
Mögliche Spezialisierungen eines Data Scientist
Was sollte ein Data Scientist können? Anforderungen & Skills
Wie viel verdient ein Data Scientist? Gehalt
KI verschiebt die Rolle: Was sich für Data Scientists ändert
Wie kann man Data Scientist werden?
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Das Wichtigste in Kürze

Kern: Der Data Scientist analysiert große Datenmengen mit Machine Learning und Statistik.
Gehalt: 55.000 bis 100.000 Euro, nach oben bis 120.000; Einstieg um 55.000.
Nachfrage: Daten treiben Entscheidungen, entsprechend gefragt bleibt das Profil.

Ein Data Scientist analysiert große unstrukturierte/strukturierte Datenmengen und entwickelt auf Basis von mathematischen sowie statistischen Modellen / Algorithmen wie Machine-Learning und künstlicher Intelligenz Prognosen und Entscheidungsgrundlagen. Erfahren Sie im folgenden Beitrag mehr dazu und lesen Sie auch, wie Sie selbst den Beruf des Data Scientist ergreifen können.

Was macht ein Data Scientist? Definition & Key Facts

Im Folgenden erhalten Sie einen ersten Überblick über den Beruf des Data Scientist.

Was ist ein Data Scientist?

Ein Data Scientist ist ein Datenspezialist, der große Datenmengen (Big Data) für ein Unternehmen analysiert und sie mittels mathematisch-statistischer Modelle anwendbar macht. Auf Grundlage dessen kann das Unternehmen wichtige strategische Entscheidungen treffen. Anwendungsfall E-Commerce: Optimierung der Suchfunktion (relevanteste Ergebnisse anzeigen), dynamische Anpassung von Preisen in Echtzeit.

Warum ist die Arbeit eines Data Scientist wichtig?

Daten sind der zentrale Treibstoff und Wettbewerbsvorteil unserer Zeit. Sie sind für grundlegende strategische Entscheidungen innerhalb eines Unternehmens maßgebend. Ohne die Arbeit eines Data Scientist wäre beispielsweise das autonome Fahren nicht möglich, wobei Unmengen an Echtzeitdaten verarbeitet und interpretiert werden müssen.

Welche Skills/Qualifikationen sollte ein Data Scientist mitbringen?

Ein Studium in Data Science ist der direkteste Weg, um als Data Scientist zu arbeiten. Doch genauso dienen andere MINT-Studienabschlüsse in Mathematik, Statistik, Informatik o.Ä. bestens als Grundlage. In größeren Organisationen sitzen daneben Profile wie BI Developer mit am Tisch.

Ein Data Scientist benötigt die Fähigkeit, komplexe Probleme zu verstehen und Lösungsansätze mit Daten und Algorithmen zu entwickeln. Umfangreiches und tiefgehendes Wissen in den Bereichen Big Data Analytics, Programmierung in R, Julia oder Python, Datenbankkenntnisse (z.B. mit SQL), ETL / Data-Modeling, Datenvisualisierung, Frameworks für Datenverwaltung (z.B. AWS, Azure, Hadoop) und Machine-Learning-Frameworks sind dafür erforderlich. Businesswissen, Kommunikationsfähigkeit, hohe Kreativität und Koordinationstalent sind darüber hinaus wichtige Soft Skills.

Was verdient ein Data Scientist?

Das Gehalt ist von verschiedenen Faktoren abhängig. Durchschnittlich liegt es dabei zwischen 55.000 und 100.000 Euro p.a. Gehälter können je nach Erfahrungs- und Kompetenz-Level auch bis zu 120.000 Euro p.a. betragen.

Data Scientist im Kurzüberblick: Modelle und Algorithmen aus Daten, Gehalt 55.000 bis 100.000 Euro brutto im Jahr.

Was macht ein Data Scientist vs. was macht ein Data Analyst?

Ein Data Scientist und ein Data Analyst haben viele Gemeinsamkeiten in Bezug auf ihre Arbeit mit Daten, aber es gibt auch Unterschiede in den spezifischen Aufgaben und Fähigkeiten, die sie benötigen.

Ein Data Scientist ist im Allgemeinen für die Durchführung komplexer Datenanalysen verantwortlich und hat in der Regel eine tiefere Programmier- und Modellierungserfahrung als ein Data Analyst. Sie arbeiten an der Identifizierung von Mustern und Trends in Daten, der Entwicklung von Vorhersagemodellen, der Durchführung von Experimenten und der Integration von Daten aus verschiedenen Quellen. Sie müssen in der Lage sein, Daten zu bereinigen und zu transformieren, komplexe statistische Methoden anzuwenden und Modelle zu entwickeln, die auf Machine Learning-Techniken wie Deep Learning, KI oder Neural Networks basieren können.

