Was ist ein Data Scientist? Anforderungen, Voraussetzung, Gehalt

Zu den Data Scientists zählen insbesondere Informatiker, Programmierer, Datenbank-Experten, Domain-Spezialisten und sogar Fachleute der Softwareentwicklung.

Wie hoch die Anforderungen an Berufsanfänger sind, wie die Karriereaussichten aussehen und mit wie viel Gehalt Data Scientists rechnen dürfen, erfahren Sie in diesem Beitrag.

  1. Was ist ein Data Scientist?
  2. Welche Fachkenntnisse braucht ein Data Scientist?
  3. Welche persönlichen Qualifikationen braucht ein Data Scientist?
  4. Was für Studiengänge gibt es im Bereich Data Science?
  5. Worauf kann man sich als Data Scientist spezialisieren?
  6. Was verdient ein Data Scientist?
  7. Fazit

Was ist ein Data Scientist?

Data Scientist sind Datenwissenschaftler: sie wandeln unstrukturierte Daten in strukturierte um und analysieren diese letztendlich. Die Ergebnisse der Analyse sollen schließlich einem Unternehmen als Entscheidungsgrundlage für die Optimierung diverser Unternehmensbereiche und -prozesse dienen. 

Welche Fachkenntnisse braucht ein Data Scientist?

Das von Data Scientists angewandte Wissen und die dementsprechende Qualifikation haben Data Scientists entweder durch den Abschluss eines datenspezifischen Studiengangs erlangt oder haben sich dieses Wissen eigenständig angeeignet. 

Ein Datenwissenschaftler muss über ein breites Spektrum von Fachkenntnissen verfügen, um seine

  • analytischen,
  • beratenden,
  • und koordinierenden Aufgaben

an der Schnittstelle zwischen Datenbanken, Mitarbeitern und Management eines Unternehmens erfüllen zu können.

Zu diesen Kenntnissen zählen unter anderem:

  • Das Auswerten mathematischer und stochastischer Modelle und der Umgang mit verschiedenen Methoden als Grundlage für die Analyse und Interpretation von Daten. 
  • Programmiersprachen wie Python, R und grundlegendes Verständnis von Datenbanken (SQL)
  • Kenntnisse über Datenverarbeitung und ihre Instrumente. Die Computer-Wissenschaft (Informatik) unterstützt die Big-Data-Analyse durch Algorithmen, die für eine effiziente Bearbeitung der jeweiligen Datentypen geeignet sind. Analyse-Tools selektieren aus strukturierten oder unstrukturierten Datenmengen die benötigten wertvollen Informationen. 
  • Spezifische Branchen-Kenntnisse sind unerlässlich, um Daten und Geschäftsprozesse eines bestimmten Unternehmens einordnen, analysieren sowie sinnvolle Handlungsempfehlungen entwickeln zu können. 
  • Betriebswirtschaftliches Wissen ist von grundlegender Bedeutung, wenn Datenanalysen zwecks einer Geschäftsoptimierung durchgeführt werden sollen.

Neben diesen Fachkenntnissen sind einige persönliche Qualifikationen unerlässlich.

Welche persönlichen Qualifikationen braucht ein Data Scientist?

Neben fachlicher Expertise sollte ein Data Scientist in der Lage sein, dass durch die Analyse der Daten generierte Wissen dem Unternehmen oder weiteren Personen verständlich darstellen zu können.  

Da ein Datenwissenschaftler eine beratende Funktion im Unternehmen einnimmt, sollten die Kommunikations- sowie Präsentationsfähigkeiten auf einem guten Niveau sein.  

Die Ausübung von Data Scientist Tätigkeiten setzt zudem einige besonders ausgeprägte persönliche Qualifikationen voraus:

  • Sprachliche und kommunikative Fähigkeiten, um einerseits Branchenexperten zu verstehen und andererseits Mitarbeitern aller Unternehmensbereiche, die aus der Datenanalyse abgeleiteten Handlungsempfehlungen überzeugend vermitteln zu können
  • Kreativität bei der flexiblen Anpassung analytischer Methoden an neue Herausforderungen und Kontexte
  • Aufgeschlossenheit bei der Erforschung und Nutzung neuer Analyse-Instrumente und Data-Science-Verfahren sowie
  • Koordinationsvermögen sowohl hinsichtlich der Delegation von Aufgaben zur Datenbeschaffung als auch bei der Steuerung und Kontrolle von Data-Science-Projekten.

Interessanter Fakt: Am Arbeitsmarkt überwiegt derzeit die Nachfrage nach Data Scientits die Anzahl der verfügbaren ausgebildeten Datenwissenschaftler. Zwar liegen weltweit zunehmend umfangreiche Datenbestände vor, doch können diese aufgrund der nicht ausreichenden Verfügbarkeit von Datenwissenschaftlern nicht vollständig analysiert werden.

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Der Erwerb der Qualifikationen für den Beruf des Datenwissenschaftlers erfolgt heutzutage häufig durch ein fachspezifisches Studium. 

Was für Studiengänge gibt es im Bereich Data Science?

Entsprechend der im Digitalzeitalter erheblichen Bedeutung von Daten bieten in Deutschland etliche Fachhochschulen und Universitäten Data-Science-Studiengänge an.

Als Studienabschlüsse in Betracht kommen folgende Abschlüsse:

  • Bachelor of Science (B. Sc.) 
  • Bachelor of Engineering (B. Eng.) 
  • Master of Science (M. Sc.)
  • Master of Engineering (M. Eng.)

