Data scientist
Ausbildung, Jobs, Gehalt & Aufgaben

Einleitung zum Beruf Data scientist

In der heutigen, digital geprägten Arbeitswelt ist der Beruf des Data Scientists von zentraler Bedeutung. Durch die steigende Menge an Daten und die fortschreitende Digitalisierung in Unternehmen haben sich die Aufgabenfelder und Anforderungsprofile in diesem Beruf deutlich erweitert. Als Data Scientist hast du die Möglichkeit, dich mit einer Vielzahl von Technologien und Systemen zu beschäftigen, die alle darauf abzielen, aus großen Datenmengen relevante Erkenntnisse zu gewinnen und diese nutzbar zu machen.
Ein wichtiges Aufgabenfeld ist das algorithmische Entscheidungsfinden, kurz ADM. Du könntest beispielsweise bei der Entwicklung von Tools für ADM mitwirken, die dazu dienen, aus großen Datenmengen Bewertungskriterien festzulegen. Augmented Analytics, ein weiteres spannendes Gebiet, ermöglicht dir, Big-Data-Analytik-Lösungen für die automatisierte Datenanalyse einzusetzen und ständig weiterzuentwickeln. Auch die Bilderkennung, wo es darum geht, spezifische Objekte in Bildern automatisch zu identifizieren, bildet ein spannendes Einsatzgebiet.
Weiterhin gibt es die Möglichkeit, sich in den Bereichen Business Intelligence und Cognitive Computing zu spezialisieren. Hier baust du systematische Analyse-Systeme für Unternehmen auf oder setzt intelligente, selbstlernende Systeme ein. Im Bereich der Datenverwaltung könntest du mit Data Lakes und Data Warehouses arbeiten, um sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten zu sammeln, zu integrieren und für Analysen zugänglich zu machen. Edge Computing erleichtert dabei den Umgang mit großen Datenmengen durch dezentrale Datenverarbeitung.
Besonders im Fokus steht auch die Entwicklung von Systemen zur Betrugserkennung und die Unterstützung von Entscheidungen durch predictive Policing, bei dem kriminalstatistische Daten automatisiert verarbeitet werden. Zudem ist es möglich, im Bereich der sozialen Medien tätig zu sein, indem du Tools für die Analyse unstrukturierter Daten aus sozialen Netzwerken entwickelst.
Insgesamt bietet der Beruf des Data Scientists also eine Vielzahl von spannenden und zukunftsorientierten Tätigkeitsfeldern, in denen du deine Fähigkeiten in der Praxis anwenden und kontinuierlich weiterentwickeln kannst. Es eröffnen sich zahlreiche Chancen, in verschiedenen Branchen und an unterschiedlichsten Projekten zu arbeiten. Wichtig ist dabei immer, auf dem neuesten Stand der Technologie zu bleiben und sich kontinuierlich fortzubilden, um den sich wandelnden Anforderungen gerecht zu werden.

Was macht ein/eine Data scientist?

Was macht ein Data Scientist?
Als Data Scientist bist du darauf spezialisiert, große und komplexe Datenmengen zu analysieren und zu verarbeiten. Du nutzt dafür mathematische, informatische und statistische Methoden, um aus den sogenannten Big Data wertvolle Informationen zu ziehen. Diese Informationen können etwa Erkenntnisse über potenzielle Kunden oder Markttrends sein.
Bedeutung und Herausforderungen von Big Data
In der heutigen Zeit fallen in nahezu jedem Lebensbereich, von Banken über soziale Netzwerke bis hin zur Industrie, große Datenmengen an. Diese Daten verdoppeln sich schätzungsweise alle zwei Jahre in ihrem Volumen. Viele Unternehmen sehen darin die Chance, strategische Vorteile zu erlangen, ihren Umsatz zu steigern und die Produktivität zu verbessern. Die Herausforderung besteht jedoch darin, dass diese Daten oft unstrukturiert sind und aus vielfältigen Quellen stammen, was ihre Verarbeitung in Echtzeit erschwert. Hier kommst du ins Spiel: Durch deine Expertise in Informatik, Statistik und Mathematik ordnest du das scheinbare Chaos und machst die Daten nutzbar.
Tätigkeiten und Verantwortlichkeiten
Dein Arbeitsalltag umfasst die Unterstützung und Beratung von Fachabteilungen oder Kunden bei der Entwicklung und Umsetzung ihrer Big Data-Strategien. Du hilfst bei der Definition der Anforderungen, analysierst Problemstellungen und entwirfst Lösungsansätze. Dabei richtest du dich stets nach den geltenden Datenschutz- und Datensicherheitsstandards. Du führst Datenanalysen durch, modellierst und pflegst Datenbanken und kümmerst dich um die Programmierung sowie die Optimierung von Prozessen zur Datenverarbeitung. Nach der Entwicklung von Softwarelösungen begleitest du die Integration in bestehende Systeme, übernimmst die Qualitätskontrolle und organisierst Schulungen für die Nutzer.
Forschung und Lehre
In akademischen Einrichtungen widmest du dich der Entwicklung neuer analytischer Verfahren und Methoden. Du gestaltest und führst Vorlesungen, Seminare und Praktika durch, entwickelst Lehrmaterialien und betreust Studierende bei ihren Abschlussarbeiten. Zudem beantragst du Fördermittel für Forschungsprojekte und publizierst deine Ergebnisse. Auf wissenschaftlichen Tagungen und Kongressen teilst du deine Erkenntnisse mit einem Fachpublikum.
Für eine Karriere in der akademischen Welt ist in der Regel ein abgeschlossenes Masterstudium und eine Promotion erforderlich. Wenn du also Interesse an einer tiefgreifenden Spezialisierung hast, ist der akademische Weg eine ausgezeichnete Möglichkeit zur Weiterentwicklung.