Ein Data Analyst hingegen fokussiert sich in der Regel auf die Analyse von Daten, um geschäftliche Entscheidungen zu treffen. Sie sind für die Verarbeitung von Daten zuständig, um Einblicke in Trends und Muster zu gewinnen, um Entscheidungen auf der Grundlage dieser Informationen zu treffen. Sie müssen Daten in übersichtliche und verständliche Berichte aufbereiten, um diese Entscheidungen zu unterstützen. Data Analysts benötigen in der Regel auch Kenntnisse in Datenvisualisierung und -modellierung, um Daten in aussagekräftige Diagramme und Dashboards umzuwandeln.

Insgesamt kann man sagen, dass Data Scientists eher auf komplexe Modellierungs- und Programmieraufgaben spezialisiert sind und eher auf der Tech-Seite eines Unternehmens arbeitet, während Data Analysts sich auf die Bereitstellung von datengesteuerten Erkenntnissen zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen konzentrieren und eher auf der Business-Seite des Unternehmens arbeiten.

Was macht ein Data Scientist? Aufgaben

Die zentrale Aufgabe eines Data Scientist ist es, z.B. mittels statistischer Modellierung, Machine Learning, mathematischer Optimierung oder Prozesssimulation, teils auf Basis unstrukturierter Daten für den jeweiligen Kontext hilfreiche Vorhersagen und Auswertungen zu tätigen. Dazu gehören:

Datensammlung und -bereinigung: Zunächst muss zuerst klar sein, welche Daten relevant sind und woher diese stammen sollen. Der Data Scientist identifiziert und untersucht also verschiedene Datenquellen. Im Anschluss bereitet der Data Scientist die gesammelten, aber noch nicht geordneten Daten dann für den speziellen Usecase, der gerade bearbeitet wird, auf. Er wertet die gewonnenen Daten also aus, bereinigt und ordnet sie.
Datenanalyse: Wenn der (strukturierte) Datenpool einmal steht, analysiert ein Data Scientist die Daten mithilfe von statistischen Methoden und Machine-Learning-Algorithmen, um Muster und Trends zu identifizieren und Prognosen zu erstellen. Der Data Scientist trifft mithilfe sogenannter Advanced Analytics wichtige Vorhersagen und Entscheidungen für das jeweilige Unternehmen. Die Advanced Analytics können dabei helfen, zu erkennen, welche Auswirkungen diverse Veränderungen und Entscheidungen in der Zukunft haben werden. Dabei sind Erfahrungswerte bzw. Muster aus der Vergangenheit (Pattern Recognition) von besonderer Bedeutung.
Modellentwicklung: Ein Data Scientist entwickelt Modelle, um Vorhersagen auf der Grundlage von Daten zu treffen. Dazu gehören lineare Regression, Entscheidungsbäume, neuronale Netze und andere Machine-Learning-Modelle.
Implementierung von Modellen: Ein Data Scientist implementiert Modelle z.B. mittels Python, R oder Julia in Produktionsumgebungen und sorgt dafür, dass sie effektiv und genau arbeiten.
Datenaufbereitung und -visualisierung: Data Scientists bereiten Daten für die Präsentation auf und erstellen Visualisierungen, um die Ergebnisse der Analyse zu kommunizieren.
Zusammenarbeit mit anderen Experten: Ein Data Scientist arbeitet mit anderen Experten im Unternehmen zusammen, wie z.B. Platform Engineers, Data Engineers, Datenbankadministratoren, Softwareentwicklern und Business Analysts, um Datenanalysen in die Systemlandschaft zu integrieren und in Geschäftsentscheidungen umzusetzen.
Fortbildung: Ein Data Scientist muss sich kontinuierlich weiterbilden, um mit neuen Technologien und Trends in der Datenanalyse Schritt zu halten.

Bei jeder Datenanalyse fließen Kenntnisse aus verschiedenen wissenschaftlichen Bereichen wie Mathematik, Statistik, Betriebswirtschaftslehre und Informatik zusammen. Nicht umsonst wird dieser Berufszweig „Data Science“, also „Datenwissenschaft“ genannt. Ausbildungen in den entsprechenden Bereichen sind demnach unabdingbar.

