Definition und Qualifikation • BUOM

1. April 2022

Als Datenwissenschaftler können Sie die Leistung eines Unternehmens verbessern. Ganz gleich, ob Sie bei der Analyse von Arbeitsabläufen helfen oder leitenden Mitarbeitern dabei helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen – in diesem Bereich können Menschen branchenübergreifend positive Beiträge leisten. In diesem Artikel definieren wir den Beruf des Datenwissenschaftlers und listen sowohl seine Kernaufgaben als auch die Schlüsselqualifikationen des Datenwissenschaftlers auf, die Sie benötigen, um eine Stelle in diesem Bereich zu erhalten.

Wer sind Datenwissenschaftler?

Datenwissenschaftler sind Analysespezialisten, die große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten sammeln und interpretieren. Mit ihren Kenntnissen in Informatik, Mathematik und Naturwissenschaften helfen sie dabei, auf der Grundlage ihrer Erkenntnisse umsetzbare Pläne und Lösungen für Unternehmen zu erstellen.

Während Data Science und Data Analytics Daten verwenden, konzentriert sich Data Science auf das umfassendere Verständnis, das bestimmt, welche Fragen gestellt werden sollen, während Data Analytics die Wichtigkeit betont, Antworten auf die gestellten Fragen zu finden. Da es in der Datenwissenschaft viele Anwendungsmöglichkeiten gibt, handelt es sich um eine vielseitige Karriere, die in vielen Branchen zu finden ist.

Beispielsweise finden Sie Datenwissenschaftler, die im Gesundheitswesen, im Bankwesen, im E-Commerce oder bei der Bundesregierung arbeiten. Unabhängig davon, wo sie arbeiten, arbeiten sie häufig mit anderen Teams innerhalb der Organisation zusammen, beispielsweise mit der Betriebsabteilung oder der Marketingabteilung des Unternehmens, um komplexe Probleme zu lösen, mit denen das Unternehmen konfrontiert ist.

Was machen Datenwissenschaftler?

Datenwissenschaftler haben mehrere Aufgaben, die es ihnen ermöglichen, täglich Mathematik-, Naturwissenschafts- und Computerkenntnisse anzuwenden. Ihre spezifischen Verantwortlichkeiten hängen von ihrem Erfahrungsniveau und ihrer spezifischen Position ab. Beispielsweise verbringt ein Datenwissenschaftler auf Einstiegsebene möglicherweise den größten Teil seines Tages damit, Daten zu bereinigen, während ein hochrangiger Mitarbeiter möglicherweise neue Produkte entwickelt oder Big-Data-Projekte strukturiert.

Hier sind einige der üblichen Aufgaben eines Datenwissenschaftlers:

• Identifizieren Sie die größten Herausforderungen bei der Datenanalyse, mit denen Unternehmen konfrontiert sind, und helfen Sie bei deren Lösung

• Identifizieren genauer und ungenauer Datensätze

• Extrahieren Sie große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten aus verschiedenen Quellen

• Entwickeln und wenden Sie Algorithmen für Big Data Mining an

• Nutzen Sie Analyse- und Reporting-Tools, um Trends, Zusammenhänge und Muster zu erkennen

• Bereinigen Sie die Daten, um Genauigkeit und Vollständigkeit sicherzustellen

• Treffen Sie sich mit Stakeholdern des Unternehmens, dem Management und den IT-Abteilungen, um Ergebnisse durch Visualisierungen und Berichte zu kommunizieren.

• Empfehlen Sie Änderungen an bestehenden Unternehmenspraktiken und -strategien

Wie wird Data Science eingesetzt?

