Data-Scientist werden: Alles zum Berufsbild

Da Data Scientist kein geschützter Begriff ist und sich jeder so nennen darf, ist der Beruf für oft für Quereinsteiger:innen reizvoll. Man kommt aber natürlich nicht darum, die Fähigkeiten zu erlernen, die ein:e Data Scientist:in beherrschen sollte. Der Fernstudiengang der SGD ist sowohl für Menschen mit Erfahrung im IT-Bereich als auch für Quereinsteiger:innen sinnvoll, da er alle Wissensgrundlagen in diesem Bereich vermittelt und man ihn mit einem Bachelor of Science abschließt.

Was ist ein Data Scientist?

Ein:e Data Scientist:in ist ein:e Expert:in für Datenanalyse. Er:Sie ist dafür verantwortlich, aus unstrukturierten Rohdaten großer Datenmengen eine strukturierte Datenbasis zu schaffen, damit die Datenanalyse als Handlungsempfehlung oder gar als Entscheidungsgrundlage für Unternehmen verwendet werden kann. Er:Sie verwendet dafür fundierte Methoden, Algorithmen und Prozesse. Somit hilft ein:e Data Scientist:in seinem:ihrem Unternehmen, Prozesse zu optimieren und Geschäftsmodelle auszubauen.
 

Was machen Data Scientists?

Datenexpert:innen in der Informatik analysieren Rohdaten, mit denen beispielsweise ein:e Onlineshop entscheiden kann, welche Produkte am meisten gefragt sind. Es geht darum, unstrukturierte Daten zu erheben, auszuwerten und in Informationen umzuwandeln. Man könnte den Datenanalyst:innen also auch Datenauswerter:innen nennen. Dabei arbeitet ein:e Data Scientist:in mit Advanced Analytics, einem Teil der Wirtschaftsinformatik. Mit entsprechenden Analysemethoden und Tools zur Datenanalyse werden Daten unter Berücksichtigung der unternehmensrelevanten Fragestellungen gesammelt und ausgewertet. Data Scientist:innen wandeln bestimmte Anforderungen in datenbasierte Fragestellungen um und entwickeln daraus Lösungen, die ihr:ihrem Unternehmen weiterbringen. 

Zum Berufsbild Data Scientist:in und somit zur Datenwissenschaft gehört es, Datenquellen zu identifizieren und zu untersuchen – also Datenauswertung zu betreiben. Dazu kann auch Software zum Tracking und Monitoring eingesetzt werden. Datenwissenschaftler:innen sollten sich mit den verschiedensten Analysemethoden auskennen. Denn zu ihrer Aufgabe gehört es, analytische Methoden zur Analyse von Daten zu entwickeln und diese zu verbessern. Da sich die Datenmengen von Jahr zu Jahr erhöhen, sollte ein:e Datenanalyst:in sich auch mit der geeigneten Auswahl der IT auskennen, damit eine sinnvolle Datenerhebung und Aufbereitung möglich werden. Je nach Unternehmen können auf ein:e Data Scientist:in auch weitere Aufgaben zukommen, beispielsweise die visuelle Aufbereitung von Daten für andere Abteilungen oder die Geschäftsführung. Um die Daten und daraus entstehende Handlungsempfehlungen anderen Fachabteilungen angemessen präsentieren zu können, ist Kommunikationsstärke eine wichtige Voraussetzung für den Datenwissenschaftler:in.

Data Scientist:innen arbeiten überall dort, wo Unternehmen aus Daten lernen, um Prozesse und Angebote zu verbessern. Daher finden sich in der Logistik ebenso Jobs wie bei Großkonzernen der Automobilindustrie oder im Handel. Neue Aufgabenfelder haben sich zuletzt im Gesundheitswesen ergeben. Datenwissenschaftler:innen sind mit den Abläufen und Fragestellungen im Unternehmen, mit digitalen Geschäftsmodellen und mit der Branche gut vertraut und kennen sich mit Datenbanken und Programmiersprachen aus. Sie stellen Hypothesen auf und versuchen, anhand der Daten wirtschaftliche Entscheidungen für das Unternehmen zu treffen. Manchmal, je nach Spezialisierung, erstellen sie auch selbst Algorithmen, z. B. für Suchmaschinen oder Produktpersonalisierung.

Neben den technischen Kenntnissen muss ein:e Datenwissenschaftler:in aber auch Verständnis für betriebswirtschaftliche Zusammenhänge mitbringen. Oft trägt ein:e Data Scientist:in viel Verantwortung, da spätere Entscheidungen von seiner:ihrer Arbeit abhängen. Genauigkeit, Korrektheit, Relevanz und Plausibilität der Daten sind daher sehr wichtig. Je nach Unternehmen und Position können weitere Aufgaben hinzukommen, und mit steigender Berufserfahrung sind auch Führungsaufgaben mit Personalverantwortung erreichbar. Diese Aufgaben sind häufig mit höheren Gehältern verbunden.

