Data Scientist Berufsbild – Aufgaben, Gehalt & Studium

Ein Data Scientist analysiert und interpretiert große und komplexe Datensätze um darin enthaltene Informationen zugänglich zu machen und zielführende Erkenntnisse zu ermöglichen. Dies erreichen Data Scientists zunächst über Methoden der Analyse von strukturierten oder unstrukturierten Daten wie zum Beispiel der Erfassung in Datenbanken oder Data Warehouses und der Extraktion von Inhalten und Merkmalen. Basierend auf den daraus resultierenden Analyseergebnissen erstellt ein Data Scientist Reports, Visualisierungen oder Präsentation für die Unterstützung datenbasierter Entscheidungsfindung.

Was macht ein Data Scientist?

Die Aufgaben eines Data Scientist umfassen das Sammeln, Bereinigen und Integrieren von Daten aus verschiedenen Quellen, das Entwickeln von Algorithmen zur Datenanalyse und die Entwicklung von Vorhersagemodellen. Data Scientists präsentieren ihre Erkenntnisse in verständlicher Form, um Entscheidungsträgern konkrete Handlungsempfehlungen zu bieten. Sie arbeiten eng mit anderen Abteilungen zusammen, um datengetriebene Lösungen zu entwickeln, die zu effizienteren Geschäftsprozessen und einer verbesserten Unternehmensleistung führen.

Die Hauptaufgaben eines Data Scientists umfassen die Sammlung, Bereinigung und Analyse großer Datenmengen, um Trends zu erkennen, Vorhersagemodelle zu entwickeln und datenbasierte Empfehlungen auszusprechen. Sie sind verantwortlich für die Entwicklung von Algorithmen und statistischen Modellen, die es ermöglichen, aus unstrukturierten Datenmengen verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Dies beinhaltet auch die Anwendung von Machine Learning-Techniken und die Optimierung bestehender Modelle zur Verbesserung der Entscheidungsfindung.

Data Scientists arbeiten eng mit IT-Abteilungen zusammen, um Datenarchitekturen zu gestalten, sowie mit Führungskräften, um die Ergebnisse ihrer Analysen in einer für Nicht-Experten verständlichen Form zu präsentieren. Ihre Rolle als Bindeglied zwischen technischen Teams und Geschäftsstrategen macht sie zu unverzichtbaren Akteuren in der Entwicklung und Implementierung von Strategien, die auf datengetriebenen Erkenntnissen basieren.

Sammlung, Bereinigung und Analyse von Daten

Die Sammlung, Bereinigung und Analyse großer Datenmengen (auch Big Data genannt) sind fundamentale Schritte im Bereich Data Science. Sie ermöglichen es, aus Rohdaten wertvolle Einsichten zu gewinnen und Vorhersagen zu machen. Dieser Prozess beginnt mit der Sammlung von Daten aus diversen Quellen wie sozialen Medien, Unternehmensdatenbanken und öffentlichen Datensätzen. Die Daten können sowohl strukturiert als auch unstrukturiert sein. Strukturierte Daten werden oft aus Datenbanken extrahiert, die klare Formate und Strukturen haben, wie z. B. Tabellen in SQL-Datenbanken oder Excel-Dateien. Diese Daten können Kundeninformationen, Transaktionsdaten oder Produktkataloge umfassen. Unstrukturierte Daten hingegen extrahieren sie beispielsweise mit Web-Scraping, um Informationen aus Websites zu extrahieren, oder sie nutzen APIs (Application Programming Interfaces), um Daten von sozialen Netzwerken oder anderen digitalen Diensten abzurufen. Unstrukturierte Daten können Texte, Bilder, Audio- oder Videodateien sein, die nicht in tabellarischer Form vorliegen. Durch die Kombination von strukturierten und unstrukturierten Datenquellen erhalten Data Scientists einen umfassenden Datensatz, den sie analysieren und interpretieren können, um wertvolle Einsichten zu gewinnen.