Aufgaben und Tätigkeiten als Data scientist

Als Data Scientist bist du die treibende Kraft hinter der Analyse und Interpretation großer Datenmengen. Du entwickelst automatisierte Systeme zur Datenerhebung und setzt komplexe Analysemethoden ein, um aus einer Vielzahl von Informationen sinnvolle Einsichten zu gewinnen. Die technische Infrastruktur wird von dir analysiert und bewertet, um festzustellen, wo Änderungen oder Optimierungen notwendig sind.
Einblick in Datenmanagement und Wissensgenerierung
In diesem Berufsfeld ist die Entwicklung und Implementierung von Big-Data-Analytics-Lösungen zentral. Du schätzt den Aufwand für solche Projekte und wendest Data-Mining-Lösungen unter Nutzung analytischer Tools und Big-Data-Technologien an. Darüber hinaus bist du damit beauftragt, Data-Warehouse-Architekturen zu evaluieren und entsprechende Systeme aufzubauen. Du entwickelst Algorithmen für maschinelles Lernen und Data-Mining-Verfahren, um Daten optimal zu nutzen und interpretieren zu können.
Projektleitung und interdisziplinäre Zusammenarbeit
Als Data Scientist leitest du oft technische oder gesamte Projekte in den Bereichen Big Data und Business Analytics. Du erstellst und setzt Projektlösungsansätze um und wirkst an der Erstellung von Angeboten und deren Präsentationen mit. Diese Fähigkeiten machen dich zu einer Schlüsselperson in multidisziplinären Teams.
Beratung, Schulung und Qualitätssicherung
Neben der praktischen Arbeit berätst, betreust und schulst du Kunden in system- und anwendungstechnischen Fragen. Du bist verantwortlich für die Erstellung von Schulungskonzepten und -materialien und führst Weiterbildungsveranstaltungen durch. In der Qualitätssicherung bereitest du Qualitätskontrollen vor und wertest diese aus, um die Einhaltung der Standards zu gewährleisten. Du entwickelst auch Prototypen und führst anschließende Qualitätskontrollen durch.
Möglichkeiten in Forschung und Lehre
Mit einem weiterführenden Abschluss, wie einem Master oder einer Promotion, stehen dir Türen in der Forschung und Lehre offen. Du planst und führst Forschungsaufgaben durch, oft in Kooperation mit anderen Forschungsinstitutionen, und bist verantwortlich für die Konzeption und Durchführung von Lehrveranstaltungen an Hochschulen. Dabei entwickelst du Lehrmaterialien und beteiligst dich an der Auswertung von Studien- und Prüfungsarbeiten.
Als Data Scientist bist du somit eine Schlüsselfigur in der Welt der Daten, mit vielfältigen Möglichkeiten, in verschiedenen Branchen und Aufgabenbereichen zu arbeiten. Deine Fähigkeiten helfen, Daten sinnvoll zu nutzen und Entscheidungsprozesse auf allen Ebenen zu unterstützen.