Ein:e Data Scientist:in muss also aus vielen verschiedenen Bereichen Fachwissen haben, um gute Arbeit in der Datenanalyse machen zu können. Diese sind zusammengefasst unter anderem:

• Informatik,
• objektorientierten Programmiersprachen,
• Informationswirtschaft, 
• Datenschutz, 
• Datenethik, 
• IT-Sicherheit und 
• digitale Geschäftsmodelle. 
  
   

Was verdienen Data Scientists?

Data Scientist:innen sind gefragt, daher ist ihre Gehaltsaussicht generell sehr gut. Allerdings spielen einige Faktoren eine Rolle dabei, wie viel man als Datenwissenschaftler:in verdient. Dazu gehören unter anderem die Qualifikation, der Erfahrungsgrad sowie die Branche und das Bundesland, in dem der Data Scientist:in arbeitet. In unserem Artikel zum Gehalt eines Data Scientists gehen wir ausführlich auf die Faktoren ein, die das Gehalt bzw. das Einstiegsgehalt eines Datenwissenschaftlers:in beeinflussen.    
 

Data Scientist:in werden

Will man neben dem Beruf eine Aus- oder Weiterbildung zum Data Scientist absolvieren, gibt es mittlerweile staatliche und private Hochschulen, die vertiefende Studiengänge anbieten. Häufig haben die Studiengänge zunächst einen Schwerpunkt in Mathematik und Informatik und vermitteln anschließend tiefergehende Kenntnisse in der Aufbereitung von Daten. Auch die Wilhelm Büchner Hochschule bietet Bachelorstudiengänge an, die sich speziell um Data Science und Big Data drehen. Hier kann zwischen zwei Versionen gewählt werden: Entweder dem Studiengang Big Data und Data Science oder der Studiengang der Angewandten Informatik. Mit beiden Studiengängen wird der Abschluss Bachelor of Science erlangt.

Wo arbeiten Data Scientists? 

Data Scientist:innen werden branchenübergreifend in vielen Unternehmen benötigt, denn vor allem durch die Digitalisierung und eine große Ansammlung an Daten gibt es einen enormen Bedarf, diese Daten zu ordnen, zu analysieren und schlussendlich datengestützte Entscheidungen für ein Unternehmen treffen zu können. Data Scientist:innen werden folglich in allen Branchen gebraucht, in denen große Datenmengen anfallen. Je nach Branche kann es jedoch zu Unterschieden im Gehalt kommen. Typische Branchen sind beispielsweise:

• Logistik, 
• Gesundheitswesen
• Medizintechnik
• Banken- und Versicherungswesen 
• Handel
   

Welche Eigenschaften sind für angehende Data Scientist:innen wichtig?

Ein:e Data Scientist sollte einerseits ein Gefühl für Zahlen und Daten haben, darin Zusammenhänge erkennen können, diese strukturieren und daraus Handlungen ableiten. Andererseits muss er:sie auch die Fähigkeit haben, seine:ihre erarbeiteten Ergebnisse zu präsentieren, neue Ideen vorzustellen und über das weitere Vorgehen mit anderen Fachabteilungen zu kommunizieren. Die wichtigsten Fähigkeiten bzw. Soft Skills sind für ihn:sie also:

• Kommunikationsfähigkeit und Kommunikationsstärke
• Analyse- und Abstraktionsfähigkeit
• Kreativität
• Eigenständigkeit   
   

Data Scientist: Der Top-Studiengang der WBH

Die WBH bietet Menschen mit IT-Erfahrung und Quereinsteiger:innen den Top-Studiengang „Big Data und Data Science“ als Fernstudiengang an. Der Studiengang ist staatlich zugelassen/anerkannt, hat den Abschluss Bachelor of Science (B.Sc.) und bietet Ihnen eine interdisziplinäre und akademische Ausbildung. Das Studium ist perfekt für alle, die bereits eine Ausbildung im Bereich der IT absolviert und dort Berufserfahrung gesammelt haben. Aber auch Quereinsteiger:innen haben mit dem Studiengang gute Chancen auf einen Job im Bereich der Datenwissenschaft. Da Sie das Lerntempo individuell bestimmen können, lässt sich das Studium sehr gut berufsbegleitend durchführen. Hier finden Sie alle Informationen zum Fernstudiengang „Big Data und Data Science“.