Die anschließende Bereinigung ist entscheidend, um Ungenauigkeiten, Duplikate und fehlende Werte zu korrigieren, sodass eine konsistente und zuverlässige Datengrundlage für Analysen geschaffen wird. Die eigentliche Analyse nutzt statistische Methoden, Machine Learning-Algorithmen und Datenvisualisierungstechniken, um Muster und Trends zu identifizieren, die für geschäftliche Entscheidungen von Bedeutung sind. Für die Analyse werden oft Programmiersprachen wie R und Python verwendet, ergänzt durch Bibliotheken wie pandas oder NumPy. Zusätzlich kommen Werkzeuge wie Excel und spezialisierte Business-Intelligence-Plattformen zum Einsatz, darunter Microsoft Power BI, Tableau und Google Looker Studio, um Daten zu visualisieren und zu analysieren. Dieser umfassende Prozess ermöglicht es Unternehmen, ihre Strategien auf der Grundlage von datengestützten Erkenntnissen anzupassen und zu optimieren, wodurch sie einen Wettbewerbsvorteil in ihrer Branche erlangen können.

Entwicklung von Algorithmen und Modellen

Ein Data Scientist entwickelt Algorithmen und mathematische Modelle und, um aus den gesammelten Daten Prognosen, Muster und Trends abzuleiten. Zunächst identifiziert er die relevanten Variablen und Merkmale der Daten, die für zugrundeliegende Fragestellung wichtig sind. Basierend auf diesen Informationen wählt er die geeigneten statistischen Methoden und Machine-Learning-Algorithmen aus, um die Daten zu analysieren. Dies kann die Anwendung von linearen Regressionen, Entscheidungsbäumen, künstlichen neuronalen Netzen oder Clustering-Algorithmen umfassen. Anschließend passt er diese Modelle an die Daten an und validiert sie, um sicherzustellen, dass sie zuverlässige und aussagekräftige Ergebnisse liefern. Die entwickelten Modelle nutzt er dann, um Vorhersagen zu treffen, Entscheidungen zu unterstützen oder Einblicke in komplexe Phänomene zu gewinnen.

Mithilfe dieser Tools und Technologien leitet der Data Scientist Trends und Muster aus den analysierten Daten ab. Ein konkretes Beispiel aus dem Berufsleben könnte die Analyse von Kundenverhalten in einem E-Commerce-Unternehmen sein. Hier könnte der Data Scientist Daten über das Kaufverhalten der Kunden sammeln und analysieren, um herauszufinden, welche Produkte oft zusammen gekauft werden (sogenannte „Korrelationsanalysen“). Basierend auf diesen Mustern kann das Unternehmen dann personalisierte Produktvorschläge machen oder seine Lagerbestände und Marketingstrategien optimieren. Durch die Anwendung fortgeschrittener Analysetechniken kann der Data Scientist wertvolle Einblicke gewinnen, die dazu beitragen, die Effizienz und Rentabilität des Unternehmens zu steigern. Weitere Beispiele dafür, wie Data Scientists Unternehmen helfen, liefern die beiden Harvard Professoren Dustin Tingley und Bharat N. Anand in einem Artikel zu Data Science und Unternehmensentscheidungen und einem Interview zu Data Science und Geschäftsstrategie. 

Wie viel verdient ein Data Scientist?

Das Gehalt eines Data Scientists hängt von Faktoren wie Berufserfahrung, Bildungsabschluss, Spezialisierung und dem Standort des Unternehmens ab. Einsteiger können mit einem durchschnittlichen Jahresgehalt von etwa 40.000 bis 50.000 Euro rechnen, während erfahrene Data Scientists mit spezialisierten Kenntnissen und mehrjähriger Berufserfahrung Gehälter im Bereich von 60.000 bis über 80.000 Euro erzielen können. In führenden Technologieunternehmen und Metropolregionen können die Verdienstmöglichkeiten noch höher ausfallen, insbesondere wenn die Rolle strategische Entscheidungen unterstützt und direkt zum Unternehmenserfolg beiträgt. Im Durchschnitt verdienen Data Scientists ca. 56.423 € brutto im Jahr, also ca. 4702 € brutto im Monat.

Data Scientist werden

Für eine Karriere als Data Scientist ist in der Regel ein Hochschulabschluss in Informatik, Mathematik, Statistik oder einem verwandten Feld erforderlich. Ein Masterabschluss oder eine Promotion kann für fortgeschrittene Positionen vorteilhaft sein, insbesondere wenn du dich auf Datenwissenschaft, künstliche Intelligenz oder Machine Learning spezialisierst. Zertifikate und spezialisierte Weiterbildungen in Data Science können deine beruflichen Chancen zusätzlich verbessern.

Typischerweise haben Data Scientists einen hohen Bildungsstand.

