Wie wird man Data Scientist? Voraussetzungen, Skills und Gehalt im Überblick
Data Scientists sind gefragte Experten in einer datengetriebenen Welt. Lerne alles über den Karriereweg, die Voraussetzungen und die Verdienstmöglichkeiten.
Von „Big Data“ zu „Smart Data“: Wie wird man eigentlich Data Scientist?
Jede Interaktion, jeder Klick und jede Transaktion in unserer digitalisierten Welt generiert zahlreiche Daten, die für Unternehmen und Organisationen enormen Wert haben können. Data Scientists versuchen, aus diesen riesigen Datenmengen Erkenntnisse abzuleiten, die dann als Grundlage für zukünftige Entscheidungen genutzt werden können.
Doch was macht ein Data Scientist genau? Welche Fähigkeiten brauchst du, um in diesem Beruf erfolgreich zu sein? Und: Wie wird man Data Scientist?
Was macht ein Data Scientist?
Data Scientists arbeiten an der Schnittstelle von IT, Statistik und Business. Das Berufsfeld gleicht dabei einer Art digitaler Archäologie: Data Scientists graben sich durch Berge von Daten, bereinigen und sortieren sie sorgfältig und setzen die Fragmente dann zu einem größeren Bild zusammen, das – im besten Fall – neue Einsichten offenbart.
Dabei nutzen sie fortschrittliche Analysemethoden und Algorithmen, um Muster und Trends zu erkennen. Die Ergebnisse werden häufig in Form von Berichten und Visualisierungen aufbereitet, um sie für Entscheidungsträger verständlich zu machen.
Mögliche Einsatzgebiete für Data Scientists
- Business Intelligence: Hier durchforstest du z.B. Unternehmensdaten, um Optimierungspotenziale aufzudecken.
- Künstliche Intelligenz und Machine Learning: In diesem Bereich bringst du als Datenexpert:in Computern bei, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen.
- Big Data Analytics: Als eine Art digitale:r Architekt:in baust du Systeme, die riesige Datenmengen verarbeiten und analysieren können.
- Predictive Analytics: Hierbei nutzen Data Scientists historische Daten, um vorherzusagen, welche Wahrscheinlichkeiten unterschiedliche Zukunftsszenarios haben.
- Gesundheitswesen: Als Daten-Diagnostiker:in unterstützt du Ärztinnen und Ärzte bei der Früherkennung von Krankheiten oder der Entwicklung personalisierter Behandlungen.
- Finanzsektor: Hier ist es Aufgabe von Data Scientists, Betrugsmuster aufzuspüren und Risiken zu berechnen.
- E-Commerce: Im Handel optimierst du Empfehlungssysteme und analysierst das Kundenverhalten in Online-Shops und auf Websites.
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Wie wird man Data Scientist?
Der Weg zum Data Scientist führt in der Regel über ein Studium in einem relevanten Fachgebiet wie Informatik, Mathematik, Statistik oder Wirtschaftsinformatik. Viele Universitäten bieten mittlerweile spezialisierte Studiengänge im Bereich Data Science an.
Neben einem Bachelor-Abschluss ist oft ein Master-Abschluss oder eine Promotion von Vorteil, insbesondere wenn du auf der Karriereleiter nach ganz oben willst. Viele Universitäten und Fachhochschulen bieten inzwischen dedizierte Master-Studiengänge in Data Science an, die eine ideale Vorbereitung auf den Beruf darstellen.
Welche Weiterbildungsmöglichkeiten für Data Scientists gibt es?
Wie bei vielen Berufen, die im Technologiesektor angesiedelt sind, gilt auch für die Welt der Data Science: Lernen ist ein lebenslanger Prozess! Data Science entwickelt sich mit atemberaubender Geschwindigkeit. Was gestern noch Zukunftsmusik war, ist heute schon Standard. Daher ist kontinuierliche Weiterbildung nicht nur eine Option, sondern eine Notwendigkeit. Möglichkeiten, um am Ball zu bleiben, sind u.a. Zertifizierungen, Fachkonferenzen und Workshops.
So bieten z.B. die University of Pittsburgh einen kostenpflichtigen Online-Kurs „Master Data-Science“ und das Imperial College London einen „Master of Science in Machine Learning and Data Science“ über die Plattform Coursera an. Daneben gibt es aber auch zahlreiche Spezialisierungen und Zertifikate, die für kleines Geld oder kostenlos zu haben sind. [1] Weiter Fortbildungsmöglichkeiten finden sich auch auf den Platformen edX oder Udacity.
