Jobprofil
Data Scientist (m/w/d)
Daten stellen in einer hoch-digitalisierten Welt einen immensen Wert dar. Deshalb ist es für Unternehmen aus allen Branchen wichtig, mit diesen Daten intelligent umzugehen und die richtigen Schlüsse aus ihnen zu ziehen. An diesem Punkt kommen Sie als Data Scientist ins Spiel. Dieses noch relativ neue Berufsfeld ist heute gefragter als je zuvor, denn Data Scientists wissen genau, wie Daten aufbereitet, geordnet, gelesen und wie Prognosen daraus abgeleitet werden.
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Data Scientist Definition: Was ist ein Data Scientist?
Data Scientists bereinigen und analysieren Daten, werten diese systematisch aus und extrahieren aus einer riesigen Datenmenge wertvolle Informationen.
Mit den gesammelten Erkenntnissen beraten Data Scientists das Management ihrer Unternehmen und unterstützen so bei der effektiveren Erreichung strategischer Ziele. Sie können Prognosen aufstellen oder Warnungen aussprechen (bspw. durch die Analyse aller Retouren oder Beschwerden) und verschaffen ihrer Organisation so einen großen Wettbewerbsvorteil. Denn ohne diese Analyse und Bearbeitung sind die vorhandenen Datenmengen für Unternehmen oft nicht von großem Nutzen.
Die Nachfrage nach Data Scientists bzw. Datenwissenschaftlern und die Verwendung von Big Data ist daher in den letzten Jahren stark gestiegen. Das Datenwachstum und damit die immer größere Bewältigung des Trackings und Auswertung an Datenmengen verläuft dabei exponentiell.
Olga Kostova ist selbst seit vielen Jahren als Data Scientist Freelancer tätig und beschreibt ihre Aufgabe als Datenwissenschaftlerin so:
„In der Vergangenheit hatten Unternehmen nur analoge Standorte vor Ort. Dort waren menschliche Interaktionen relevant. Selbst wenn man die Kunden nur beobachtet, merkt man ihnen an, wenn sie sich verirrt haben oder sich ärgern.
Vertrieb über eine Website oder App ist für viele noch immer eine Blackbox. Man kann aber im Gegensatz zu einem analogen Standort tausende und sogar Millionen von Benutzern gleichzeitig betreuen. Meine Aufgabe ist es, die Daten zu sammeln, zu strukturieren und zu ordnen.“
Data Scientist Gehalt: Was verdient ein Data Scientist in Deutschland?
Im Schnitt verdient ein Data Scientist in Deutschland ein Gehalt von 58.100 € brutto pro Jahr. Der Hays IT-Gehaltsreport 2023 fand heraus: Jedes vierte Data Scientist Gehalt ist höher als 86.500 €.
Senior Data Scientists können sogar einen Verdienst von bis zu 130.000 € erwarten.
Wie in so vielen Berufen hängt das Gehalt von verschiedenen Faktoren ab: der Branche, der Größe des Unternehmens bzw. der Organisation sowie von den gesammelten Erfahrungen sowie Kompetenzen. Deshalb steigt das Gehalt kontinuierlich an, je mehr Berufserfahrung Sie über die Jahre gesammelt haben.
Die besten Gehälter verdienen Data Scientists in Bayern.
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Einstiegsgehalt als Data Scientist: Junior Data Scientist Gehalt
Senior Data Scientist Gehalt
Was macht ein Data Scientist? Aufgaben und Tätigkeiten
Ein Data Scientist identifiziert und analysiert zahlreiche strukturierte und unstrukturierte Datenquellen und -mengen.
Dabei erkennt er Muster, überprüft sie und kann daraus Ableitungen vornehmen, die er an die zuständigen Personen weitergibt. Auch das Tracking und Monitoring der unterschiedlichen Datenquellen zählt dabei zu seinen Aufgaben.