1. Bachelor-Abschluss: Wenige Data Scientists besitzt nur einen Bachelor-Abschluss. Diese Gruppe konzentriert sich häufig auf eher praktische Anwendungen der Datenanalyse und findet Positionen als Datenanalysten oder Junior Data Scientists.
2. Master-Abschluss: Die Mehrheit der Data Scientists hat einen Master-Abschluss. Masterprogramme bieten spezialisierte Ausbildung in fortgeschrittenen Methoden der Datenanalyse, maschinellem Lernen und Statistik, die für anspruchsvolle Data-Science-Aufgaben notwendig sind.
3. Promotion: Ca. 20 % der Data Scientists, besonders diejenigen, die in Forschung und Entwicklung oder in hochspezialisierten technischen Rollen tätig sind, haben eine Promotion.

Data Science Methoden

Die Rolle eines Data Scientists erfordert ein umfassendes Set an Qualifikationen und Kompetenzen, das sowohl technische Fähigkeiten als auch Soft Skills umfasst.

Technische Fähigkeiten

Du brauchst Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache, die in der Datenanalyse weit verbreitet ist. Python und R sind zwei der gängigsten Sprachen. Kenntnisse in SQL sind ebenfalls wichtig.

Zur Entwicklung von Modellen und Algorithmen verwendest du verschiedene Programmiersprachen und Tools. Eine der wichtigsten Programmiersprachen in diesem Bereich ist Python. Das liegt ihrer Vielseitigkeit und der breiten Unterstützung von Bibliotheken für Datenanalyse und maschinelles Lernen wie NumPy, Pandas, Scikit-Learn und TensorFlow.

R ist eine weitere häufig verwendete Programmiersprache, die besonders für statistische Analysen beliebt ist. Darüber hinaus kommen SQL für die Datenabfrage und -verwaltung, Jupyter Notebooks für die interaktive Entwicklung von Code und Visualisierungen, sowie Big-Data-Technologien wie Hadoop und Spark zum Einsatz, um mit großen Datensätzen umzugehen und parallele Berechnungen durchzuführen.

Data Scientists nutzen auch Cloud-Plattformen wie Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure und Google Cloud Platform, um skalierbare und leistungsstarke Rechenressourcen sowie spezialisierte Machine-Learning-Services bereitzustellen. Die Auswahl der Technologien hängt von den spezifischen Anforderungen des Projekts, den vorhandenen Ressourcen und der Präferenz des Data Scientists ab.

Soft Skills

Neben den technischen Fähigkeiten sind auch Soft Skills wichtig, beispielsweise Kommunikations– und Präsentationsfähigkeiten. Diese helfen dir, komplexe Analysen für Nicht-Experten verständlich zu machen und die Bedeutung der Erkenntnisse überzeugend zu vermitteln. Die Fähigkeit zur Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams und ein gutes Verständnis für Geschäftsprozesse runden das Profil eines erfolgreichen Data Scientists ab.

Aufgrund der sich rasch entwickelnden Technologien und Trends in der Datenanalyse müssen Data Scientists sich kontinuierlich weiterbilden, um auf dem neuesten Stand zu bleiben.

Perspektiven als Data Scientist

Die Perspektiven und Berufsaussichten für Data Scientists sind angesichts der zunehmenden Digitalisierung und der wachsenden Bedeutung von Daten in allen Wirtschaftsbereichen äußerst positiv. Unternehmen aller Branchen erkennen die Notwendigkeit, datengetriebene Entscheidungen zu treffen, um wettbewerbsfähig zu bleiben, was zu einer steigenden Nachfrage nach Fachkräften in der Datenwissenschaft führt. Die Fähigkeit, komplexe Daten zu analysieren und daraus strategische Empfehlungen abzuleiten, macht Data Scientists zu einem der gefragtesten Berufe.

Laut einer Studie des World Economic Forums wird erwartet, dass die Nachfrage nach Data Analysts und Data Scientists, Big Data Specialists, Business Intelligence Analysts, Datenbank und Netzewerk Experten und Data Engineers zwischen 2023 und 2027 um 30-35 % ansteigen wird. Die Nachfrage nach KI und Machine Learning Spezialisten soll sogar um 40% wachsen. Darüber hinaus eröffnen Entwicklungen in Bereichen wie Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Big Data ständig neue Anwendungsfelder und Spezialisierungsmöglichkeiten. Angesichts des anhaltenden Wachstums der Datenmenge und der technologischen Fortschritte ist zu erwarten, dass die Rolle von Data Scientists weiter an Bedeutung gewinnen und sich ihr Aufgabenfeld kontinuierlich erweitern wird, was langfristig hervorragende Karrierechancen und berufliche Entwicklungsmöglichkeiten bietet.