Da sich das Berufsbild des Datenwissenschaftlers entsprechend den fortlaufend verändernden Anforderungen der Wirtschaft entwickelt hat, zeichnen sich die Data-Science-Studiengänge durch ihren hohen Praxisbezug aus. 

Für ein Bachelor-Studium in Datenwissenschaften ist gewöhnlich eine Regelstudiendauer von sechs Semestern vorgesehen. Zu den Studienmodulen gehören meist theoretische Informatik, Statistik, Stochastik, Informationssicherheit, Algorithmen und Datenstrukturen sowie Softwareentwicklung und Programmierung.

Ein sich gegebenenfalls anschließendes Master-Studium kann üblicherweise in einer Regelstudienzeit von vier Semestern absolviert werden. Ein Master-Studienabschluss qualifiziert für eine mögliche Promotion in den Fachbereichen Informatik, Mathematik oder Naturwissenschaften.

In dem Blogbeitrag Künstliche Intelligenz studieren: Deutsche Unis im Überblick“ listen wir einige Universitäten auf, die einen Studienschwerpunkt im Bereich Data Science oder Künstliche Intelligenz anbieten.

Worauf kann man sich als Data Scientist spezialisieren? 

Nach einem Data Science Studium starten die allermeisten Datenwissenschaftler mit einem breiten Wissen und lassen sich in vielen Bereichen einsetzen. Im Laufe der Zeit und mit der Zunahme an Projekten und Erfahrungen ist es möglich, sich auf spezielle Anwendungsfelder zu spezialisieren. Dabei werden folgende Anwendungsgebiete oftmals bevorzugt: 

Risikoberatung: Die Vorhersage der Auswirkungen verschiedener Unternehmensentscheidungen wird im Rahmen der Risikoberatung getroffen. Da dieser Bereich immer wichtiger wird, erweist er sich für viele Datenwissenschaftler als attraktive Spezialisierung. 
 

Customer Relationship Management: Im Bereich des Customer Relationship Managements lassen sich unterschiedliche Analysen und Prognosen bezüglich des Kundenverhaltens treffen. Beispielsweise kann ein zuständiger Mitarbeiter analysieren, warum bestimmte Produkt öfters gekauft werden oder aber warum bestimmte Produkte eine hohe Retourenquote aufweisen.  
 

Produktpersonalisierung: Datenwissenschaftler können sich ebenfalls auf die Produktspezialisierung fokussieren. In diesem Bereich geht es meist darum, wie gewisse Produkte oder Dienstleistungen persönlicher gestaltet werden können, um dem Kunden bestmöglich zufrieden zu stellen. 
 

(Online-) Marketing: Ebenso bietet es sich an, seine Fähigkeiten im Bereich des Marketings einzusetzen. Dahingehend lassen sich Kundendaten gezielt analysieren und effizienter nutzen, um dem Kunden personalisierte Angebote anzubieten. Deshalb sind viele Unternehmen auf der Suche nach qualifizierten Data Scientists, die ihre Fähigkeiten im Marketing unter Beweis stellen. 
 

Logistik: Durch die Ansammlung riesiger Datenmengen (Big Data) in Verbindung mit IoT lassen sich in immer mehr Bereichen von Logistikprozessen Daten analysieren. Diese Daten können beispielsweise dazu genutzt werden, die Effizienz von Logistikprozessen, Fahrzeugrouten oder der generellen Dienstleistung zu steigern. Da der gesamte Onlinehandel wächst, profitiert ebenfalls die Logistikbranche. Wer als Data Scientist einen zukunftssicheren Job möchte, ist im Bereich der Logistik mit Sicherheit gut beraten. 

In dem Beitrag „Was ist Data Science?“ erklären wir, in welchen Unternehmensbereichen und Branchen Data Science angewandt wird.

Neben den vielfältigen Einsatzgebieten für einen Data Scientist spricht auch das Gehalt für die Berufswahl.

Was verdient ein Data Scientist?

Die Gehälter für einen Data Scientist sind – dank der hohen Nachfrage in den letzten Jahren – stark angestiegen. So liegt das Einstiegsgehalt eines Data Scientist über 50.000€ pro Jahr. Je nach Job (Beratung, Start-Up oder Konzern) liegt die jährliche Steigerung des Gehalts in den ersten Jahren um die 5-10%.

Das durchschnittliche Jahresgehalt eines Data Scientist in Deutschland nach Berufserfahrung.
Das Durchschnittsgehalt eines Data Scientits nach Berufserfahrung in Deutschland. Quelle: Gehalt.de

Geographisch verortet verdienen Datenwissenschaftler laut Gehalt.de im Süden Deutschland (Bayern und Baden-Wüttemberg) mit einem Durchschnittsgehalt von 66.000€ am meisten. Verhältnismäßig am schwächsten bezahlt werden Data Scientists im Osten Deutschlands (Mecklenburg-Vorpommern, Sachsen-Anhalt, …). Hier verdient ein Data Scientist im Durchschnitt 49.000€.

Fazit

Data Scientist sind besonders im Zeitalter der Digitalisierung sehr gefragt. Der Druck zu personalisieren, um die Wettbewerbsfähigkeit zu steigern, nimmt zu und damit auch die Nachfrage nach Data Scientist. Neben dem Gehalt machen die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten sowie die analytischen Herausforderungen den Beruf so attraktiv. 

Wir suchen einen Data Scientist! 

Du hast Interesse daran als Data Scientist zu arbeiten, befindest dich aktuell noch im Studium oder bist bereits erfahrener Data Scientist? Dann bewirb dich gerne bei uns!

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Ihr Kontakt: Laurenz Wuttke

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Laurenz Wuttke

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