Wo arbeitest Du als Data scientist?

Als Data Scientist erwartet dich ein vielseitiges Arbeitsumfeld, das sowohl traditionelle Büroräume als auch moderne Arbeitsformen einschließt. Du wirst hauptsächlich in Büroräumen, Computerräumen sowie in Besprechungs- und Schulungsräumen tätig sein. Auch die Möglichkeit, im Homeoffice oder mobil zu arbeiten, gehört oft zum Jobprofil. Dies eröffnet dir nicht nur eine flexible Arbeitsgestaltung, sondern ermöglicht auch eine ausgewogene Work-Life-Balance.
In Bezug auf die Branchen bietet das Feld des Data Science eine breite Palette von Arbeitsmöglichkeiten. Du kannst bei Software-Herstellern und EDV-Dienstleistungsfirmen eine Anstellung finden. Auch in nahezu allen Wirtschaftsbereichen, in denen große Datenmengen verarbeitet werden, werden Data Scientists benötigt. Zu diesen Branchen zählen unter anderem IT und Computer Management, Finanzdienstleistungen, Medien und Informationsdienste sowie die Chemie- und Pharmaindustrie.
Zusätzlich besteht die Möglichkeit, in der öffentlichen Verwaltung, an Hochschulen oder in Forschungsinstituten, wie zum Beispiel Meinungsforschungsinstituten, tätig zu werden. Hier kannst du dein Wissen nutzen, um sowohl grundlegende Forschung zu betreiben als auch konkrete, praktisch anwendbare Lösungen zu entwickeln.
Data Scientists sind ebenso in Branchen wie der Elektrotechnik, Elektronik, dem Fahrzeugbau, der Energieversorgung und vielen weiteren Feldern gefragt. Diese Vielseitigkeit macht den Beruf des Data Scientists nicht nur spannend und abwechslungsreich, sondern bietet auch hervorragende Karriereperspektiven und Entwicklungsmöglichkeiten in verschiedensten Arbeitsumgebungen.

In welchen Branchen und Berufsbereichen findet man Stellenangebote als Data scientist?

Als Data Scientist stehen dir zahlreiche spannende Berufsfelder offen, die sowohl technische als auch analytische Fähigkeiten erfordern. Beginnen wir mit dem Bereich der Datenerhebung und -analyse. Hier kannst du Positionen wie Data-Warehouse-Analyst, Digital-Analyst oder Data Engineer übernehmen. Diese Rollen konzentrieren sich darauf, große Datenmengen zu sammeln, zu strukturieren und Einsichten daraus zu gewinnen. Auch im Bereich der Marktforschung oder als Research-Manager kannst du tätig sein, wo du Daten analysierst, um Markttrends zu verstehen und strategische Entscheidungen zu unterstützen.
In der Informationsbeschaffung, -erschließung und -aufbereitung kannst du als Informationsmanager arbeiten. Deine Aufgaben umfassen das Organisieren und Optimieren von Informationsflüssen und das Bereitstellen relevanter Daten für verschiedene Stakeholder.
Die IT-Koordination, -Organisation und das -Management bieten ebenfalls vielfältige Möglichkeiten. Als IT-Berater oder IT-Manager bist du für die Planung und Umsetzung von IT-Strategien verantwortlich. Die Rolle eines geprüften IT-Projektleiters oder eines IT-Service-Delivery-Managers könnte ebenfalls zu deinen Aufgaben gehören, wobei du große IT-Projekte leitest oder die Lieferung von IT-Services koordinierst.
Die Qualitätssicherung und das Testing in IT-Prozessen sind weitere essentielle Bereiche. Als IT-Tester oder IT-Qualitätssicherungskoordinator stellst du sicher, dass Software und Systeme den festgelegten Anforderungen und Qualitätsstandards entsprechen.
Wenn du dich für die System- und Softwareentwicklung interessierst, gibt es Positionen wie Information Architect, IT-Entwickler oder Entwickler für Datenvisualisierung. Diese Rollen fordern kreatives Denken und technische Expertise, um innovative Lösungen zu entwickeln und umzusetzen.
Nicht zuletzt besteht auch die Möglichkeit, in der Unternehmensberatung tätig zu sein, wo du als Unternehmensberater Firmen in strategischen Fragen berätst, oder in der wissenschaftlichen Forschung, wo du als Forschungsreferent oder wissenschaftlicher Mitarbeiter neue Erkenntnisse gewinnst.
Auch in der Lehre kannst du einen bedeutenden Beitrag leisten, indem du als Dozent an Hochschulen dein Wissen weitergibst oder als Studiengangkoordinator Studienprogramme entwickelst und betreust.
Jede dieser Rollen erfordert eine Kombination aus technischem Know-how, analytischen Fähigkeiten und oft auch Teamführung. Deine Karriere als Data Scientist kann viele Wege einschlagen, je nachdem, welche Fähigkeiten und Interessen du am meisten einbringen möchtest.