Data Scientists entwickeln dabei immer wieder neue analytische Methoden, um die bestehende und umfangreiche Datenbasis perfekt zu analysieren. So groß die Menge an Daten ist, so groß ist demzufolge auch das Informationspotenzial, das der Data Scientist herausziehen kann. Dann verknüpft er die vorliegenden Daten und interpretiert diese mithilfe verschiedener Big-Data-Techniken.
Darüber hinaus nutzen Datenwissenschaftlerinnen sogenannte Advanced Analytics, einen Prozess zur Datenverarbeitung, der über die klassische Auswertung und Visualisierung von Daten (Business Intelligence) hinaus geht. Durch diese fortgeschrittene Auswertung können so auch Vorhersagen über die Zukunft getätigt werden. Mit Predictive Analytics können Data Scientists ermitteln, welche Auswirkungen bestimmte Veränderungen nach sich ziehen (könnten).
Durch diesen Prozess wird aus Big Data dann Smart Data.
Experten in Data Science sind gefragt, um Erkenntnisse für das Management zu gewinnen, das auf dieser Grundlage aktuelle und künftige Unternehmensentscheidungen trifft. Zu ihren wichtigsten Aufgabenbereichen zählen: Big Data, Data Engineering, Data Mining, Smart Data, Machine Learning sowie Predictive Analytics.
Sammlung und Auswertung von Daten aus unterschiedlichen relevanten Datenquellen
Prüfung der Daten auf Richtigkeit, Relevanz und Nachvollziehbarkeit
Deskriptive Analyse der erfassten Daten und Anbindung an verschiedene Datenbanken (Data Warehouse oder Data Lake)
Präsentation eigener Ideen und Vorstellung erfolgreicher Use Cases
Erstellung und Validierung von Machine-Learning-Modellen
Ansprechpartner für Domänenexperten für Data Science
Insbesondere in kleineren Unternehmen kümmert sich oft nur eine einzige Person um die hier vorgestellten Aufgaben. Doch je größer das Unternehmen aufgestellt ist, desto wahrscheinlicher ist es, dass die Aufgaben auf mehrere Data Scientists verteilt werden, die jeweils eine andere fachliche Spezialisierung im Umgang mit Big Data vorweisen. Ganze Data Science-Teams sind daher keine Seltenheit.
Junior Data Scientist Aufgaben
Daten sammeln, bereinigen, analysieren und Ergebnisse vorstellen. Auch als Junior Data Scientist sind das Ihre Aufgaben. Zum Beginn Ihrer Karriere finden Sie sich womöglich in einem Team aus Data Scientists zusammen und unterstützen bei der Anforderungsanalyse, der Datenaufbereitung und der Präsentation.
Um den Schritt vom Junior Data Scientist zum Seniors Data Scientist zu bewältigen, ist es ratsam, die verschiedenen Bereiche in Data Science kennenzulernen. Ein großer Wissensschatz und zusätzliches strategisches Denken wirken sich positiv auf dem Karriereweg in diesem Bereich aus.
Senior Data Scientist Aufgaben
Data Scientist werden – Ausbildung, Studium & Weiterbildung
Aufgrund der starken Nachfrage nach qualifizierten Data Scientists gibt es inzwischen verschiedene Ausbildungsmöglichkeiten, um sich das nötige Rüstzeug in Data Science anzueignen. Der übliche Weg, um Data Scientist zu werden führt über ein passendes Studium. Immer mehr Hochschulen bieten Studiengänge zum Thema Data an, um der Nachfrage gerecht zu werden.
Das ist noch nicht immer so, denn Data Science ist ein vergleichsweise neues Feld, was dazu führt, dass es in Unternehmen oft noch nicht genug Know-How dazu gibt. Olga Kostova sagt dazu: “Data Science ist so neu, dass die meisten Menschen, die sich damit beschäftigen, eigentlich für etwas anderes ausgebildet sind. Die Universitäten begannen erst 2016 langsam damit, spezifische Programme für Data Science anzubieten, zur gleichen Zeit wo es bereits die Nachfrage seitens der Unternehmen bestand. Diese Diskrepanz ist ein Grund dafür, dass in den Unternehmen selbst das Know-How noch nicht vorliegen kann, es fehlen die personellen Ressourcen.”
