Data-Scientist: Aufgaben, Ausbildung und Tätigkeitsfelder

Heutzutage ist Data-Science wegen der täglich anfallenden Datenmengen in Unternehmen weltweit ein Thema. Data-Science ist eines der aktuellsten Themen in der IT-Welt. Die Nachfrage ist enorm und Unternehmen setzen Data-Scientists ein, um ihr Geschäft anzukurbeln und ihre Kunden zufriedenzustellen.

Da sich die Daten in Unternehmen und Organisationen immer mehr anhäufen, besteht auch ein Bedarf nach klugen Köpfen, die sich einen Reim auf das Ganze machen können, und dazu gehört auch die Ausbildung zum Data-Scientist. Der Beruf eines Data-Scientists wurde von der Harvard Business Review als der „Sexiest Job of the 21st Century“ bezeichnet. Was also sind die Tätigkeitsfelder von Data-Scientists? 

Ein Data-Scientist ist eine Art Datendetektiv – er oder sie sammelt, analysiert und interpretiert Daten, um Unternehmen zu helfen, intelligente Entscheidungen zu treffen. Diese Rolle ist eine Mischung aus Mathematiker, Statistiker, Wissenschaftler und Computerprogrammierer. In diesem Artikel erklären wir Ihnen, was die Aufgaben eines Data-Scientists sind und wie Sie Data-Scientist werden können!

Von Zahlen zu Erkenntnissen: Die wichtigsten Kompetenzen, die ein Data-Scientist braucht

Was macht ein Data-Scientist eigentlich? Data-scientists jonglieren eine Reihe von Aufgaben. Dies sind ein paar Aufgaben eines Data-Scientists:

1. Sammeln von Daten: Sie ziehen Daten aus allen möglichen Quellen – Datenbanken, APIs oder sogar durch Web Scraping.
2. Bereinigung der Daten: Keiner mag unordentliche Daten! Das Bereinigen und Vorbereiten der Daten ist entscheidend für genaue Ergebnisse.
3. Erforschen der Daten: Mithilfe von Statistiken und visuellen Tools werden die Daten und Trends untersucht, die von Nutzen sein könnten.
4. Modelle erstellen und maschinelles Lernen einsetzen: Zur Lösung von Geschäftsproblemen erstellen Data-Scientists mithilfe von Techniken des maschinellen Lernens prognostische Modelle. Anschließend trainieren sie diese und überprüfen, wie gut sie funktionieren.
5. Data-Visualization: Sie verwandeln komplizierte Daten in leicht verständliche Grafiken, so dass jeder, auch Nicht-Techniker, den Überblick behalten können. Data-Science-Tools wie Tableau oder Matplotlib sind ihre Anlaufstelle für Datenvisualisierungstechniken.
6. Teamwork: Data-scientists arbeiten mit Business-Analysten, IT-Profis und anderen zusammen, um sicherzustellen, dass ihre Datenerkenntnisse mit den Unternehmenszielen übereinstimmen.

Karrieremöglichkeiten für Data-Scientists: Rollen, Gehälter und Wachstumspotenzial

Data Scientists sind wie Schweizer Taschenmesser für Unternehmen und arbeiten in allen möglichen Branchen zur Datenanalyse und Entscheidungsfindung. Im Finanzwesen erforschen sie Markttrends und Verbrauchergewohnheiten, um Strategien für Sales zu entwickeln. Im Gesundheitswesen setzen sie prognostische Analysen ein, um die Ergebnisse der Patienten zu verbessern und die Abläufe zu optimieren. Im Einzelhandel hingegen personalisieren Data-Scientists das Einkaufserlebnis, indem sie analysieren, was Kunden kaufen, und ihnen Produkte empfehlen, die ihnen gefallen.

In der Technologiebranche werden Data-Scientists eingesetzt, um intelligente Algorithmen für maschinelles Lernen zu entwickeln und Produkte aufgrund des Nutzerverhaltens zu optimieren. Auch Marketingteams profitieren davon, wenn Data-Scientists die Ergebnisse von Kampagnen und das Kundenengagement analysieren, denn dadurch werden Strategien verbessert. Kurz gesagt: Data-Scientists sind die Zauberer, die Rohdaten in Gold verwandeln. Das macht sie in allen Branchen unschätzbar wertvoll und auf dem heutigen Arbeitsmarkt sehr begehrt. Aus diesem Grund ist eine Weiterbildung zum Data-Scientist in der heutigen Arbeitswelt eine gute Idee.

Wie man ein Data-Scientist wird: Ausbildung und Studiengänge

Um Data-Scientist zu werden, braucht man so einiges. Hier sind ein paar Punkte dazu:

1. Berufsbild eines Data-Scientists:

Ein Bachelor- oder Masterabschluss in Bereichen wie Informatik, Statistik, Mathematik oder Data-Science ist häufig eine Voraussetzung für eine Data-Science Karriere. Weitergehende Abschlüsse können die Berufsaussichten verbessern.

2. Technische Fähigkeiten:

Die Beherrschung von Programmiersprachen wie Python oder R ist von entscheidender Bedeutung, ebenso wie Erfahrungen mit SQL für das Datenbankmanagement. Weitere Aufgaben eines Data-Scientists sind Vertrautheit mit Machine-Learning-Bibliotheken (z. B. TensorFlow, scikit-learn).

3. Praktische Erfahrung:

Viele Data-Scientists sammeln Erfahrungen durch Praktika oder Einstiegspositionen, die Datenanalysen oder technische Aufgaben beinhalten. Kontinuierliches Lernen durch Online-Kurse und Zertifizierungen kann ebenfalls von Vorteil sein. Data-Scientist Gehaltsaussichten sehen wie folgt aus: Der Stundenlohn beträgt durchschnittlich 28,80 Euro.

Wie Data-Scientists Unternehmen helfen, klügere Entscheidungen zu treffen

Data-Scientists sind die selbstgemachte Soße hinter intelligenteren Geschäftsentscheidungen. Die Aufgaben eines Data-Scientist bestehen darin, Rohdaten zu verarbeiten und in Erkenntnisse umzuwandeln, die Unternehmen dabei helfen, besser zu planen. Es hilft ihnen auch reibungsloser zu arbeiten und Innovationen zu fördern. Da Unternehmen weiterhin Berge von Daten erzeugen, werden die Fähigkeiten von Data-Scientists bei der Entwicklung von Erfolgsstrategien immer wichtiger.

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