Jobprofil
Data Scientist (m/w/d)

Data Scientist: Ein Jongleur riesiger Daten mit Top-Berufsperspektiven

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.

Kurz zusammengefasst: Data Scientists analysieren Daten, werten diese systematisch aus und extrahieren aus einer riesigen Datenmenge heraus wertvolle Informationen. Ein Data Scientist arbeitet überwiegend im Bereich von Big Data und Business Intelligence und kann sich auf sehr gute Jobperspektiven freuen. Denn die Nachfrage nach Data Scientists bzw. Datenwissenschaftlerinnen und Datenwissenschaftler ist in den letzten Jahren stark gestiegen. Dies ist auf die zunehmende Verwendung von Big Data in Unternehmen und Organisationen weltweit zurückzuführen. Das Datenwachstum und damit die immer größere Bewältigung des Trackings und Auswertung an Datenmengen verläuft dabei exponentiell.

Mit den gesammelten Erkenntnissen beraten Data Scientists das Management ihrer Unternehmen bzw. Organisationen und unterstützen so beim effektiveren Erreichen strategisch sinnvoller Ziele.

Wenn Ihr Unternehmen erfahrene und kompetente Data Scientists sucht, kontaktieren Sie uns gerne. Wir vermitteln Fachpersonal, welches genau Ihren Ansprüchen gerecht wird – und bieten darüber hinaus verschiedene Vertragsformen an.

Aufgaben als Data Scientist

Die Aufgaben eines Data Scientist sind recht unterschiedlich und stark vom jeweiligen Themengebiet abhängig. Da sie oder er unterschiedliche Daten aus verschiedenen Quellen in Relation zueinander setzt, entstehen so neue Ideen und Lösungswege nach wissenschaftlichen Standards.

Der Data Scientist deckt dabei verschiedene Kompetenzen ab: Einerseits muss sie oder er ein gutes Verständnis für das eigene Unternehmen und dessen Produkten bzw. Dienstleistungen aufbringen, andererseits ist technische Expertise gefragt.

Insgesamt umschließt die Arbeit des Data Scientists folgende Aufgaben:

• 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
• Auswertung und Validierung von Machine-Learning-Modellen
• Ansprechpartner für Domänenexperten für Data Science

Insbesondere in kleineren Unternehmen deckt eine einzige Person die hier vorgestellten Aufgaben ab. 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.

Ausbildung zum Data Scientist

Heute sind Expertinnen und Experten in Data Science gefragt, um Erkenntnisse für das Management zu gewinnen, die auf dieser Grundlage aktuelle und künftige Unternehmensentscheidungen treffen. Gefragt sind Data Scientists in den Bereichen Big Data, Data Engineering, Data Mining, Smart Data, Machine Learning sowie Predictive Analytics. Etliche Unternehmen aus den Bereichen Finance, Engineering und Information Technology suchen aktuell nach Datenwissenschaftlerinnen und Datenwissenschaftlern und sind auf deren Fähigkeiten angewiesen.

Aufgrund der starken Nachfrage nach qualifizierten Data Scientists gibt es mittlerweile verschiedene Ausbildungsmöglichkeiten, um sich das nötige Rüstzeug in Data Science anzueignen.

Universitätskurse oder -abschlüsse wie z. B. in Physik, Informatik oder auch mittlerweile in Data Science bilden eine solide Basis, um sich im Rahmen eines Studiums sowohl theoretisch als auch praktisch in das Themengebiet einzuarbeiten. In Deutschland gibt es aktuell einige Universitäten, die einen separaten Studiengang in Data Science anbieten. Gewöhnlich stellt dieser einen Master-Studiengang dar, sodass ein Bachelor-Studiengang in Physik oder Informatik vorab erforderlich ist. Während des Studiums sollten Sie sich idealerweise Fertigkeiten und Kenntnisse aus folgenden fünf Bereichen aneignen beziehungsweise Kurse und Vorlesungen in diesen Bereichen besuchen:

• Data Management
• Entrepreneurship
• Informationsdesign & Kommunikation
• IT
• Analytics

Auch verschiedene Onlinekurse sowie Seminare oder auch Fortbildungen bieten sowohl für den Einstieg als auch für den Quereinstieg als Data Scientist eine gute Ausgangsposition. Auch hier ist ein vorab abgelegtes Studium in einem wirtschaftswissenschaftlichen Fachgebiet oder in der IT essenziell. Einen Abschluss sollten Sie bestenfalls abgelegt haben.

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Durch unser innovatives "Finden & Binden"-Konzept stellen wir den Kontakt zwischen Unternehmen sowie Expertinnen und Experten her. Und da wir die Ansprüche und Wünsche beider Seiten ganz exakt bestimmen können, bringen wir nur jene Personen zusammen, die auch tatsächlich „matchen”.

Wenn Hard wie Soft Skills sowie Erfahrungen und Ziele von Kandidatinnen und Kandidaten zu den Jobanforderungen des Data Scientists eines Unternehmens übereinstimmen, stellen wir Sie gegenseitig vor – auch gern im Rahmen einer Arbeitnehmerüberlassung. Stimmt bei Ihnen anschließend in den Gesprächen auch die Chemie, stimmen wir mit beiden Parteien die vertraglichen Bedingungen gemeinsam ab.