Aus der TechMinds-Praxis: Modelle in Produktion, nicht in Notebooks. Ein Handelskonzern setzt Data Science konsequent als Engineering auf. Die Algorithmen für die Preissteuerung bringt das Team selbst bis in den Verkauf. Im Auswahlverfahren standen deshalb eine Coding-Challenge und ein Führungsgespräch nebeneinander. Der Data Scientist, der sein Modell nur übergibt, verschwindet gerade aus den Briefings. Sagen Sie offen, ob Ihre Rolle produktiv setzen soll und welche Engineering-Praxis Sie dafür erwarten.

Sieben Kernaufgaben des Data Scientists: Daten, Analyse, ML-Modelle, Deployment, Visualisierung, GenAI und LLMs.

Mögliche Spezialisierungen eines Data Scientist

Data Scientists sind überall gefragt: in Forschungseinrichtungen, Versicherungen, Krankenhäusern, Logistikunternehmen, der Politik, im E-Commerce, in Kommunikations- oder IT-Unternehmen etc. Dabei können sich diese wichtigen Professionals auf gewisse Bereiche spezialisieren. Dazu gehören:

Machine Learning: Machine Learning konzentriert sich auf die Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Modellen und -Algorithmen.
Big Data: Big Data legt den Schwerpunkt auf die Analyse großer Datensätze und verwendet Tools wie Hadoop und Spark, um diese Daten zu verarbeiten und zu analysieren.
Data Engineering: Ein Data Engineer konzentriert sich auf die Entwicklung und Wartung von Dateninfrastrukturen, einschließlich Datenbanken, Data Warehouses und ETL-Pipelines
Business Analytics & Business Intelligence: Business Analytics und Business Intelligence konzentrieren sich auf die Nutzung von Daten, um Geschäftsentscheidungen zu treffen. Sie helfen Unternehmen, Geschäftsprozesse zu optimieren und Kosten zu reduzieren.
Data Visualization: Data Visualization bezieht sich auf die Darstellung von Daten auf eine klare und verständliche Art und Weise, um Geschäftsentscheidungen zu unterstützen.
Data Scientist in der Gesundheitsbranche: Ein Data Scientist in der Gesundheitsbranche legt den Schwerpunkt auf die Analyse von medizinischen Daten, um Einblicke in Krankheitsmuster zu gewinnen und neue medizinische Behandlungen zu entwickeln.
Data Scientist im Finanzbereich: Ein Data Scientist im Finanzbereich arbeitet im Bereich der Analyse von Finanzdaten, um die finanzielle Performance von Unternehmen zu verbessern und Risiken zu minimieren.
Data Scientist im Marketing und E-Commerce: Ein Data Scientist im Marketing beschäftigt sich mit der Analyse von Daten, um Einblicke in Kundenverhalten und -präferenzen zu gewinnen, um Marketingstrategien zu optimieren. Die Customer Journey bzw. das Nutzerverhalten zu analysieren, ist eine der zentralsten Aufgaben eines E-Commerce-Unternehmens. Hier entwickelt der Data Scientist z.B. Lösungsmodelle und Erkenntnisse, die das zukünftige Verhalten eines Nutzers vorhersagen, um diesem die optimalen Inhalte anzuzeigen. Auch im Bereich Produktpersonalisierung beschäftigt man sich gewissermaßen mit der Nutzerzufriedenheit. Für Musik- oder Video-Streamingdienste beispielsweise können hier aufgrund gesammelter Daten Algorithmen entwickelt werden, die das Nutzererlebnis persönlicher machen.
Data Scientist in Versicherungen: In Versicherungen oder Leasinggesellschaften beispielsweise werden Data Scientists gerne als Risikoberater eingesetzt. Diese machen mithilfe von Instrumenten wie Predictive Analytics (diese zählen zu den Advanced Analytics) Aussagen darüber, welche Auswirkungen bestimmte Veränderungen oder Entscheidungen in der Zukunft haben können. Dies kommt neben dem Versicherungsbereich auch im Gesundheitswesen zum Einsatz.