Data Science hat in der Belegschaft mehrere Zwecke. Wenn Sie die Bedeutung der Datenwissenschaft verstehen, können Sie feststellen, ob Sie sich in diesem Bereich arbeiten sehen. Hier sind einige der Anwendungen der Datenwissenschaft:

Werbung und Marketing

Data Science nutzt vorhandene Daten und kombiniert sie mit anderen Datenpunkten, um Informationen zu sammeln, die ein besseres Verständnis der Kunden, Zielgruppen und Kampagnen eines Unternehmens ermöglichen. Mithilfe dieser Erkenntnisse können Unternehmen strategischere Marketingpläne erstellen, um ihr Publikum anzulocken, Produkte zu verkaufen und so ihre Gewinne zu steigern.

Anstatt sich auf ihre Intuition zu verlassen, können Unternehmen ihre Werbeziele durch den Einsatz von Forschung besser erreichen. Darüber hinaus kann Data Science zwar auf die Zielgruppe einer Marke abzielen, diesen Unternehmen aber dabei helfen, ihre Markengeschichte zu kontrollieren.

Personalisierte Produkte und Dienstleistungen

Mit den Erkenntnissen, die die Datenwissenschaft liefert, können Unternehmen ihre Produkte, Dienstleistungen und Erfahrungen auf ihre Kunden zuschneiden, in der Hoffnung, höhere Gewinne zu erzielen. Wenn ein Verbraucher beispielsweise eine Einzelhandels-Website besucht, können seine Bewegungen auf der Website verfolgt werden.

Unternehmen können die Website-Aktivitäten von Verbrauchern nutzen, um ihnen beim nächsten Besuch ihrer Website Produktangebote zu präsentieren. Dieses personalisierte Erlebnis gibt den Kunden das Gefühl, von dem Unternehmen, bei dem sie einkaufen, gesehen und verstanden zu werden.

Sicherheit und Betrugserkennung

Einer der Hauptvorteile von Datenanalysen und Datenwissenschaft ist die Fähigkeit, riesige Datenmengen zu verarbeiten. Es hilft nicht nur festzustellen, was in einer Reihe von Informationen normal ist, sondern identifiziert auch Inkonsistenzen. Wenn Datenwissenschaftler diese Anomalien entdecken, können sie Sicherheitslücken identifizieren.

Während Sie diese Anomalien ohne den Einsatz von Technologie finden können, ermöglicht die Datenwissenschaft es, Trends und potenzielle Probleme viel schneller zu erkennen. Wenn es um Betrug geht, helfen Datenwissenschaft und Analysen dem Internal Revenue Service dabei, Unstimmigkeiten in Steuerformularen zu erkennen.

Gehalt und Berufsaussichten für Datenwissenschaftler

Data Science hat nicht nur viele Anwendungsmöglichkeiten, es ist auch eine lukrative Karriere. Das Gehalt, das Sie in diesem Beruf verdienen, hängt von Ihrem Erfahrungs- und Kenntnisstand ab. Um die aktuellsten Gehaltsinformationen von Indeed zu erhalten, klicken Sie auf die einzelnen Gehaltslinks unten:

Junior-Datenwissenschaftler

Durchschnittsgehalt im Land: 86.053 $ pro Jahr

Leitender Datenwissenschaftler

Durchschnittsgehalt im Land: 133.346 $ pro Jahr

Leitender Datenwissenschaftler

Durchschnittsgehalt im Land: 150.981 $ pro Jahr

Im Gegensatz zu anderen IT-Branchen, die stark gesättigt sind, bietet Data Science hervorragende Berufsaussichten für Fachkräfte. Nach Angaben des Bureau of Labor and Statistics (BLS) wird die Zahl der Arbeitsplätze für Computer- und Informationswissenschaftler bis 2029 voraussichtlich um 15 Prozent steigen. Insgesamt besteht eine hohe Nachfrage nach diesem Beruf und viele offene Stellen.