Wie läuft die Ausbildung zum/zur Data scientist ab?

Als Data Scientist stehen dir viele Türen offen, um deine beruflichen und akademischen Fähigkeiten zu erweitern und deine Karrierechancen zu verbessern. Nach einem Bachelorabschluss bietet sich dir die Möglichkeit, durch ein weiterführendes Studium in verschiedenen spezialisierten Feldern deine Expertise zu vertiefen. Studiengänge wie Datenwissenschaft, Data Science, Wirtschaftsinformatik oder Informationsmanagement sind hierbei besonders beliebt und relevant.
Ein Masterstudium in einem dieser Bereiche ermöglicht es dir nicht nur, dein technisches Wissen zu erweitern, sondern auch komplexere Probleme zu lösen und fortschrittlichere Projekte zu leiten. Zu den Fachbereichen, die du in Betracht ziehen könntest, zählen neben den bereits genannten auch Studiengänge wie Informatik, internetbasierte Systeme und E-Services, Finanz- und Wirtschaftsmathematik, Computermathematik, Statistik, IT-Management, Künstliche Intelligenz und Softwaretechnik. Jeder dieser Bereiche bietet spezifische Vertiefungen, die sehr gefragt sind und zu spannenden Karrieremöglichkeiten führen können.
Darüber hinaus könnte eine Promotion eine Überlegung wert sein, besonders wenn du eine Laufbahn in der Forschung oder der Lehre anstrebst. Eine Promotion ist oft eine Voraussetzung für akademische Positionen und kann ebenfalls den Weg zu höheren beruflichen Positionen in der Privatwirtschaft oder der öffentlichen Verwaltung ebnen. In einigen Fällen, insbesondere wenn du eine Professur an einer Hochschule anstrebst, könnte sogar eine Habilitation erforderlich sein.
Indem du dich für eine dieser Weiterbildungswege entscheidest, verbesserst du nicht nur deine Qualifikationen und Karriereaussichten, sondern bleibst auch an der Spitze der technologischen und methodologischen Entwicklungen im Bereich der Data Science.

Passt die Ausbildung zum/zur Data scientist zu mir? (welche Interessen und Fähigkeiten solltest Du haben?)

Wenn du eine Karriere als Data Scientist anstrebst, ist es entscheidend, dass du bestimmte Interessen und Fähigkeiten mitbringst, die dir helfen werden, in diesem dynamischen und anspruchsvollen Feld erfolgreich zu sein. In diesem Text erfährst du, welche das sind.
Interessen
Ein starkes Interesse an theoretisch-abstrakten Aufgaben ist fundamental. Als Data Scientist wirst du häufig mit der Entwicklung von Big-Data-Architekturen betraut, die auf komplexen statistischen Methoden basieren. Dazu gehört auch das Analysieren von unstrukturierten Daten, beispielsweise aus sozialen Netzwerken, um wertvolle Einsichten zu gewinnen. Zusätzlich ist ein Interesse an verwaltend-organisatorischen Tätigkeiten wichtig. Du wirst oft große Datenmengen pflegen und aufbereiten müssen, um sie für Analysen zugänglich zu machen.
Fähigkeiten
Deine Fähigkeiten müssen ebenso vielseitig sein:

1. Numerisches Denken:
   Du solltest in der Lage sein, große Datenmengen mit mathematischen und statistischen Methoden zu analysieren und zu verarbeiten. Diese Kompetenz ist unerlässlich, um Muster und Trends zu erkennen, die nicht offensichtlich sind.
2. Figural-räumliches Denken:
   Das Modellieren von Datenschemata erfordert diese Fähigkeit, um zu verstehen, wie Daten am besten strukturiert werden können.
3. Technisches Verständnis:
   Für die Entwicklung von technischen Verfahren und die Gestaltung von Big-Data-Architekturen ist ein tiefes technisches Verständnis erforderlich.
4. Planungs- und Organisationsfähigkeit:
   Als Data Scientist führst du oft IT-Projekte oder planst den Einsatz von Mitarbeitern. Diese Fähigkeiten helfen dir, Projekte effizient und erfolgreich zu leiten.