Quereinstieg Data Scientist
Da es das Berufsbild des Data-Scientist noch nicht sehr lange gibt, sind in diesem Berufsfeld Quereinsteiger:innen recht oft anzutreffen. Viele Data Scientists haben ursprünglich in anderen Bereichen wie Informatik, Ingenieurwesen, Mathematik, Physik, Wirtschaft oder sogar Geisteswissenschaften gearbeitet und sich dann in die Data Science eingearbeitet. Dank der Vielzahl an Lernressourcen, Online-Kursen und praktischen Projekten ist der Übergang heute einfacher denn je.
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Welches Know-how und welche Skills braucht ein Data Scientist?
Erfolgreiche Data Scientists verfügen über eine Vielzahl von Fähigkeiten und Kenntnissen. Hier ein Überblick über die wichtigsten:
Technische Fähigkeiten
- Programmierkenntnisse: Skills in Programmiersprachen wie Python, R. oder SQL. Python ist besonders beliebt, da es eine große Anzahl von Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Scikit-Learn bietet, die speziell für die Datenanalyse entwickelt wurden. R hingegen wird bevorzugt, wenn es um statistische Analysen geht. SQL-Kenntnisse sind wichtig, um auf relationale Datenbanken zuzugreifen und effiziente Datenabfragen durchzuführen.
- Statistische Fähigkeiten: Ein tiefes Verständnis von statistischen Methoden ist zentral, um aussagekräftige Analysen durchzuführen und Hypothesen zu testen. Data Scientists nutzen Statistik, um Verteilungen zu analysieren, Korrelationen zu erkennen und Prognosen zu erstellen.
- Kenntnisse in Machine Learning: Machine Learning ist ein Schlüsselbereich der Data Science. Data Scientists sollten in der Lage sein, Machine-Learning-Modelle zu entwickeln, zu trainieren und zu optimieren. Dies umfasst das Verständnis von Algorithmen wie Entscheidungsbäumen, Random Forests, k-Means-Clustering und neuronalen Netzwerken.
- Datenbank- und Big-Data-Technologien: Da Data Scientists häufig mit großen Datenmengen arbeiten, ist der Umgang mit Datenbanken wie MySQL, PostgreSQL oder NoSQL-Datenbanken (z.B. MongoDB) notwendig. Darüber hinaus müssen sie Tools wie Hadoop, Spark oder Kafka beherrschen, die speziell für das Management und die Verarbeitung von Big Data entwickelt wurden. Diese Technologien ermöglichen es, große Datenmengen in verteilten Systemen effizient zu speichern und zu verarbeiten, was insbesondere in Unternehmen mit komplexen Datensätzen unverzichtbar ist.
- Datenvisualisierung: Ein weiterer wichtiger technischer Skill ist die Fähigkeit, Daten klar und präzise zu visualisieren. Tools wie Matplotlib, Seaborn, Tableau oder Power BI helfen dabei, komplexe Datenmuster verständlich darzustellen und Ergebnisse ansprechend zu präsentieren. Gute Visualisierungen erleichtern es, Trends, Anomalien oder Korrelationen in den Daten zu erkennen und machen Analysen auch für Nicht-Experten nachvollziehbar.
- Kenntnisse in Cloud-Computing: Viele datengetriebene Anwendungen laufen heute auf Cloud-Plattformen wie AWS, Google Cloud oder Microsoft Azure. Data Scientists sollten wissen, wie sie Cloud-Dienste für Datenverarbeitung, Modelltraining und -bereitstellung nutzen können.
Neben den technischen Fähigkeiten sind Soft Skills wichtig, um im Beruf erfolgreich zu sein.
Soft Skills
- Analytisches Denken und Problemlösungskompetenz: Data Scientists müssen komplexe Probleme in kleinere, lösbare Teilaufgaben zerlegen können.
- Kommunikationsfähigkeit: Die Fähigkeit, komplexe Analysen und Ergebnisse auch für Nicht-Expert:innen verständlich zu erklären, ist entscheidend. Als Data Scientist musst du auch gut Geschichten erzählen können, um Daten zum Leben zu erwecken.
- Branchenkenntnisse: Ein Verständnis für den jeweiligen Geschäftsbereich hilft, die richtigen Fragen zu stellen und relevante Erkenntnisse zu gewinnen. Ein Data Scientist in der Automobilindustrie sollte zum Beispiel verstehen, wie Autos gebaut werden.
- Ethisches Bewusstsein: Data Scientists müssen sich der ethischen Implikationen ihrer Arbeit bewusst sein, insbesondere in Bezug auf Datenschutz und Fairness. Sie hüten oft sensible Informationen und tragen große Verantwortung.
- Teamfähigkeit: Data Science ist selten eine Einzelaufgabe. Ein Data Scientist arbeitet oft in interdisziplinären Teams, in denen die Zusammenarbeit mit Kollegen aus unterschiedlichen Fachbereichen (IT, Marketing, Management) wichtig ist, um gemeinsam Projekte erfolgreich umzusetzen.