Was sollte ein Data Scientist können? Anforderungen & Skills

Ein Data Scientist sollte über eine Kombination von Fähigkeiten und Kenntnissen verfügen, um erfolgreich zu sein. Darauf kommt es an:

Studium: Ein Studium in einem einschlägigen Bereich wie Data Science, Mathematik, Statistik, Informatik, Ingenieurwissenschaft oder vergleichbares ist für die erfolgreiche Ausübung dieses Berufs der beste und direkteste Weg. Ein Masterabschluss oder eine Promotion sind in diesem Bereich üblich.
Mathematische und statistische Fähigkeiten: Ein Data Scientist sollte über fundierte Kenntnisse in Mathematik und Statistik verfügen, einschließlich Wahrscheinlichkeitstheorie, lineare Algebra, Analysis, statistische Inferenz und multivariate Statistik. Diese Fähigkeiten sind notwendig, um Daten zu analysieren und Modelle zu entwickeln. Methodisches, mathematisch-quantitatives Denken und Befähigung zu wissenschaftlichem Arbeiten sowie Ergebnisorientierung und die Fähigkeit, in einem sich schnell wandelnden Umfeld Erfolge zu erzielen, runden das Profil ab.
Programmierkenntnisse: Data Scientists sollten mindestens eine Programmiersprache wie Python, R oder Julia sowie SQL-Kenntnisse beherrschen. Sie sollten in der Lage sein, Daten zu sammeln, zu bereinigen, zu transformieren und zu analysieren. Außerdem sollten sie in der Lage sein, Skripte und Algorithmen zu schreiben, um komplexe Datenprobleme zu lösen. Kenntnisse mit Cloud-basierten Analyseinstrumenten wie AWS, Azure, Google Cloud, Spark, Hadoop, AMLS oder BigQuery sind ebenfalls wertvoll.
Datenanalyse und Tools: Erfahrung in der Verarbeitung von großen Datenmengen (Big Data) ist essenziell. Ein Data Scientist sollte mit Tools und Frameworks zur Datenanalyse vertraut sein, z.B. Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow und PyTorch. Sie sollten in der Lage sein, diese Tools effektiv zu nutzen, um Daten zu analysieren und Modelle zu entwickeln. Skills in der Erkennung und Analyse von Daten sowie Validierung und Identifizierung von Mustern gehören zum Werkzeugkasten des Data Scientists.
Machine Learning: Data Scientists sollten über Kenntnisse in Machine-Learning-Methoden verfügen, wie z.B. Entscheidungsbäume, k-Nearest-Neighbor, lineare Regression, Random Forests, neuronale Netze und Deep Learning. Sie sollten in der Lage sein, diese Methoden zu verstehen und anzuwenden, um Datenprobleme zu lösen.
Datenvisualisierung: Ein Data Scientist sollte in der Lage sein, Daten zu visualisieren und in verständlicher Form zu präsentieren. Dazu gehört die Fähigkeit, Diagramme, Tabellen und Grafiken zu erstellen, die die Ergebnisse der Datenanalyse veranschaulichen. Know-how mit Business-Intelligence-Applikationen (Advanced Analytics, mit denen der Data Scientist häufig arbeitet, sind weiterentwickelte BI-Applikationen) kann in bestimmten Bereichen notwendig sein.
Soft Skills: Ein Data Scientist sollte über gute Kommunikations- und Teamfähigkeiten verfügen. Sie sollten in der Lage sein, komplexe Datenanalysen und -ergebnisse verständlich zu kommunizieren und in Zusammenarbeit mit anderen Fachleuten zu arbeiten.
Domain-Kenntnisse: Data Scientists sollten über Kenntnisse in der Branche oder dem Anwendungsgebiet verfügen, in dem sie arbeiten. Dies kann helfen, die Datenanalysen und -modelle besser zu verstehen und zu interpretieren.

Der häufigste Grund für gescheiterte Bewerbungen ist übrigens nicht fehlende Methodik, sondern fehlender Bezug zum Geschäft: Wer nicht erklären kann, welche Entscheidung ein Modell verbessern soll, überzeugt im Fachgespräch selten.

Data Scientist: Anforderungen und Qualifikationen im Überblick

Wie viel verdient ein Data Scientist? Gehalt

Grundsätzlich sind Data Scientists hochgefragt, da kaum eine Branche ohne ihre Kompetenzen auskommt. Dementsprechend attraktiv sind die Gehälter für diese Position. Hier liegt das durchschnittliche Einstiegsgehalt bereits bei rund 55.000 Euro pro Jahr. Je nach Ausbildung, Erfahrung, Branche und Größe des Unternehmens kann ein Data Scientist durchschnittlich zwischen 55.000 und 100.000 Euro pro Jahr verdienen.

Die höchsten Gehälter liegen aktuell zwischen rund 100.000 und 120.000 Euro pro Jahr. Mehr Berufserfahrung bringt dabei mehr Gehalt. Ebenso kann die Entlohnung steigen, wenn der Data Scientist zusätzlich Personalverantwortung hat.