Mehr Details: Bestbezahlte Data Scientist-Jobs

Qualifikation Data Scientist

Wenn Sie daran interessiert sind, Datenwissenschaftler zu werden, müssen Sie über das Wissen und die Leidenschaft verfügen, um in diesem Bereich erfolgreich zu sein. Dies setzt eine entsprechende Ausbildung, Fähigkeiten und sonstige Qualifikationen voraus. Hier sind einige Voraussetzungen, um Datenwissenschaftler zu werden:

Ausbildung

Um Datenwissenschaftler zu werden, müssen Sie mindestens einen Bachelor-Abschluss in Datenwissenschaft oder einem verwandten Bereich wie Statistik, Informatik, Computertechnik oder Informationssystemen haben. Während Sie in einem Informatikstudium Computersysteme, Mathematik, Programmiersprachen und Datenbankmanagement lernen, liegt der Schwerpunkt der Computertechnik auf Systemtechnik, Cybersicherheit und allgemeiner Netzwerkarchitektur.

Wenn Sie planen, in die Datenwissenschaft zu wechseln, können Sie den entsprechenden Abschluss umgehen, indem Sie sich in Online-Kursen die für die Stelle erforderlichen technischen Fähigkeiten aneignen. Darüber hinaus erfordert dieser Beruf zwar nicht unbedingt einen Master-Abschluss, für einige Positionen kann jedoch ein weiterführender Abschluss in einer Qualitätsdisziplin erforderlich sein. Es ist erwähnenswert, dass die meisten Datenwissenschaftler über einen Master- und einen Ph.D.-Abschluss verfügen. Ein fortgeschrittener Abschluss in diesem Bereich kann Ihnen also dabei helfen, mit anderen Stellenbewerbern zu konkurrieren.

Während Sie an Ihrer Ausbildung zum Datenwissenschaftler arbeiten, möchten Sie möglicherweise auch eine Spezialisierung wie künstliche Intelligenz, Forschung, Datenbankmanagement oder maschinelles Lernen in Betracht ziehen. Dies erweitert nicht nur Ihr Wissen in einem Bereich der Datenwissenschaft, sondern kann auch Ihre Verdienstmöglichkeiten steigern, wenn Personalmanager bereit sind, Datenwissenschaftler mit speziellen Fähigkeiten einzustellen.

technische Fähigkeiten

Datenwissenschaftler müssen über verschiedene technische Fähigkeiten verfügen, um ihre Aufgaben effektiv erfüllen zu können. Ihre technischen Fähigkeiten ermöglichen es ihnen, Informationen zu sammeln, die ihnen bei der Lösung komplexer Probleme helfen können. Hier sind einige technische Fähigkeiten, die ein Datenwissenschaftler benötigt:

• Programmierkenntnisse. Datenwissenschaftler müssen Programmiersprachen wie Python, SQL und C++ beherrschen, um Rohdaten in nützliche Informationen umzuwandeln.

• Datenvisualisierung. Datenwissenschaftler nutzen Datenvisualisierung, um Daten in ein Format umzuwandeln, das andere Benutzer verstehen können. Datenwissenschaftler visualisieren Daten mithilfe von Tools wie Tableau-, SAS- und R-Bibliotheken. Mit diesen Tools können sie verschiedene Visualisierungen wie Balkendiagramme, Streudiagramme, Beziehungskarten und Kreisdiagramme erstellen.

• Statistik: Datenwissenschaftler nutzen verschiedene Arten der Mathematik, um die von ihnen analysierten Daten besser zu verstehen. Beispielsweise verwenden sie Statistiken, um mathematische Berechnungen durchzuführen, um grundlegende Beziehungen zwischen zwei Variablen zu bestimmen, Datenanomalien zu finden oder zukünftige Trends auf der Grundlage vergangener Datentrends vorherzusagen.

• Big-Data-Plattformen. Datenwissenschaftler nutzen Big-Data-Plattformen, um große Datenmengen zu verarbeiten, die mit herkömmlichen Anwendungen nicht verarbeitet werden können. Zu den Big-Data-Plattformen, die Datenwissenschaftler nutzen können, gehören Oracle, MongoDB und Cloudera.