Zusätzlich gibt es die Möglichkeit, über Zertifikatslehrgänge und Weiterbildungen den Weg in Richtung Data Science einzuschlagen.
Data Scientist Ausbildung
Eine klassische Data Scientist Ausbildung existiert in Deutschland nicht. Grundsätzlich wird für die Arbeit in diesem Gebiet ein abgeschlossenes Studium in Data Science, Informatik oder anderen relevanten Bereichen verlangt.
Um im Anschluss an ein Studium noch mehr berufsrelevantes Wissen aufzubauen, gibt es zahlreiche Seminare und Weiterbildungen, die online oder in Präsenz abgelegt werden können.
Data Scientist Studium
Ein Data Science Studium ermöglicht den direkten Einstieg in eine Karriere als Data Scientist. Allerdings bilden auch andere Universitätsabschlüsse wie z. B. in Physik, Informatik, Statistik oder anderen MINT-Fächern eine solide Basis, um sich sowohl theoretisch als auch praktisch in das Themengebiet einzuarbeiten.
In Deutschland gibt es zahlreiche Universitäten, die einen Bachelor- oder Master-Studiengang in Data Science anbieten. Dazu zählen bspw. die TU Aschaffenburg (Bachelor), die Fachhochschule Kiel (Master) oder die Hochschule Darmstadt (Bachelor), um nur wenige zu nennen.
Während des Studiums sollten Sie sich idealerweise Fertigkeiten und Kenntnisse aus den folgenden Bereichen aneignen beziehungsweise Kurse und Vorlesungen in diesen Bereichen besuchen:
- Data Management
- Entrepreneurship
- Informationsdesign & Kommunikation
- IT
- Data Analytics
Data Scientist Weiterbildung
Data Scientist Quereinstieg
Wissen ist MAcht
Fähigkeiten eines Data Scientist
Die fachlichen Fähigkeiten als Data Scientist sind ein wichtiger Erfolgsfaktor für den weiteren Werdegang. Neben einem starken mathematisch-statistischen Verständnis sollten Sie auch über Programmierfähigkeiten verfügen – insbesondere in Python und R – und ein (technisches) Grundverständnis für Softwareentwicklung und Datenanalyse mitbringen.
In einem Master-Studiengang sollten Sie Kenntnisse speziell in Machine Learning, Data Assimilation, Business Analytics oder Applied Data Science erlangen.
Die wichtigsten Hard Skills eines Data Scientist sind:
Umfangreiches Wissen im Bereich Big Data
Gute Mathematikkenntnisse
Ausgeprägtes Verständnis für Statistik
Programmier-Skills, insbesondere in Python und Java
Fundierte Kenntnisse in SQL-Datenbanken
Verständnis für Künstliche Intelligenz und Machine Learning
Umgang mit Datenverwaltungstools, wie z.B Hadoop
Darüber hinaus sollten Sie als Datenwissenschaftler auch mit den eigenen Soft Skills herausstechen, um die verschiedenen Rollen auszufüllen und den unterschiedlichen und wachsenden Ansprüchen gerecht zu werden.
