Data Scientists – die Mathegenies der digitalen Welt.

Du liebst es, Rätsel zu lösen und tief in Zahlen einzutauchen? Als Data Scientist bist du unverzichtbar in einer Welt, in der das Datenvolumen exponentiell wächst.

Ob bei Banken, Versicherungen, in Industrie und IT oder in sozialen Netzwerken – überall fallen riesige Datenmengen an. Data Scientists ordnen das Chaos und sind der Motor hinter datengetriebenen Entscheidungen. Sie helfen Unternehmen, ihre Produktivität zu steigern, Markttrends zu erkennen und Wettbewerbsvorteile zu sichern.

Als Data Scientist bzw. Datenwissenschaftler:in jonglierst du mit riesigen Datenmengen, die aus Social Media, Cloud-Computing, sensorischen Messungen oder mobilen Anwendungen stammen. Mit deinem Wissen in Informatik, Mathematik und Statistik entwickelst du innovative Verfahren, um aus diesen Daten wertvolle Erkenntnisse zu ziehen. 

Du verwandelst unstrukturierte Daten in klare Aussagen, die Unternehmen helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen – sei es durch präzise Analysen oder durch automatisierte Prozesse, die du konzipierst. 

Dabei bist du nicht nur eine stille Tüftler:in im Hintergrund: Du präsentierst deine Ergebnisse und unterstützt Unternehmen aktiv bei der Umsetzung und Integration deiner Lösungen. Kurz gesagt: Du bist der Dreh- und Angelpunkt, wenn es darum geht, aus Daten echten Mehrwert zu schaffen.

Der Beruf Data Scientist passt zu dir, wenn …

• du ein starkes analytisches und logisches Denkvermögen besitzt und Freude an der Lösung komplexer Probleme hast.
• du dich gerne mit großen Datenmengen und deren Analyse beschäftigst.
• du dich für die neuesten technologischen Trends interessierst.
• Du bereit bist, dich kontinuierlich weiterzubilden.

Du bist vielleicht weniger geeignet, wenn …

• du lieber in kreativen Umgebungen oder mit Menschen statt Maschinen arbeitest.
• du dich in Berufen, die hauptsächlich mit Zahlen und Daten arbeiten, nicht wohlfühlst.
• du ungern komplexe technische Systeme entwickelst oder an deren Wartung beteiligt bist.

Als Data Scientist übernimmst du eine Vielzahl an Aufgaben, die je nach Branche und Unternehmen variieren können:

• Du analysierst unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen, wie z. B. sozialen Netzwerken oder Sensoren, und bereitest sie für weiterführende Analysen auf.
• Du konzipierst und entwickelst technische Verfahren und Architekturen, um große Datenmengen effizient zu verarbeiten.
• Du entwickelst automatisierte Systeme zur Datengewinnung und komplexe Analysemethoden und wendest diese auch an.
• Du implementierst Algorithmen, die es ermöglichen, aus Datenmengen Muster zu erkennen und Prognosen zu erstellen.
• Du berätst die Unternehmensleitung hinsichtlich der Interpretation der Analyseergebnisse und unterstützt bei der strategischen Entscheidungsfindung.
• Du übernimmst die technische Projektleitung für interdisziplinäre Big Data/Business-Analytics- bzw. Intelligence Projekte und erstellst Projektlösungsansätze.
• Du berätst und schulst Kund:innen in technischen Fragen zur Datenanalyse und unterstützt bei der Implementierung von IT-Lösungen.

No major multinational organization can ever expect to clean up all of its data – it's a never-ending journey. Instead, knowing which data sources feed your BI apps, and the accuracy of data coming from each source, is critical.

Mike Dragan, COO of Oveit.

Du glaubst, du kennst den Beruf des Data Scientist in- und auswendig? Wir haben einige typische Vorurteile und verifizierte Fakten zum Berufsbild gegenübergestellt, die dir möglicherweise neu sind.

Das stimmt nicht:

• Data Scientists arbeiten ausschließlich mit strukturierten Daten. 
• Der Beruf des Data Scientist ist rein technisch bzw. nur in der IT-Branche relevant.
• Es reicht aus, wenn Datenwissenschaftler:innen nur mathematische Fähigkeiten besitzen.
• Data Scientists arbeiten meist allein und haben wenig Einfluss auf Unternehmensentscheidungen.
• Künstliche Intelligenz wird den Beruf Data Scientist bald ersetzen.

Das stimmt zu 100: 

• Laut McKinsey wird es allein in den USA in den nächsten Jahren einen Nachfrageüberschuss von 190.000 Data Scientists geben.

Data Science Jobs sind gefragter denn je, und das spiegelt sich auch in den Gehaltsaussichten wider. Mit einem überdurchschnittlichen Einkommen, einem krisensicheren Arbeitsplatz und einer stetig wachsenden Anzahl an offenen Stellen bietet dieser Beruf hervorragende Zukunftsperspektiven. 

Ob neue Technologien wie AIOps, Edge Computing und das Internet der Dinge (IoT) oder Entwicklungen wie Industrie 4.0 – all diese Trends tragen dazu bei, dass der Bedarf im Bereich Data Science steigt. Mit den richtigen Qualifikationen und einer ständigen Weiterentwicklung können Data Scientists daher auf eine vielversprechende berufliche Zukunft blicken.

• Technologie-Stack: Erweitere dein Wissen in Bereichen wie Datenvisualisierung, Cloud-Technologien, Datenbankmanagement, Programmierung und Frameworks. Erschließe dir auch angrenzende Themen wie Künstliche Intelligenz, Automatisierung und Datenschutz.
• Hackathons und Wettbewerbe: Nimm an Data Science-Wettbewerben teil, um deine Fähigkeiten zu testen, neue Techniken zu lernen und sichtbar zu werden.
• Netzwerken: Besuche digitale Data Science-Communities und Live-Konferenzen. Nutze Plattformen wie LinkedIn, um dich mit anderen Expert:innen auszutauschen und aktuelle Trends zu verfolgen.
• Mentor:innen finden: Suche Mentor:innen in der Branche, die dir wertvolle Einblicke und Unterstützung auf deinem Karriereweg geben können.

Passende Weiterbildungen im Bereich Data Science bzw. Datenwissenschaft.

• Data Science Bootcamp (englisch)
• Data Analytics Bootcamp (englisch)
• Data Science Bootcamp (englisch) in Teilzeit
• Datenmanager:in mit IHK Zertifikat und Zusatzqualifikation R-Datenanalyse
• Data Scientist mit Python-Zertifikat
• R - Statistik und Datenanalyse