• Datenverarbeitung: Datenwissenschaftler nutzen die Datenverarbeitung, um Unvollkommenheiten in Daten zu beseitigen. Im Wesentlichen ermöglicht es ihnen, Daten für die weitere Analyse vorzubereiten, indem Rohdaten von einem Format in ein anderes konvertiert werden.

• Cloud Computing: Typischerweise analysieren Datenwissenschaftler die in der Cloud gefundenen Daten. Sie nutzen Cloud-Computing-Tools, um auf Ressourcen zuzugreifen, die zur Verwaltung und Verarbeitung verschiedener Daten verwendet werden. Cloud Computing hilft ihnen auch beim Sammeln, Mining und Analysieren von Daten.

• Risikoanalyse. Datenwissenschaftler nutzen Risikoanalysen, um potenzielle Gefahren zu identifizieren und zu bestimmen, wie sie bei ihrem Eintreffen gemindert werden können. Die Risikoanalyse hilft Datenwissenschaftlern auch dabei, schneller zu handeln, wenn diese Gefahren auftreten.

• Maschinelles Lernen: Obwohl sich nicht alle Datenwissenschaftler mit maschinellem Lernen auskennen, kann Ihnen diese Fähigkeit dabei helfen, sich von anderen abzuheben. Typischerweise wird diese Fähigkeit von Unternehmen benötigt, die große Datenmengen verwalten und betreiben. Einige Techniken des maschinellen Lernens, die Datenwissenschaftler verwenden, umfassen logistische Regression, Ausreißererkennung, Entscheidungsbäume, Verarbeitung natürlicher Sprache, Clustering, Deep Learning und Klassifizierung.

Soft Skills

Zusätzlich zu den technischen Fähigkeiten benötigen Datenwissenschaftler eine Reihe ausgeprägter Soft Skills, die ihnen helfen, mit ihren Kollegen zu interagieren, Probleme zu lösen und ihre Arbeit zu verwalten. Zu den Soft Skills, die Datenwissenschaftler benötigen, gehören:

• Kommunikation: Datenwissenschaftler nutzen ihre Kommunikationsfähigkeiten, um ihre Ergebnisse technisch nicht versierten Teams klar und flüssig zu erklären. Die klare Darstellung ihrer Ideen ermöglicht es Unternehmen, strategische Entscheidungen für die Zukunft des Unternehmens zu treffen.

• Anpassungsfähigkeit: Angesichts der Fülle an technologischen Innovationen ist es für Datenwissenschaftler wichtig, sich schnell an alle Veränderungen in ihrem Fachgebiet anzupassen. Die Fähigkeit, schnell auf neue Geschäftstrends und Technologien zu reagieren, stellt sicher, dass Sie in Ihrem Bereich die Nase vorn haben.

• Kritisches Denken: Datenwissenschaftler analysieren Daten und bewerten verschiedene Probleme, mit denen ein Unternehmen konfrontiert ist. Dabei nutzen sie ihr kritisches Denkvermögen, um tragfähige Lösungen zu finden, die sie den Führungspositionen des Unternehmens präsentieren.

• Teamarbeit: Datenwissenschaftler nutzen ihre Teamfähigkeit, wenn sie mit verschiedenen Abteilungen eines Unternehmens zusammenarbeiten. Wenn sie beispielsweise mit Unternehmensleitern zusammenarbeiten, helfen sie dabei, wirksame Strategien zu entwickeln und Produkte zu verbessern. Sie arbeiten auch mit dem Marketingteam des Unternehmens zusammen, um strategische Kampagnen zu erstellen.

• Analytische Fähigkeiten: Datenwissenschaftler müssen Daten analysieren, um Muster, Trends und Beziehungen in Datensätzen zu finden. Wenn sie wissen, wie man große Datenmengen analysiert, können sie effektive Lösungen für viele komplexe Probleme entwickeln. Wenn es beispielsweise um die Finanzberichterstattung geht, nutzen Datenwissenschaftler ihre analytischen Fähigkeiten, um Logik und Argumentation anzuwenden, um den richtigen Datensatz zu analysieren.