Was macht ein Data Scientist?

Was macht ein Data ScientistSexiest Job of the 21st Century: So wird der Beruf des Data Scientist gern genannt. Doch was macht ein Data Scientist genau? Kurz gesagt: 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 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.

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 80.000 Euro p.a. Gehälter können je nach Erfahrungs- und Kompetenz-Level auch bis zu 100.000.- EUR p.a. betragen.

Data Scientist Kurzüberblick

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

Ein Data Analyst bzw. Senior Data Analyst wertet vorhandene, strukturierte Daten aus und arbeitet oft stark auf der Business-Seite eines Unternehmens. Der Data Scientist hingegen fungiert als Innovator mit dem Fokus auf Machine Learning und Künstlicher Intelligenz auch auf Basis unstrukturierter Daten; er arbeitet eher auf der Tech-Seite eines Unternehmens.

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.

  1. Zunächst muss zuerst klar sein, welche Daten relevant sind und woher diese stammen sollen. Der Data Scientist identifiziert und untersucht also verschiedene Datenquellen.
  2. 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 und ordnet sie.
  3. Wenn der (strukturierte) Datenpool einmal steht, trifft der Data Scientist 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.

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.

Aufgaben Data Scientist

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. Einige Beispiele sind:

Risikoberatung

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.

Kundenbeziehungsmanagement

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.

Produktpersonalisierung

Auch dieser Bereich beschäftigt sich gewissermaßen mit der Nutzerzufriedenheit. Für Musik- oder Video-Streamingdienste beispielsweise können hier aufgrund gesammelter Daten Algorithmen entwickelt werden, die das Nutzererlebnis persönlicher machen.

Was sollte ein Data Scientist können? Anforderungen & Skills

Da es sich bei Data Science um ein anspruchsvolles Gebiet handelt, sind die Anforderungen dementsprechend hoch und zahlreich.

Studium/Ausbildung

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.

Skills

Neben einer entsprechenden Ausbildung bzw. Berufserfahrung in für die Data Science relevanten Gebieten (siehe oben) benötigt der Data Scientist je nach Einstiegslevel zahlreiche Skills für seine tägliche Arbeit. Dazu zählt tiefgehendes Wissen in folgenden Bereichen:

  • Beherrschung einer relevanten Programmiersprache wie R, Python oder Julia sowie SQL-Kenntnisse
  • Kenntnisse in Statistik sowie aktueller Machine-Learning-Methodik (z.B. Deep Learning)
  • Die Fähigkeit, komplexe Zusammenhänge klar zu visualisieren und zu kommunizieren
  • Kenntnisse mit Cloud-basierten Analyseinstrumenten wie AWS, Azure, Google Cloud, Spark, Hadoop, AMLS oder BigQuery
  • Erfahrung in der Verarbeitung von großen Datenmengen (Big Data)
  • Skills in der Erkennung und Analyse von Daten sowie Validierung und Identifizierung von Mustern
  • Methodisches, mathematisch-quantitatives Denken und Befähigung zu wissenschaftlichem Arbeiten sowie Ergebnisorientierung und Fähigkeit, in einem sich schnell wandelnden Umfeld Erfolge zu erzielen
  • Know-how mit Business-Intelligence-Applikationen (Advanced Analytics, mit denen der Data Scientist häufig arbeitet, sind weiterentwickelte BI-Applikationen)
  • Weitere wichtige Skills sind Kommunikations- und Teamfähigkeit, Kreativität, Koordinationstalent sowie Business- und Fachwissen.
Data Scientist Skills und Anforderungen

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 80.000 Euro pro Jahr verdienen.

Die höchsten Gehälter liegen aktuell zwischen rund 100.000 und 110.000 Euro pro Jahr. Mehr Berufserfahrung bringt dabei mehr Gehalt. Ebenso kann die Entlohnung steigen, wenn der Data Scientist zusätzlich Personalverantwortung hat.

Gehalt Data Scientist

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?

Der direkteste Weg zum Beruf des Data Scientist führt über ein entsprechendes MINT-Studium. Um sich als Data Scientist bei einem Unternehmen zu bewerben, ist je nach Einstiegslevel mehr oder weniger Berufserfahrung in den weiter oben geschilderten Data Science-Aufgabenbereichen notwendig.

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Bildquellen: © Viacheslav Lakobchuk – stock.adobe.com
Grafiken: Die Infografiken dürfen gerne verwendet und geteilt werden. Bitte nennen Sie als Quelle diesen Beitrag oder techminds.de

Florenz Klasen | TechMinds Personalberatung Team

AUTOR DES BEITRAGS

Florenz Klasen

Der gebürtige Hamburger, Florenz Klasen, studierte Wirtschaftsingenieurwesen in Hamburg und Birmingham. Zunächst arbeitete Herr Klasen im internationalen Tech-Konzern NXP und als IT-Unternehmer in einem App-Startup, wo er Teams zum Erfolg führte.

Herr Klasen ist bei TechMinds seit 2018 Ihr primärer Ansprechpartner für Ihre Personalsuche, ob Personalvermittlung von Führungskräften für IT & Tech oder die Fachkräftevermittlung. TechMinds ist die Tech & IT Personalvermittlung und spezialisierter Tech & IT Headhunter mit Boutique-Charakter.

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