Kenntnisse und Fertigkeiten
Zu den spezifischen Kenntnissen und Fertigkeiten gehört unter anderem ausgeprägte Rechenfertigkeiten. Diese sind notwendig, um beispielsweise die Entwicklungskosten für eine Big-Data-Architektur zu berechnen.
Einsatzmöglichkeiten
Mit diesen Fähigkeiten und Interessen bist du besonders gut für das Tätigkeitsfeld der wissenschaftlichen Forschung gerüstet. Dort kannst du innovative Ansätze entwickeln und neue Techniken in der Datenanalyse vorantreiben.
Eine Karriere als Data Scientist erfordert somit eine Kombination aus tiefem theoretischen Verständnis, technischer Expertise und organisatorischen Fähigkeiten. Wenn du diese Interessen und Fähigkeiten mitbringst, bist du auf einem sehr guten Weg, in diesem spannenden Berufsfeld erfolgreich zu sein.

Welche alternativen Stellenangebote sind für Dich als Data scientist interessant?

Alternative Karrieremöglichkeiten für Data Scientists
Als Data Scientist stehst du am Anfang einer spannenden Karriere mit vielen Richtungen, die du einschlagen kannst. Hier sind einige Berufswege, die du vielleicht interessant findest:

1. Data Engineer
   Als Data Engineer fokussierst du dich auf die Entwicklung, Konstruktion und den Unterhalt von Datenarchitekturen wie großen Datenbanken und großskaligen Verarbeitungssystemen. Hier arbeitest du eng mit Big Data Technologien und bist für die Flusssteuerung der Daten in und aus dem Unternehmen verantwortlich.
2. Data-Analyst/Data-Analystin
   In dieser Rolle analysierst und interpretierst du große Datenmengen, um Trends zu erkennen und Berichte zu erstellen, die Geschäftsentscheidungen unterstützen. Ein Data Analyst verwandelt komplexe Daten in klare Einsichten und unterstützt somit die strategische Planung.
3. Data-Consultant
   Als Data-Consultant berätst du Unternehmen in datenbezogenen Fragen. Du hilfst Organisationen, ihre Nutzung von Daten zu optimieren und ihre Geschäfts- und Betriebsstrategien zu verbessern. Diese Rolle erfordert oft sowohl technische als auch geschäftliche Fertigkeiten.
4. Data-Warehouse-Analyst/Data-Warehouse-Analystin
   In dieser Position wirst du mit dem Design, der Implementation und der Wartung von Data-Warehouse-Systemen betraut. Deine Hauptaufgabe ist es, komplexe Daten über mehrere Quellen hinweg zu sammeln und zu konsolidieren, wodurch ein effizientes Datenmanagement gewährleistet wird.
5. Digital-Analyst/Digital-Analystin
   Hier konzentrierst du dich auf digitale Daten und deren Auswirkungen auf das Online-Marketing und E-Commerce. Du analysierst Web-Traffic, Kampagneneffektivität und Kundenverhalten, um digitale Strategien zu optimieren.
6. Information Architect
   Als Information Architect gestaltest du die Strukturierung und Organisation von Informationsumgebungen wie Websites und Datenbanken. Du hilfst dabei, komplexe Systeme benutzerfreundlich zu machen und sicherzustellen, dass Informationen leicht zugänglich sind.
7. Weiterbildungsberufe und Hochschulberufe
   Du kannst dich auch durch Weiterbildung oder ein Hochschulstudium weiter spezialisieren. Berufe wie IT-Entwickler, IT-Lösungsentwickler, Softwareentwickler oder KI-Engineer bieten dir die Möglichkeit, dein technisches Wissen zu vertiefen. Als Informatiker, Mathematiker, Statistiker oder Machine Learning Engineer kannst du hochspezialisierte und forschungsintensive Rollen einnehmen, die dir helfen, komplexe Probleme zu lösen und neue Technologien zu entwickeln.

Unabhängig davon, welchen Weg du einschlägst, die Welt der Daten bietet unendlich viele Möglichkeiten für diejenigen, die bereit sind, Neues zu lernen und sich stetig weiterzuentwickeln.