Data Scientist

Ein Data Scientist analysiert große Datenmengen, erkennt Muster in den Daten und hilft Unternehmen so bei ihren Entscheidungen. Die Aufgaben, das Gehalt und die Voraussetzungen für den Job als Data Scientist erfährst du in unserem Beitrag und im Video .

Was macht ein Data Scientist?

Als Data Scientist arbeitest du mit riesigen Datenmengen (Big Data ) aus meist mehreren unterschiedlichen Quellen. Deine Aufgabe ist es, diese Daten zu strukturieren, genauer zu analysieren und darin Muster zu erkennen.

Das machst du, damit Unternehmen anhand dieser Muster und Trends Geschäftsentscheidungen treffen und Unternehmensziele erfüllen können. Ein Beispiel dafür wäre ein Online-Shop, der das Suchverhalten seiner Nutzer vorhersehen oder die Personalisierung von Werbung effektiver gestalten möchte.

Du arbeitest als Data Scientist mit mehreren Abteilungen (z. B. Marketing, Finanzen, IT, Management) zusammen. Deshalb hast du als Data Scientist ganz verschiedene Aufgaben:

• Zielsetzung: Anhand der Suche nach Verbesserungsmöglichkeiten legst du mit der Geschäftsführung Ziele und Fragestellungen für die Datenanalyse fest.
  
  
• Data Wrangling: Um eine gründliche Datenbasis zu schaffen, sammelst du aus verschiedenen Quellen Daten, die du — wenn nötig — bereinigst und strukturierst.
  
  
• ETL-Prozess: Da dir die Daten oft unstrukturiert vorliegen, musst du sie aus verschiedenen Quellen extrahieren, in geeignete Formate transformieren und in eine Datenbank laden.
  
  
• Datenanalyse: Du untersuchst die Beziehungen zwischen den Daten, indem du bestimmte Strukturen und Muster identifizierst.
  
  
• Modellierung von Daten: Die Entwicklung von neuen Analysemethoden (z. B. Machine Learning -Modelle), um Fehler bei der Datenaufbereitung zu erkennen, gehört auch zu deinen Aufgaben.
  
  
• Erstellen von Prognosen & Handlungsempfehlungen: Mit geeigneten analytischen Verfahren (Advanced Analytics, Predicitive Analytics) triffst du Vorhersagen und leitest Trends ab, die dem Unternehmen bei Entscheidungen helfen.
  
  
• Dokumentation & Reporting: Deine Ergebnisse fasst du zusammen und stellst sie mit Grafiken und Modellen vor, damit die Vorhersagen nachvollziehbarer sind.
  
  
• Wissenschaftliches Arbeiten: Für die Datenanalyse und um Prognosen zu erstellen und zu testen, verwendest du statistische und mathematische Methoden und nutzt verschiedene Programmiersprachen.

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Was verdient ein Data Scientist?

Durch einen Masterabschluss kann sich dein durchschnittliches Einstiegsgehalt als Data Scientist mit 51.400 € brutto im Jahr sehen lassen. Nach ungefähr fünf Jahren Berufserfahrung steigt dein Data Scientist Gehalt auf etwa 65.800 €. Sammelst du insgesamt zwischen sechs und neun Jahre Berufserfahrung, kannst du mit ungefähr 75.200 € pro Jahr rechnen. Bist du schon über zehn Jahre im Beruf, beläuft sich dein Jahresbruttogehalt auf mindestens 87.600 €.

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Derzeit beträgt das jährliche Durchschnittseinkommen eines Data Scientists 62.600 € brutto. Wie du siehst, ist die Bezahlung überdurchschnittlich gut! Das Gehalt fällt je nach Bundesland, Branche und Unternehmensgröße unterschiedlich aus.

Deine Karrierechancen stehen aber allgemein sehr gut: Data Scientists sind besonders wichtig bei Geschäftsentscheidungen aller Art — ihr Talent bei der Datenanalyse ist in zahlreichen Unternehmen gefragt.

Wie verschiedene Faktoren deinen Gehalt beeinflussen und wie du es erhöhen kannst, erfährst du in unserem Beitrag zum Data Scientist Gehalt .

Wie wird man Data Scientist? Voraussetzungen und Fähigkeiten

Die Voraussetzungen und Fähigkeiten, die du als Data Scientist benötigst, erfährst du jetzt.

Ausbildung / Studium

Für einen Job als Data Scientist solltest du ein erfolgreich abgeschlossenes Masterstudium in Data Science haben. Du hast die Möglichkeit, dual zu studieren: So sammelst du Berufserfahrung und lernst typische unternehmensrelevante Prozesse kennen. Aber auch Absolventen anderer naturwissenschaftlicher Studiengänge haben die Chance, mit ihrem Wissen und ihren Fähigkeiten in den Bereich Data Science einzusteigen:

• Bachelor und Master: Data Science
• andere Studiengänge: Informatik, Wirtschafts-/Betriebswissenschaften, Mathematik, Statistik

Du kannst mit einem höheren Gehalt rechnen, wenn du noch zusätzlich zum Master eine Promotion vorweisen kannst. Hast du einen Abschluss nicht direkt in Data Science, kannst du bei Unternehmen punkten, wenn du in deinem Studiengang einen Schwerpunkt in Data Analytics oder Data Management hattest.