Daher spielen folgende Soft Skills eine wichtige Rolle für Ihren beruflichen Erfolg:
Ausgeprägtes Interesse an neuen Trends und technische Entwicklungen im Bereich Big Data, Data Science und Business Intelligence
Starke Eigenmotivation, Kreativität und analytische Fähigkeiten
Teamfähigkeit, interkulturelles Wissen sowie verhandlungssichere Englischkenntnisse
Überzeugungsfähigkeit und Stressresistenz
Kundenzentrierung vor Datenanalyse
Was sie Unternehmen rät, die dringend Datenwissenschaftler brauchen, fragen wir Olga Kostova:
„Unternehmen brauchen leidenschaftliche Produktmanager, die den Kunden in den Mittelpunkt stellen. Sie brauchen kein statistisches Modell, um zu verstehen, dass ihr Kunde, wenn er in Europa ist, die Preise online in Euro sehen möchte, oder dass er, wenn er zwei Kissen und eine Decke in einen Korb legt, auch ein paar Bettlaken braucht. Mit reiner Logik und Kundenorientierung ist so viel zu gewinnen. Meine Empfehlung: Die Unternehmen sollten zuerst Leute finden, die die Branche und das Geschäft verstehen, dann die Daten- Infrastruktur sicherstellen (Datenerfassung, -struktur und -qualität), und schlussendlich die Personen zu Data Scientists ausbilden.“
Obwohl Data Scientists eine große Bereicherung für ein Unternehmen darstellen, ist es also zuerst wichtig, den Kunden zu verstehen. So manches, was Data Scientists nach langer Analyse herausfinden, könnte auch mit reiner Logik schon festgestellt werden.
Data Scientist Karriere: Chancen auf dem Arbeitsmarkt als Datenwissenschaftler
Ihre Chancen als Data Scientist auf dem Arbeitsmarkt stehen ausgesprochen gut. Kaum eine Branche hat über die letzten Jahrzehnte eine so starke Entwicklung hingelegt, wie der Bereich Data.
Für Data Scientist, Olga Kostova ist die Entwicklung klar:
„Der Bedarf nach Data Scientists wird also nur noch wachsen. Ich sehe eine wachsende Nachfrage nach Data Scientists in den Bereichen Medizin, Maschinenbau, Landwirtschaft, Immobilien und Energie. Das zusätzlich zu der bereits traditionell hohen Nachfrage in IT, E-Commerce, Logistik.“
Wenn Sie sich für eine Karriere in der Datenwissenschaft (bzw. in Data Science) interessieren, ist jetzt der richtige Zeitpunkt, sich zu informieren und sich mit dem Jobprofil des Data Scientists auseinanderzusetzen. Denn die Nachfrage wird vorerst nicht abnehmen.
Top Stellenangebote: data scientist (m/w/d)
FAQ
Ein Data Scientist sammelt, bereinigt, extrahiert und analysiert Daten mit Hilfe von modernen Methoden wie Data Mining und Machine Learning. Mit diesen Ergebnissen können Unternehmen dann Vorhersagen treffen und so noch wettbewerbsfähiger werden.
Ein Data Scientist sammelt, bereinigt, extrahiert und analysiert Daten mit Hilfe von modernen Methoden wie Data Mining und Machine Learning. Mit diesen Ergebnissen können Unternehmen dann Vorhersagen treffen und so noch wettbewerbsfähiger werden.
In Deutschland verdienen Sie als Data Scientist im Schnitt 58.100 € brutto pro Jahr. Je nach Berufserfahrung und Organisation kann sich dieses Gehalt stark sogar auf 130.000 € steigern.
In Deutschland verdienen Sie als Data Scientist im Schnitt 58.100 € brutto pro Jahr. Je nach Berufserfahrung und Organisation kann sich dieses Gehalt stark sogar auf 130.000 € steigern.
Für eine Karriere als Data Scientist ist ein Studienabschluss in Data Science oder einem MINT-Gebiet auf jeden Fall ratsam. Zusätzlich bieten sich Weiterbildungen und Lehrgänge für eine Vertiefung Ihres Wissens an.
Für eine Karriere als Data Scientist ist ein Studienabschluss in Data Science oder einem MINT-Gebiet auf jeden Fall ratsam. Zusätzlich bieten sich Weiterbildungen und Lehrgänge für eine Vertiefung Ihres Wissens an.
In der Regel erwarten Arbeitgeber für eine Stelle als Data Scientist einen Studienabschluss. Wer also Data Scientist werden möchte, ist mit einem Bachelor in Data Science gut beraten.
In der Regel erwarten Arbeitgeber für eine Stelle als Data Scientist einen Studienabschluss. Wer also Data Scientist werden möchte, ist mit einem Bachelor in Data Science gut beraten.
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