Was macht ein Data Scientist?

Aufgaben eines Data Scientists

Deine Hauptaufgabe als Data Scientist ist es, aus großen und komplexen Datenmengen sinnvolle Informationen zu extrahieren. Du sammelst und bereinigst Daten aus verschiedenen Quellen, analysierst und interpretierst sie mit statistischen Methoden und Algorithmen. Zudem entwickelst du als Data Scientist Vorhersagemodelle und setzt maschinelles Lernen ein, um zukünftige Ereignisse zu prognostizieren. Schließlich präsentierst du deine Erkenntnisse in verständlicher Form, oft mithilfe von Visualisierungen, um Geschäftsentscheidungen zu unterstützen und Probleme zu lösen.

Diese Soft und Hard Skills benötigst du als Data Scientist

Als Data Scientist brauchst du eine Kombination aus technischen Fähigkeiten und persönlichen Eigenschaften.

Hard Skills

Um als Data Scientist erfolgreich zu sein, sind bestimmte technische Fähigkeiten unerlässlich:

• Programmiersprachen: Kenntnisse in Python, R oder SQL sind essentiell.
• Statistik und Mathematik: Ein solides Verständnis statistischer Methoden und Algorithmen.
• Datenvisualisierung: Tools wie Tableau, Power BI oder Matplotlib verwenden können.
• Maschinelles Lernen: Erfahrung mit Frameworks wie TensorFlow, Keras oder Scikit-learn.
• Datenbanken: Umgang mit relationalen und nicht-relationalen Datenbanken.

Soft Skills

Neben den technischen Fähigkeiten sind auch persönliche Eigenschaften als Data Scientist besonders wichtig:

• Analytisches Denken: Du solltest komplexe Probleme systematisch analysieren können.
• Kommunikation: Es ist wichtig, komplexe Daten einfach und verständlich erklären zu können.
• Neugier: Eine stetige Bereitschaft, Neues zu lernen und aktuelle Trends zu verfolgen, ist unerlässlich.
• Teamarbeit: Gute Zusammenarbeit mit anderen Abteilungen und Teammitgliedern ist wichtig.
• Kritisches Denken: Hinterfrage Ergebnisse und Methoden, um die besten Lösungen zu finden.

Wo kannst du als Data Scientist arbeiten?

Data Scientists werden in vielen Branchen gesucht, da Daten in fast allen Bereichen eine zentrale Rolle spielen. In Technologieunternehmen entwickelst du Produkte und Dienstleistungen basierend auf Datenanalysen. Du hilfst dabei, innovative Lösungen zu schaffen und Prozesse zu optimieren. Im Gesundheitswesen kannst du die Patientenversorgung durch die Analyse medizinischer Daten erheblich verbessern. Durch die Auswertung von Patientendaten und klinischen Studien trägst du zur Entwicklung neuer Behandlungsmethoden und zur Effizienzsteigerung im Gesundheitssystem bei.

Auch im Finanzsektor sind deine Fähigkeiten als Data Scientist gefragt. Hier beschäftigst du dich mit Risikoanalysen und Betrugserkennung. Durch die Analyse von Transaktionsdaten und finanziellen Mustern kannst du frühzeitig Risiken erkennen und Maßnahmen zur Prävention von Betrug einleiten. Im Marketing unterstützt du Unternehmen dabei, ihre Kundensegmentierung zu verbessern und zielgerichtete Kampagnen zu entwickeln. Du analysierst das Verhalten und die Vorlieben von Kunden, um personalisierte Marketingstrategien zu entwerfen und den Umsatz zu steigern.

Im E-Commerce hilfst du als Data Scientist, Verkaufsstrategien zu optimieren und das Bestandsmanagement zu verbessern. Durch die Analyse von Verkaufsdaten und Kundenverhalten trägst du dazu bei, die Bestandsführung zu optimieren und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen. Auch in der Regierung und öffentlichen Verwaltung spielen Data Scientists eine wichtige Rolle. Du analysierst Daten, um öffentliche Dienstleistungen zu verbessern und politische Entscheidungen zu unterstützen. Durch die Verarbeitung und Interpretation von Daten kannst du dazu beitragen, die Effizienz und Transparenz von Regierungsprozessen zu erhöhen.

Deine Möglichkeiten zur Spezialisierung

Als Data Scientist hast du viele Möglichkeiten, dich weiter zu spezialisieren. Je nach Interesse und Stärken kannst du dich in verschiedene Richtungen entwickeln:

• Big Data: Du arbeitest mit riesigen Datenmengen und speziellen Technologien wie Hadoop oder Spark.
• Künstliche Intelligenz: Du entwickelst intelligente Systeme, die selbständig lernen und Entscheidungen treffen.
• Data Engineering: Du baust und verwaltest Dateninfrastrukturen und Pipelines.
• Business Intelligence: Du fokussierst dich auf die strategische Nutzung von Daten zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen.
• Natural Language Processing (NLP): Du verarbeitest und analysierst Textdaten und Sprache.

Was ist der Unterschied zwischen einem Data Scientist, Data Engineer und Data Analyst?

In dem Bereich der Datenberufe gibt es viele Überschneidungen, aber auch klare Unterschiede zwischen den Rollen eines Data Scientists, Data Engineers und Data Analysts. Es ist wichtig, diese Unterschiede zu verstehen, um die richtige Karriereentscheidung zu treffen.