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In welchen Branchen arbeiten Data Scientists?
Data Scientists können in nahezu allen Branchen ein Zuhause finden. Natürlich sind besonders Technologieunternehmen und Start-ups, die im digitalen Sektor angesiedelt sind, an den Datenspezialist:innen interessiert. Aber auch Finanzdienstleister und Banken, E-Commerce- und Online-Plattformen sowie Firmen aus dem Gesundheitswesen und der Pharmabranche können die Expertise von Data Scientists nutzen.
Nicht zuletzt sind mit der Digitalisierung vieler Lebens- und Arbeitsbereiche auch die Automobilindustrie, der Energiesektor, der Einzelhandel, der Öffentliche Sektor und Forschungseinrichtungen mögliche Arbeitgeber geworden. Beratungsunternehmen, die sich auf Data Analytics spezialisiert haben, sind ebenfalls wichtige Ansprechpartner für Data Scientists auf Jobsuche.
Egal in welcher Branche: grundsätzlich gilt der Beruf des Data Scientists als sehr zukunftssicher, da datengetriebene Entscheidungsprozesse in nahezu allen Branchen immer wichtiger werden und die Nachfrage nach Expert:innen für Datenanalyse kontinuierlich steigt.
Wie sind die Karriereaussichten für Data Scientists – und welches Gehalt kannst du erwarten?
Die Karriereaussichten für Data Scientists sind ausgezeichnet. Laut einer Studie des Branchenverbands Bitkom gab es 2023 in Deutschland rund 149.000 offene Stellen für IT-Fachkräfte[2], wobei Data Scientists zu den gefragtesten Spezialist:innen gehören[3].
Das Gehalt von Data Scientists variiert je nach Erfahrung, Qualifikation und Branche. Berufseinsteiger:innen können mit einem Jahresgehalt zwischen 45.000 und 60.000 Euro rechnen[4]. Mit zunehmender Erfahrung und Verantwortung kann das Gehalt auf bis zu 80.000 Euro oder mehr steigen[5]. In Führungspositionen bei großen Technologieunternehmen können im Laufe der Karriere sogar sechsstellige Jahresgehälter möglich sein.
Fazit – Data Scientists als Schlüsselspieler in einer datengetriebenen Welt
Wenn du eine Leidenschaft für Daten, Technologie und die Lösung von Problemen hast, könnte dieser Karriereweg genau das Richtige für dich sein. Die Kombination aus technischem Know-how, analytischem Denken und Kommunikationsfähigkeit macht Data Scientists zu gefragten Expert:innen in einer zunehmend datengetriebenen Welt.
Das Wichtigste in Kürze – Wie wird man Data-Scientist?
- Data Scientists analysieren große Datenmengen, um wertvolle Erkenntnisse für Unternehmen abzuleiten. Ihre Arbeit dient als Grundlage für strategische Entscheidungen.
- Sie kombinieren Kenntnisse aus IT, Statistik und Business, um aus Daten relevante Informationen zu extrahieren. Dabei setzen sie auf fortschrittliche Analysemethoden und Algorithmen.
- In der Business Intelligence analysieren sie Unternehmensdaten, um Optimierungspotenziale zu identifizieren. Die Ergebnisse bereiten sie verständlich für Entscheidungsträger auf.
- Im Bereich Machine Learning entwickeln Data Scientists Modelle, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Diese Modelle finden Anwendung in vielen Branchen.
- Predictive Analytics nutzt historische Daten, um zukünftige Szenarien zu berechnen. Dadurch werden Wahrscheinlichkeiten für bestimmte Entwicklungen aufgezeigt.
- Der Weg zum Data Scientist führt oft über ein Studium in Informatik, Mathematik oder Statistik. Ein Master-Abschluss oder eine Promotion ist von Vorteil, um höhere Positionen zu erreichen.
- Eine kontinuierliche Weiterbildung ist notwendig, da sich die Technologien rasant weiterentwickeln. Online-Kurse, Zertifizierungen und Workshops helfen, auf dem neuesten Stand zu bleiben.
- Wichtige technische Fähigkeiten umfassen Programmierkenntnisse, Statistik und Datenbanktechnologien. Soft Skills wie analytisches Denken und Kommunikationsfähigkeiten sind ebenfalls essenziell.
- Data Scientists arbeiten in verschiedensten Branchen, darunter Technologie, Finanzen, E-Commerce und Gesundheitswesen. Auch Beratungsunternehmen bieten viele Jobmöglichkeiten.
- Die Gehälter für Data Scientists variieren je nach Erfahrung und Branche. Einsteiger verdienen zwischen 45.000 und 60.000 Euro jährlich, erfahrene Spezialisten deutlich mehr.
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