Definition: Data Scientist
Der Beruf des Data Scientist, also des Datenwissenschaftlers, ist so vielseitig wie die Datenmengen, mit denen er arbeitet. Im Kern besteht seine Aufgabe darin, große Datenmengen zu sammeln. Aus den Rohdaten generiert er wertvolle Erkenntnisse, die dem Unternehmen, seinem Arbeitgeber oder Auftraggeber, helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Er ist somit nicht nur Zahlenjongleur, sondern auch strategischerArchitekt der digitalen Transformation. Mit seinen Analysen treibt der Data Scientist (datengetriebene) Innovationen voran und kann so einen entscheidenden Beitrag zum Unternehmenserfolg leisten.
Er nimmt dabei eine Rolle zwischen Technologie und Business ein und bewegt sich im Spannungsfeld zwischen technischen Herausforderungen und strategischen Unternehmenszielen. Gerade deshalb muss er verschiedene Kompetenzen in einer Person vereinen. Dazu gehören ein hohes technologisches Verständnis, mathematische Präzision, aber auch betriebswirtschaftliche Intuition und Weitblick.
Häufig wird die Position des Data Scientist mit dem klassischen Data Analyst verwechselt. Der Data Analyst untersucht aber in erster Linie historische Daten. Der Data Scientist wiederum blickt in die Zukunft: Er entwickelt komplexe Modelle, die Prognosen für die Zukunft ermöglichen.
Eine weitere Data-Rolle, die wir aufführen möchten, ist der Data Engineer. Ein Data Engineer entwickelt, testet und wartet Datenbanken, mit denen der Datenwissenschaftler wiederum arbeitet.
Kernaufgaben der Data Science: Mehr als nur Zahlen und Daten
Data Scientists sind moderne Datendetektive. Sie arbeiten mit gigantischen Datenmengen aus verschiedensten Unternehmensbereichen, aus denen sie relevante Informationen identifizieren, sammeln und analysieren. Als Datenwissenschaftler erkennen sie hier verborgene Muster und sagen Trends vorher. Zudem visualisieren sie komplexe Zusammenhänge. Auf Grundlage dieser Erkenntnisse können Unternehmensentscheidungen zum Beispiel mit Blick auf das Kundenverhalten, Produktentwicklung oder Risikomanagement getroffen werden.
Etwas konkreter beschrieben, sehen die Aufgaben so aus: Um aus rohen Daten strategisch nutzbare Ergebnisse zu ermitteln, arbeiten die Analysten mit hochentwickelten analytischen Methoden und Technologien (z. B. Advanced Analytics und Predictive Analytics). Durch den Einsatz von Machine Learning, Big Data Technologien und komplexen statistischen Modellen überführen sie große Datenmengen in „Smart Data“, also in präzise, vorausschauende Informationen. Ein Schwerpunkt liegt dabei im maschinellen Lernen. Hier entwickeln Data Scientists intelligente Systeme, die selbstständig aus Daten lernen, Vorhersagemodelle erstellen und Prozesse intelligent automatisieren.
In ihrer Position sind Datenwissenschaftler dann Brückenbauer, und zwar zwischen Technologie und Management. Sie präsentieren ihre Analysen für die jeweiligen Zielgruppen verständlich und beraten das Management strategisch. Die aus ihrer Tätigkeit gewonnenen Daten und Informationen können dem Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.
Die wichtigsten Aufgaben eines Data Scientists auf einen Blick:
- Datensammlung und -integration: Identifizierung, Extraktion und Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, APIs, Unternehmenssystemen und externen Datenquellen
- Datenbereinigung: Behandlung fehlender Werte sowie Transformation der Daten in ein analysetaugliches Format
- Datenanalyse: Tiefgehende Untersuchung der Daten durch statistische Methoden
- Entwicklung von Vorhersagemodellen: Konstruktion, Training und Validierung von Machine-Learning-Modellen
- Modelloptimierung: Kontinuierliche Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit
- Berichterstattung: Erstellung verständlicher (Daten-) Visualisierungen für Stakeholder
- Implementierung von Predictive Analytics: Entwicklung von Systemen zur Vorhersage zukünftiger Trends
- Technologische Innovation: Kontinuierliche Erforschung und Implementierung neuer Technologien und Methoden
- Interdisziplinäre Zusammenarbeit: Enger Austausch mit u. a. Marketing, Vertrieb, Produktentwicklung, um in den verschiedenen Fachbereichen datengetriebene Lösungen zu entwickeln
Technische Fähigkeiten und Skills, die ein Data Scientist mitbringen muss
Die Aufgaben lassen es bereits ahnen: Wer als Data Scientist Erfolg haben möchte, benötigt ein breit aufgestelltes technisches Kompetenzprofil. Und das geht weit über reine Programmierkenntnisse hinaus. Denn die Fähigkeit, komplexe Datenanalysen durchzuführen und innovative Lösungen zu entwickeln, erfordert eine Kombination aus technischer wie auch methodischer Expertise.