Spezialisierungen für Data Scientists

Innerhalb der Datenwissenschaft bieten sich Data Scientists zahlreiche Spezialisierungsmöglichkeiten, um in bestimmten Branchen oder Technologiebereichen Expertise zu entwickeln. Dazu gehören unter anderem:

• Machine Learning
• künstliche Intelligenz
• Big Data-Analyse
• Data Engineering

Machine Learning. Data Scientists, die sich auf maschinelles Lernen (Machine Learning, ML) spezialisieren, konzentrieren sich auf die Entwicklung und Implementierung von Algorithmen, die Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen ohne explizite Programmierung zu treffen. Ihre Arbeit umfasst die Schaffung von Modellen, die große Datenmengen analysieren, um Muster zu erkennen und zukünftiges Verhalten vorherzusagen. Diese Spezialisten tragen maßgeblich zur Automatisierung von Entscheidungsprozessen bei, verbessern die Kundeninteraktion durch personalisierte Empfehlungen und optimieren Betriebsabläufe durch präzise Vorhersagen. Ihre Arbeit findet breite Anwendung in verschiedenen Bereichen, darunter Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Marketing und E-Commerce, wo sie zur Effizienzsteigerung, Kostensenkung und zur Schaffung neuer Geschäftsmöglichkeiten beiträgt.

Künstliche Intelligenz. Data Scientists, die sich auf künstliche Intelligenz spezialisieren, arbeiten an der Entwicklung intelligenter Systeme, die komplexe Aufgaben ausführen können, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie Spracherkennung, Bildanalyse und Entscheidungsfindung. Ihre Arbeit ermöglicht die Schaffung von Anwendungen, die das menschliche Verhalten simulieren, automatisierte Kundenservice-Systeme verbessern und fortschrittliche Analytik für präzisere Prognosen und Automatisierungen bieten. KI-Spezialisten tragen zur Entwicklung von Technologien bei, die in der Robotik, in selbstfahrenden Autos und in intelligenten Assistenten eingesetzt werden. Zum Einsatz kommen solche Technologien in Branchen wie dem Gesundheitswesen, der Automobilindustrie und dem Einzelhandel. Der Unterschied zum Machine Learning liegt hauptsächlich im Umfang und in der Komplexität der Anwendungen: Während sich Machine Learning auf die Entwicklung von Modellen konzentriert, die aus Daten lernen und Vorhersagen treffen, befasst sich die KI mit der Schaffung von Systemen, die Aufgaben autonom und oft unter Berücksichtigung komplexer Entscheidungsprozesse ausführen können.

Big Data Analyse. Data Scientists, die sich auf Big Data-Analyse spezialisieren, befassen sich mit der Verarbeitung und Analyse von Datensätzen, die so groß oder komplex sind, dass traditionelle Datenverarbeitungsanwendungen nicht ausreichen. Ihre Arbeit umfasst die Entwicklung von Methoden und Technologien, um riesige Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten effizient zu sammeln, zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren. Diese Spezialisten extrahieren wertvolle Erkenntnisse aus Big Data, die Unternehmen nutzen können, um ihre Entscheidungsprozesse zu verbessern, Kunden besser zu verstehen und neue Marktchancen zu identifizieren. Ihre Arbeit findet Anwendung in Bereichen wie der Finanzbranche, dem Gesundheitswesen, dem Einzelhandel und der Telekommunikation, um nur einige zu nennen.