Da für den Beruf als Data Scientist ein solides Fachwissen und technische Must-haves Voraussetzungen sind, ist es als Quereinsteiger nicht so leicht, den Weg in diesen Bereich zu finden. Der Beruf des Data Scientists ist aber so gefragt, dass auch ein Quereinsteiger mit den richtigen Fähigkeiten und Kenntnissen Chancen hat.

Technologien / Programme

Bei der Aufbereitung und Analyse von großen Datenmengen nutzt ein Data Scientist verschiedene Methoden und Technologien aus der Statistik, Informatik und Mathematik. Deshalb ist es vorteilhaft, wenn du dich mit einigen Tools und Programmiersprachen auskennst. Dazu zählen:

• Programmiersprachen (R, Python, Java, MATLAB, Scala, Perl, C/C++)
• BI-Tools, Analyse-Software und Datenvisualisierung (SAS, Tableau, PowerBI, D3.js)
• Datenspeichersysteme (Hadoop, Data Warehouse)

Tipp: Du musst natürlich nicht in allen Technologien Kenntnisse haben, aber mit einem umfangreicheren Wissen punktest du bei Unternehmen einfacher.

Persönliche Fähigkeiten / Soft Skills

Neben dem technischen Know-how und wissenschaftlichen Fachkenntnissen benötigst du als Data Scientist auch einige Soft Skills — schließlich arbeitest du mit vielen anderen Abteilungen zusammen. Wichtige persönliche Fähigkeiten für Datenwissenschaftler sind daher:

• Kommunikationsfähigkeit und Verhandlungsgeschick
• hohe Lernbereitschaft, um neue Analyseverfahren und -tools zu verstehen und anzuwenden
• Kreativität
• lösungsorientiertes Handeln
• kritisches Denken
• analytische Fähigkeiten
• betriebswirtschaftliches Verständnis

Zum Beruf des Data Scientists gehören also umfassende Kenntnisse aus den Bereichen Statistik, Informatik und Mathematik. Außerdem sind persönliche Fähigkeiten wichtig: Vorteilhaft sind zum Beispiel Kreativität, aber auch betriebswissenschaftliches Verständnis.

Wo arbeitet ein Data Scientist?

Data Scientist Jobs findest du in den verschiedensten Branchen. Denn Geschäftsführer wollen die Informationen aus großen Datenmengen nutzen, um Prozesse des Unternehmens zu optimieren. Beispielsweise ist ein Ziel in der Logistik, Fahrpläne zu optimieren. Im E-Commerce ist es wichtig, vorhersehen zu können, wie sich Kunden beim Einkaufen online verhalten oder herauszufinden, wieso Kunden Waren zurückschicken. Als Data Scientist kannst du in diesen großen Branchen arbeiten:

• Logistik
• Online-Handel
• Werbung & Marketing
• Energieversorgung
• Medizin / Gesundheitswesen
• Automobilbranche
• Versicherungs- und Bankwesen

Karrierechancen und Spezialisierung

Du hast als Data Scientist sehr gute Karriereperspektiven: Nach einiger Erfahrung als Junior Data Scientist steigst du bald zum Senior Data Scientist auf. In dieser Position fallen auch Manageraufgaben an, zu denen die Verantwortung für dein eigenes Team gehört.

Um auf dem neuesten Stand bei Entwicklungen auf dem Markt und in der Technik zu bleiben, bildest du dich als Data Scientist mit Fortbildungen, Seminaren, Online-Kursen und selbstständigem Lernen stetig weiter. So kannst du dich vor allem in Großunternehmen auf bestimmte Anwendungsbereiche spezialisieren:

Abgrenzung: Data Engineer vs. Data Scientist

Bei neueren Jobbezeichnungen ist die Abgrenzung zwischen ähnlichen Berufen nicht einfach. Data Engineers und Data Scientists haben auch tatsächlich viele Aufgabenbereiche, die sich überschneiden. Es gibt aber einige Unterschiede zwischen den beiden Berufen:

• Fokus: Während der Data Scientist ein breiter gefasstes Aufgabengebiet hat, konzentriert sich ein Data Engineer vor allem auf die Infrastruktur von Daten.
• Ausgangspunkt: Der Data Scientist formuliert selbst Fragestellungen, die er mithilfe der Datenanalyse beantwortet. Data Engineers sammeln und strukturieren Daten auf Basis einer vorgegebenen Problemstellung.
• Skills & Methoden: Data Scientists nutzen vorwiegend Programmiersprachen und Analysemethoden, um Vorhersagen treffen zu können. Data Engineers hingegen bereiten Big Data mithilfe von ETL-Prozessen (extract, transform und load) auf, um sie z. B. für Data Scientists oder Data Analysts nutzbar zu machen.
  

Übrigens: Aufgrund des stärkeren wissenschaftlichen Bezugs in der Arbeit eines Data Scientists ist ein Masterabschluss unerlässlich. Mit der klassischen Datenanalyse beschäftigt sich wiederum der Data Analyst, der schon mit einem Bachelor durchstarten kann. Willst du mehr zu diesem Beruf erfahren, dann schau dir unseren Beitrag  dazu an!

Zusammenfassung

Hier kannst du dir noch einmal das Wichtigste zu dem Beruf und den Data Scientist Aufgaben anschauen:

Data Engineer

Du interessierst dich ganz besonders für Datenbanken und Big Data? Dann passt der Beruf Data Engineer noch besser zu dir. Schau dir hier unseren Beitrag zu dem Job an!