Data Scientist

Ein Data Scientist ist der kreative Kopf unter den Datenprofis. Deine Hauptaufgabe besteht darin, aus großen und komplexen Datenmengen wertvolle Erkenntnisse zu extrahieren. Du nutzt statistische Methoden, Algorithmen und maschinelles Lernen, um Vorhersagemodelle zu entwickeln und zukünftige Trends zu prognostizieren. Data Scientists sind oft dafür verantwortlich, datengetriebene Lösungen für Geschäftsprobleme zu entwickeln und diese klar und verständlich zu präsentieren.

Data Engineer

Ein Data Engineer ist der Baumeister der Datenwelt. Du bist für die Entwicklung, Konstruktion und Wartung der Infrastruktur verantwortlich, die benötigt wird, um Daten zu sammeln, zu speichern und zu verarbeiten. Data Engineers arbeiten mit großen Datenmengen und sorgen dafür, dass die Datenpipelines reibungslos funktionieren. Sie stellen sicher, dass Daten in einer Form vorliegen, die von Data Scientists und Data Analysts leicht genutzt werden kann. Ihre Arbeit umfasst oft das Erstellen und Verwalten von Datenbanken, Datenarchitekturen und ETL-Prozessen (Extrahieren, Transformieren, Laden).

Data Analyst

Ein Data Analyst ist der Detektiv der Datenwelt. Deine Aufgabe ist es, Daten zu interpretieren und daraus klare, umsetzbare Erkenntnisse abzuleiten. Data Analysts konzentrieren sich darauf, historische Daten zu analysieren, um Trends und Muster zu erkennen. Sie erstellen Berichte und Visualisierungen, um ihre Erkenntnisse zu kommunizieren und Entscheidungsprozesse im Unternehmen zu unterstützen. Während Data Scientists eher zukunftsorientiert arbeiten, sind Data Analysts stärker auf die Analyse vergangener Daten fokussiert.

Was verdient ein Data Scientist?

Das Gehalt eines Data Scientists kann stark variieren, abhängig von Faktoren wie Erfahrung, Standort und Branche. Hier einige Richtwerte:

Für Berufseinsteiger liegt das Gehalt oft zwischen 45.000 und 55.000 Euro brutto pro Jahr. Mit einigen Jahren Berufserfahrung kannst du zwischen 60.000 und 80.000 Euro verdienen. Als erfahrener Data Scientist oder in Führungspositionen sind sogar Gehälter über 100.000 Euro möglich.

Data Science Weiterbildung: Ist das möglich?

Ja, es ist durchaus möglich, sich zum Data Scientist weiterzubilden, insbesondere da es den spezifischen Studiengang noch nicht sehr lange gibt. Viele Data Scientists haben ursprünglich einen Hintergrund in verwandten Fachbereichen wie Informatik, Mathematik, Physik oder anderen Natur- und Ingenieurwissenschaften. Diese Disziplinen vermitteln bereits die analytischen Fähigkeiten und das technische Wissen, die für die Arbeit als Data Scientist von Vorteil sind.

Weiterbildungsmöglichkeiten

Wenn du einen Master-Abschluss in Informatik, Mathematik, Physik oder einem ähnlichen Studiengang hast, bist du bereits gut aufgestellt, um in die Welt der Datenwissenschaft einzutauchen. Folgende Schritte können dir dabei helfen, die notwendigen zusätzlichen Fähigkeiten zu erwerben:

• Zusatzkurse und Zertifikate: Viele Universitäten und Online-Plattformen bieten spezialisierte Kurse und Zertifikate in Data Science, maschinellem Lernen und Datenanalyse an. Diese Programme sind oft praxisorientiert und helfen dir, konkrete Fähigkeiten zu entwickeln.
• Bootcamps: Data Science Bootcamps sind intensive, kurze Programme, die sich darauf konzentrieren, dich schnell mit den notwendigen Fähigkeiten auszustatten. Sie sind ideal für diejenigen, die bereits einen soliden technischen Hintergrund haben und eine schnelle Umschulung suchen.
• gotoitcareer: In unserem Zertifikatskurs lernst du alles Wichtige rund um die IT, bei unseren Partnerunternehmen kannst du dich dann auf deinen Job als Data Scientist konzentrieren und alles Praktische lernen.
• Selbststudium: Es gibt eine Fülle von frei zugänglichen Ressourcen wie Blogs, Tutorials, und Bücher, die dir helfen können, dich weiterzubilden. Plattformen wie Kaggle bieten zudem Wettbewerbe und Projekte, an denen du teilnehmen kannst, um praktische Erfahrungen zu sammeln.
• Praktika und Projekte: Praxiserfahrung ist entscheidend. Suche nach Praktika, Projekten oder Kooperationen, bei denen du deine Kenntnisse anwenden und vertiefen kannst. Eigene Projekte, wie die Analyse von öffentlich zugänglichen Datensätzen, können ebenfalls wertvolle Erfahrungen liefern.

Netzwerken und Austausch

Neben der formalen Weiterbildung ist es auch hilfreich, sich mit anderen Data Scientists zu vernetzen. Besuche Konferenzen, Meetups oder Webinare und tausche dich in Online-Communities aus. Der Austausch mit Gleichgesinnten und Experten kann dir wertvolle Einblicke und Tipps geben, wie du deine Karriere als Data Scientist vorantreiben kannst.