Programmiersprachen
Data Scientists müssen fundierte Programmierkenntnisse vorweisen. Das können z. B. sein:
- Python: Schlüsselsprache für Datenanalyse
- R: Speziell für statistische Berechnungen und grafische Datenvisualisierungen
- SQL: Unerlässlich für Datenbankabfragen, Datenextraktion und -manipulation
- Java: Wichtig für skalierbare Unternehmensanwendungen und Big-Data-Verarbeitung
Methodische Kompetenzen
Neben technischen Fähigkeiten erfordern moderne Data Science-Rollen ein tiefes Verständnis fortschrittlicher analytischer Methoden:
- Statistische Analyse: Fundierte Kenntnisse in deskriptiver und inferenzieller Statistik
- Machine Learning Algorithmen: Beherrschung von Klassifikations-, Regressions- und Clustering-Techniken
- Big Data Technologien: Kompetenz in Big Data Tools wie Hadoop, Spark und Kafka
- Cloud Computing: Erfahrung mit Cloud-Infrastrukturen wie AWS, Azure und Google Cloud für skalierbare Datenanalysen
Soft Skills als Schlüsselkompetenzen
Doch nicht nur die fachliche Expertise macht einen guten Data Scientist aus. Auch Soft Skills sind entscheidend, um sich von einem reinen Datenmenschen zu unterscheiden und die Rolle als Data Scientist in einem Unternehmen erfolgreich ausfüllen zu können. Hilfreich ist eine Kombination aus kommunikativen, analytischen und sozialen Kompetenzen:
- Kommunikationsfähigkeit: Ein Data Scientist muss mit verschiedenen Stakeholdern arbeiten und deshalb komplexe technische Sachverhalte für Nicht-Techniker verständlich erklären können.
- Kritisches Denken: Er muss Daten, Methoden und Ergebnisse mit einer gesunden Portion Skepsis hinterfragen.
- Problemlösungskompetenz: Komplexe Herausforderungen erfordern mitunter auch kreative Lösungen jenseits technischer Ansätze.
- Teamfähigkeit: Als Data Scientist muss man mit Kolleginnen und Kollegen aus unterschiedlichen Disziplinen zusammenarbeiten.
- Begeisterungsfähigkeit: Sich schnell verändernde Technologielandschaften erfordern eine schnelle Einarbeitung in neue Technologien. Eine große Portion Begeisterung und Neugier sind ein Muss.
Data Scientists benötigen ein umfassendes Kompetenzprofil. das neben Programmierkenntnissen auch methodische und Soft Skills umfassen muss.
Berufliche Perspektiven
Die beruflichen Aussichten sind gut, denn der Markt für Data Scientists wächst kontinuierlich. Nahezu jede Branche benötigt heute Experten, die Daten analysieren, daraus Strategien entwickeln und so Innovationen vorantreiben. Besonders gefragt sind Data Scientists in Technologieunternehmen, im Gesundheitswesen, in der Finanzbranche, im E-Commerce und in der Produktentwicklung.
Die guten Jobperspektiven setzen aber voraus, dass ein Data Scientist stets up to date bleibt und sich beständig weiterbildet. Die Digitalisierung verändert Aufgabenfelder und Anforderungsprofile, und der Wettbewerb um die Spitzenposition in der Datenwissenschaft und -analyse nimmt zu.
Ausbildung und Weiterbildung: Der Weg zum Data Scientist
Es gibt nicht den einen, klassischen Ausbildungsweg. Stattdessen führen verschiedene Wege in Data Science-Positionen. Oft ist der Karriereweg geprägt von einer Kombination aus akademischer Ausbildung und kontinuierlicher Weiterbildung. Insbesondere Letzteres macht erfolgreiche Data Scientists aus, denn nur wer neugierig bleibt und sich fachlich und methodisch weiterentwickelt, kann mit den rasanten technologischen Fortschritten Schritt halten.
