Data Scientist

Von Thilo Seeger, Business Manager
Lesezeit 5 Min.
12. Dec. 2020

Berufsbild

Was ist ein Data Scientist?

Data Scientists leisten nichts weniger als Pionierarbeit im Bereich Business Intelligence. Mithilfe statistischer Methoden und mathematischer Verfahren berechnen sie auf Basis von Big Data und Data Warehouse-Daten Wahrscheinlichkeiten für bestimmte Vorhersagen.

Ihrer Einsatzfähigkeit sind dabei keine Grenzen gesetzt: Je nach Unternehmensbedarf und Fragestellung validieren sie getroffene Annahmen durch vorhandene Massendaten und leiten daraus Thesen mit statistischen Wertangaben ab.

Data Scientists stellen Zusammenhänge her, wo vorher nur Zahlenkolonnen waren, und unterstützen somit von Beginn an die Transformation zu datengetriebenen Entscheidungsprozessen und agilen Arbeitsmethoden. Durch ihr Studium aus dem MINT-Bereich sind sie wissenschaftliches Arbeiten in Reinform gewohnt und kämpfen sich routiniert durch strukturiertes und unstrukturiertes Datendickicht.

Forscher im Auftrag des Machine Learning

Für ihre Arbeit gehen Data Scientists wie Forscher vor, identifizieren verwendbare Datenmengen, bringen sie in eine sinnvolle Struktur und erstellen daraus mit Prognosen versehene Ergebnisse. Das Machine Learning (ML) als Teilbereich der Künstlichen Intelligenz ist die berufliche Heimat von Data Scientists, denn sie entwickeln ML-Modelle, überprüfen sie fortlaufend und passen sie bei Bedarf an.

Dabei ist ihnen bewusst, dass jeder Auswertung eine Datenquelle zugrunde liegt und die Qualität entscheidend für die Ergebnisse ist. Somit legen sie eine penible, strukturierte Herangehensweise zur Auswahl der Datenquellen an den Tag. Am Ende so eines Auswahlverfahrens und der Analyse der Datenmodelle visualisieren sie die Ergebnisse und machen sie damit einem breiteren Publikum im Unternehmen zugänglich.

Als Pioniere ihrer Zunft verstehen Data Scientists zudem, dass hinter jeder Datenanalyse menschliche Neigungen stecken und in die Betrachtung mit einzubeziehen sind. Maschinen, also auch selbstlernende Maschinen, spiegeln schließlich unsere gesellschaftlichen Normen und Werte wider – und damit auch deren Chancen und Risiken. Dieses Bewusstsein ist entscheidend für die Qualität des gesamten Data-Mining-Prozesses und wird im großen Maße vom Management vorgegeben. Mit steigender Bedeutung von Corporate Social Responsibility und dem besonders in diesem Bereich vorherrschenden Arbeitskräftemangel werden solche ethischen Gesichtspunkte mehr und mehr in den Vordergrund rücken.

Unterschiedliche Welten zusammenbringen – und sie erklären

Data Scientists bewegen sich in einer so facettenreichen und neuen Arbeitsumgebung, dass sie wiederum Pionierarbeit leisten, indem sie außerhalb ihres Bereiches mit gelungenen Präsentationen den Mehrwert von datengetriebenen Lösungen darstellen: Menschen in diesem Job können sowohl intern als auch extern gut und verständlich die Vor- und Nachteile von Künstlicher Intelligenz darlegen – und dabei unter Berücksichtigung der Sensitivität im Umgang mit Massendaten einen klaren Fokus auf den Zugewinn an Kenntnissen durch Business Intelligence und Maschine Learning legen.

Data Scientists arbeiten in einem der innovativsten und spannendsten Arbeitsumgebungen, die es in einem Unternehmen gibt: Wenn sie sich in hohem Maße durch Zahlenaffinität, Programmierkenntnisse, Sorgfalt und Genauigkeit auszeichnen – die Grundvoraussetzungen für diesen Job –, und dazu Teamfähigkeit, Kollegialität und Kommunikationsstärke mitbringen, ist ihrem Erfolg keine Grenze gesetzt.