Data Engineering. Data Scientists, die sich auf Data Engineering spezialisieren, konzentrieren sich auf das Design, die Konstruktion und die Wartung von skalierbaren Datenarchitekturen, die es ermöglichen, große Datenmengen effizient zu sammeln, zu speichern, zu verarbeiten und für Analysezwecke zugänglich zu machen. Ihre Arbeit bildet das Fundament für eine effektive Datenanalyse und -verarbeitung, indem sie robuste, zuverlässige und schnelle Datenpipelines entwickeln, die Daten aus verschiedenen Quellen integrieren und für Analytiker und Data Scientists aufbereiten. Dies umfasst auch die Implementierung von Datenbanksystemen, die Optimierung der Datenflusssteuerung und die Gewährleistung der Datenqualität und -sicherheit. Die Arbeit von Data Engineers ist entscheidend für Unternehmen aller Branchen, da sie die Grundlage für datengesteuerte Entscheidungsfindung, maschinelles Lernen und fortgeschrittene Datenanalyseprojekte schafft. Durch ihre Spezialisierung ermöglichen Data Engineers die effiziente Nutzung von Big Data und unterstützen somit die Entwicklung innovativer Produkte und Dienstleistungen, die auf tiefgreifenden Datenanalysen basieren.

In welchen Branchen arbeiten Data Scientists?

Data Scientists kommen überall dort zum Einsatz, wo große Datenmengen gesammelt, ausgewertet und als Grundlage für Unternehmensentscheidungen genutzt werden. Einige Beispiele für Branchen mit guten Job-Aussichten sind:

• Gesundheitsbranche: in der Gesundheitsbranche helfen Data Scientists dabei, Krankheitsmuster zu erkennen, Behandlungsprotokolle zu optimieren und personalisierte Medizinansätze zu entwickeln. Sie können präzisere Diagnosen ermöglichen und Therapieentscheidungen unterstützen. Darüber hinaus können sie zur Erforschung von Krankheitsursachen, Epidemiologie und Arzneimittelentwicklung beitragen, indem sie große Datensätze aus klinischen Studien, Patientenakten und anderen Quellen analysieren.
• Finanzwesen: im Finanzwesen können Data Scientists bei der Analyse und Vorhersage von Marktentwicklungen, Risikobewertung, Betrugserkennung und Portfolio-Optimierung helfen. Zum Beispiel können sie mithilfe von Machine Learning-Algorithmen Trends auf den Finanzmärkten identifizieren und Prognosen über zukünftige Kursbewegungen erstellen. Darüber hinaus helfen Data Scientists Banken und Finanzinstituten dabei, Risiken zu minimieren, indem sie Kreditrisikomodelle entwickeln und Betrugsfälle aufdecken.
• Versicherungen: bei Versicherungen kann ein Data Scientist dazu beitragen Risiken besser zu verstehen, Betrug aufzudecken, die Kundenbindung zu verbessern und operative Prozesse zu optimieren. Darüber hinaus entwickeln sie Modelle zur Betrugserkennung, um betrügerische Aktivitäten aufzudecken und zu verhindern. Außerdem nutzen sie fortschrittliche Analysetechniken, um Kundenbedürfnisse und Verhaltensmuster zu identifizieren, was dazu beiträgt, maßgeschneiderte Versicherungsprodukte anzubieten und die Kundenzufriedenheit zu steigern.
• Logistik: in der Logistikbranche trägt ein Data Scientist dazu bei Lieferketten zu optimieren, Kosten zu senken und die Effizienz zu steigern. Mit Hilfe von Algorithmen und Modellen können Lieferzeiten prognostiziert werden, Lagerbestände verwaltet werden und Routen für den Transport optimiert werden. Durch die Analyse großer Datenmengen können Data Scientists Engpässe in der Lieferkette identifizieren, Vorhersagen über die Nachfrage treffen und Risiken minimieren. Darüber hinaus unterstützen sie die Logistikunternehmen bei der Implementierung von Technologien wie IoT-Sensoren und maschinellem Lernen, um Echtzeitdaten zu erfassen und operative Entscheidungen zu verbessern.
• Forschung: Ein Data Scientist in der Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung neuer Methoden zur Datenanalyse, das Erkennen von Mustern und Trends in großen Datenmengen und die Anwendung statistischer Modelle zur Lösung komplexer Probleme. Sie arbeiten oft interdisziplinär und nutzen ihre Fähigkeiten, um wissenschaftliche Erkenntnisse voranzutreiben, indem sie datengetriebene Hypothesen formulieren und testen.

Kurz gesagt

• Als Data Scientist bringst du eine tiefgehende Expertise in Datenanalysen und Statistik mit.
• Du beherrschst Programmiersprachen und Tools wie R, Python, SQL Datenbanken und Programmierung und SAS.
• Du hast gute Aussichten auf dem Arbeitsmarkt und gute Gehaltsaussichten.