Akademische Grundausbildung
Als fundierte wissenschaftliche Basis kommen z. B. folgende Studiengänge in Frage:
- Informatik: Vermittelt tiefgreifende Programmier- und Algorithmen-Kompetenzen.
- Mathematik: Bietet eine hervorragende Grundlage für statistische Modellierung und analytisches Denken.
- Statistik: Lehrt fortgeschrittene Methoden der Datenanalyse und wissenschaftlichen Bewertung.
Spezifische Weiterbildungsmöglichkeiten
Um die Karrierechancen zu optimieren und fachlich up to date zu bleiben, setzen viele Data Scientists zudem auf:
- Spezialisierte Weiterbildungsprogramme, etwa in Machine Learning und Artificial Intelligence (AI)
- Zertifizierungen von Technologieanbietern wie Google, Microsoft und Amazon Web Services (AWS)
Praktische Projekterfahrung
Neben Fortbildungen spielen praktische Kompetenzen eine entscheidende Rolle. Das gelingt durch z. B.:
- Entwicklung eigener Projekte und Portfolios
- Teilnahme an Hackathons und Data Science-Wettbewerben
- Praktika in Unternehmen verschiedener Branchen
- Beiträge zu Open-Source-Projekten
- Networking in Fachcommunities und auf Konferenzen
Wie hoch ist das Gehalt eines Data Scientists?
Das Gehalt eines Data Scientists variiert stark und wird von verschiedenen Faktoren wie Unternehmensgröße, Branche, Standort, Erfahrungsniveau und speziellen Fähigkeiten beeinflusst.
In Deutschland liegt das durchschnittliche Jahresgehalt für Data Scientists typischerweise zwischen 55.000 und 85.000 Euro, wobei Berufseinsteiger mit etwa 45.000 bis 60.000 Euro beginnen und erfahrene Experten oder Spezialisten in Großstädten wie München oder Frankfurt bis zu 100.000 Euro und mehr verdienen können. (1, 2) In Tech-Unternehmen und Konzernen mit hohem Datenbedarf können die Gehälter sogar noch höher ausfallen, insbesondere wenn Data Scientists zusätzliche Kompetenzen in Machine Learning, künstlicher Intelligenz oder komplexen Programmiersprachen mitbringen. Zudem werden neben dem Grundgehalt häufig variable Vergütungsbestandteile wie Boni, Aktienoptionen oder Zusatzleistungen angeboten, die das Gesamtpaket abrunden. In Österreich liegt das durchschnittliche Gehalt für Data Scientists zwischen 50.000 und 56.000 Euro (3), wobei auch hier ein Jahresgehalt bis zu 80.000 Euro möglich ist, abhängig von der Unternehmensgröße, der Branche und der Berufserfahrung (4).
Fazit: Ein Data Job mit Zukunft
Data Scientists sind die Übersetzer der digitalen Sprache. Sie wandeln Zahlen in Strategien, Daten in Entscheidungen und Informationen in Wettbewerbsvorteile um. Die Bedeutung von Data Scientists wird in den kommenden Jahren weiter wachsen. Mit der zunehmenden Digitalisierung und dem Siegeszug von Künstlicher Intelligenz werden Experten gesucht, die Daten nicht nur verstehen, sondern auch strategisch interpretieren können.
Quellen:
1: Gehälter als Data Scientist in Deutschland (Zuletzt abgerufen am 16.12.2024 unter glasdoor.de)
2: Jährliche Bruttomediangehälter von KI-Fachkräften in Deutschland im Jahr 2023 (Zuletzt abgerufen am 16.12.2024 unter statista.com)
3: Gehalt als Data Scientist in Österreich (zuletzt abgerufen am 28.01.2024 unter Stepstone.at)
4: Mögliche Gehaltsspanne für Data Scientists in Österreich (zuletzt abgerufen am 28.01.2024 unter kununu.com)
Der Data Scientist (Zuletzt abgerufen am 16.12.2024 unter statista.com)
Berufsbild Data Scientist (Zuletzt abgerufen am 16.12.2024 unter arbeitsagentur.de)
Hinweis: In diesem Text wird die männliche Form für personenbezogene Hauptwörter benutzt (z.B. „der Data Scientistr“). Dies dient allein dem Lesefluss, es sind alle Geschlechter gemeint.