  • Ausbildung: abgeschlossenes Studium der Mathematik, des Ingenieurwesens, der Informatik oder der Physik
  • Einstiegsgehalt: 51.000 € brutto p.a.
  • Spitzengehalt: 72.000 € brutto p.a.

Aufgaben

Was macht ein Data Scientist?

  • Auswahl, Konzeptionierung und Auswertung von strukturierten und unstrukturierten Daten unter Berücksichtigung datenschutzrechtlicher und rechtlicher Rahmenbedingungen sowie ethischer Eckpfeiler
  • mithilfe mathematischer Verfahren und statistischer Methoden Berechnung von Wahrscheinlichkeiten auf Grundlage der eigenentwickelten Abfragen
  • Entwicklung und kontinuierliche Anpassung/Verbesserung von Machine Learning-Modellen
  • Visualisierung der gewonnenen Erkenntnisse und Präsentation vor ausgewählten, zumeist firmeninternen Stakeholdern
  • Projektarbeit, ggf. auch interdisziplinär, zur Evaluation von ML-Modellen auf ihre Praxistauglichkeit
  • je nach Bedarf Erstellung von Schulungsunterlagen und Abhalten von Fortbildungen für interne Anwender

Ausbildung

Wie wird man Data Scientist?

  • abgeschlossenes Studium der Mathematik, des Ingenieurwesens, der Informatik oder der Physik
  • Programmierkenntnisse, beispielsweise in Python, R oder SAS und den entsprechenden Bibliotheken wie pandas, NumPy, TensorFlow, Keras
  • Erfahrungen in Data Warehousing und relationaler Datenbanken
  • ggf. Kenntnisse über die Verarbeitung natürlicher Sprache und dessen Techniken wie beispielsweise BERT oder Word2Vec
  • Erfahrung mit SQL-Datenbanken und in der Softwareentwicklung mitsamt der dahinter stehenden Prozesse
  • Kenntnisse in der Maschine Learning-Modellierung und in Data Mining-Methoden
  • IT-Projekt-Managementtools wie Scrum oder Kanban
  • gute bis sehr gute Englischkenntnisse

Gehalt

Was verdient ein Data Scientist?

von 51.000€
bis 72.000€

Data Scientist sind hochangesehene Experten aus dem Business Intelligence-Bereich und entsprechend stark nachgefragt. Daher steigen sie mit ca. 51.000 € Jahresgehalt ein und können sich bis auf 72.000 € steigern. Vor allem Praxiswissen um Machine Learning und das Beherrschen von einer oder mehreren Programmiersprachen wie Python oder SAS machen aus den ohnehin schon beliebten Data Scientists noch exklusivere Kandidaten, die dementsprechend auch ein Mehr an Gehalt oder anderen Vertragsbestandteile einfordern können.

Anforderungen

Was erwartet man vom Data Scientist?

So komplex und neu der Arbeitsbereich von Data Scientists ist, so breit gefächert sind auch die Ansprüche an sie: Einerseits müssen sie sehr gründlich und genau in ihrer Arbeitsweise sein, aber auch teamfähig und empfänglich für neueste Erkenntnisse in der Datenmodellierung und Auswahl der Daten.

Data Scientists wissen um die Sensibilität von Massendaten und gehen entsprechend sorgfältig mit ihnen um. Sie sind zudem in der Lage, vielschichtige Sachverhalte auf Grundlage ihrer Datenerhebungen gezielt für fachfremdes Publikum aufzubereiten und ansprechend zu präsentieren.

Karriere

Aufstiegschancen als Data Scientist

Umso spezifischer und umfangreicher das Wissen der Data Scientists ist (gepaart mit dem Nachweis erfolgreich abgeschlossener Projekte), desto größer sind die Möglichkeiten zur persönlichen und individuellen Weiterentwicklung. Nicht umsonst schätzt die Harvard-Universität den Beruf des Data Scientists als »attraktivsten Beruf des 21.Jahrhunderts« ein.

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