Data-Scientist-Gehalt: durchschnittlich 55.000 bis 100.000 Euro brutto im Jahr, mit Erfahrung bis 120.000 Euro.

Einordnung: In der TechMinds Gehaltsstudie IT & Engineering steht diese Rolle auf der Ebene Senior Professional im Fachbereich Data & AI. Dort lassen sich die Gehaltsspannen aller 162 Tech-Rollen vergleichen.

KI verschiebt die Rolle: Was sich für Data Scientists ändert

Generative KI verändert die tägliche Arbeit von Data Scientists spürbar. Wo früher jedes Modell von Grund auf entwickelt wurde, geht es heute oft darum, vortrainierte Foundation Models für den eigenen Anwendungsfall nutzbar zu machen, sei es durch geschicktes Prompting, Feintuning oder die Kombination mit Unternehmensdaten. Damit verlagert sich der Schwerpunkt vom reinen Modellbau zur Auswahl, Anpassung und vor allem zur sauberen Evaluation dieser Systeme.

Genau diese Bewertungskompetenz wird zum Kernprofil, denn ob ein KI-System verlässlich, fair und wirtschaftlich arbeitet, kann nur beurteilen, wer Statistik und Methodik wirklich beherrscht. Klassische Disziplinen wie Experimentaufbau, Metriken und Fehleranalyse gewinnen dadurch an Gewicht, ergänzt um neue Aufgaben wie das Testen von Sprachmodell-Ausgaben und die Überwachung produktiver Modelle (MLOps).

Zugleich beschleunigen KI-Assistenten die eigene Arbeit beim Explorieren von Daten und Schreiben von Analysecode. Gefragt sind deshalb Data Scientists, die methodische Tiefe mit dem sicheren Umgang mit generativer KI verbinden und Ergebnisse für Fachbereiche und Management verständlich übersetzen.

Wie kann man Data Scientist werden?

Nachdem die Fragen „Was macht ein Data Scientist?“, „Was sollte ein Data Scientist können?“ und „Wie viel kann ein Data Scientist verdienen?“ nun geklärt sind, wollen wir die letzte wichtige Frage angehen: Wie können Sie selbst zum Data Scientist werden? Um Data Scientist zu werden, gibt es in der Regel einige Schritte, die man unternehmen kann:

Bildung und Programmierung

Eine sehr gute Grundlage in Mathematik und Statistik ist unerlässlich, um Data Scientist zu werden. Es ist empfehlenswert, mindestens einen Bachelor-Abschluss in einem fachbezogenen Bereich wie Informatik, Mathematik, Statistik, Physik oder Ingenieurwesen (also im MINT-Bereich) zu haben. Ein Master-Abschluss oder eine Promotion in einem verwandten Bereich ist ebenfalls von Vorteil. Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python, R oder Julia sowie im Umgang mit Datenbanken / SQL sind ebenfalls wichtig. Data Scientists nutzen diese Programmiersprachen, um Daten zu sammeln, zu bereinigen und zu analysieren.

Werkzeuge und Praxiserfahrung

Es gibt eine Vielzahl von Tools und Frameworks, die Data Scientists verwenden, um Daten zu analysieren und zu modellieren. Einige der bekanntesten Tools sind z.B. Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow und PyTorch. Es ist wichtig, sich mit diesen Tools vertraut zu machen. Praktische Erfahrungen können durch Praktika, Projektarbeiten oder in Unternehmen gesammelt werden. Es gibt auch viele Open-Source-Projekte, an denen man teilnehmen kann, um Erfahrungen zu sammeln.

Kommunikation und Fortbildung

Neben den technischen Fähigkeiten sind auch Soft Skills wichtig. Data Scientists müssen in der Lage sein, Datenanalysen und -ergebnisse verständlich zu kommunizieren und effektiv zu präsentieren. Sie müssen auch in der Lage sein, als Teil eines Teams zu arbeiten und mit anderen Fachleuten zusammenzuarbeiten. Das Feld verändert sich schnell, aber nicht überall gleich: Statistische Grundlagen bleiben stabil, während sich Werkzeuge und Modellarchitekturen im Jahrestakt erneuern. Wer die Grundlagen sicher beherrscht, holt neue Werkzeuge schnell nach.

Headhunterin bei TechMinds telefoniert und notiert Informationen an einem modernen Büroarbeitsplatz.

Florenz Klasen, Headhunter bei TechMinds, telefoniert konzentriert am Schreibtisch im modernen Büro.

Team-Meeting der TechMinds Personalberatung im Konferenzraum, Präsentation von Kennzahlen

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