- Was macht ein Data Scientist
- Berufsweg von Data Scientists
- Gehälter von Data Scientists
- Qualifikationen und Ausbildung
- Fähigkeiten von Data Scientists
- Vor- und Nachteile einer Stelle als Data Scientist
- Arbeitgeber von Data Scientists
- Ähnliche Berufe
Suchst du eine Karriere, in der du die Wahrheit hinter den Daten erforschst? Macht es dir Spaß, Muster zu erkennen, die andere nicht erkennen können? Wenn du über hervorragende analytische Fähigkeiten verfügst, könnte eine Karriere als Data Scientist genau das Richtige für dich sein.
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Was macht ein Data Scientist?
Als Data Scientist nimmst du Rohdaten, d.h. Informationen, die du von einem Kunden oder einem Unternehmen erhältst, und verbringst Zeit damit, nach Trends zu suchen und den Sinn der Daten zu erkennen. So kannst du den Grund hinter den Trends, die du siehst, interpretieren. Sobald du dies verstanden hast, berichtest du dem Unternehmen über die Ergebnisse der Daten und schlägst künftige Entscheidungen vor, die das Unternehmen treffen kann, um seine Effizienz zu verbessern.
Viele Organisationen brauchen Data Scientists. Du könntest im Finanzsektor arbeiten und dich mit allem beschäftigen, von der Betrugserkennung bis zum finanziellen Risikomanagement. Du könntest im Einzelhandel arbeiten, indem du Daten analysierst, um die Verkaufstrends zu verstehen, und berätst, welchen Weg das Unternehmen einschlagen sollte. Du könntest sogar im Gesundheitswesen arbeiten und dein statistisches Wissen nutzen, um zu verstehen, wie sich eine Krankheit ausbreitet, um die effizientesten Behandlungsmethoden für eine Krankheit zu bestimmen und vielleicht sogar dabei zu helfen, eine Krankheit zu verhindern.
Es gibt zwar viele Bereiche, in denen du als Data Scientist arbeiten kannst, aber es gibt mehrere Aufgaben, die du in den meisten oder allen von ihnen erledigst.
- Treffen mit deinem Team, um die Arbeit entgegenzunehmen und zu besprechen, die du leistest
- Fragen stellen, um einen Auftrag vollständig zu verstehen
- Bereinigung der dir zur Analyse übergebenen Daten
- Analyse der Daten, um mithilfe von Programmiersprachen und Software Trends Muster zu erkennen
- Arbeit an und Testen von Algorithmen, um deine Analyse zu unterstützen
- Erstellen von Modellen, um zukünftige Trends vorherzusagen
- Präsentation deiner Ergebnisse vor deinem/deiner Vorgesetzten oder dem Management eines Unternehmens
Berufsweg von Data Scientists
Wenn du Data Scientist wirst, kannst du eine lange und abwechslungsreiche Karriere machen. Im Folgenden findest du den typischen Karriereverlauf eines Data Scientists vom Einstieg bis zur Führungsposition:
Berufseinstieg
Du beginnst entweder als Junior Data Scientist oder in einer vergleichbaren Einstiegsposition als Data Scientist. Diese Positionen dienen dazu, dich in das Feld einzuführen und dir die notwendige Ausbildung für die Arbeit zu geben.
In einer Einstiegsposition nutzt du dein vorhandenes Verständnis von Programmiersprachen, um Modelle zu erstellen und Programme zu schreiben, die Fragen beantworten, die ein Unternehmen mit seinen Daten hat. Deine Arbeit besteht darin, dass du eine Aufgabe erhältst und sie so lange bearbeitest, bis du eine Antwort gefunden hast, und nicht darin, dass du über die beste Vorgehensweise für deine Arbeit oder dein Team entscheidest.
Berufliche Entwicklung
Nach ein bis zwei Jahren Erfahrung steigst du in eine Position als Data Scientist auf mittlerer Ebene auf. Dadurch erhältst du mehr Verantwortung bei deinen täglichen Aufgaben. Du erstellst deine eigenen Programme und Modelle, um mit Daten umzugehen. Du hast mehr Freiheiten, um ohne Aufsicht zu arbeiten und ähnliche Aufgaben zu erledigen wie Kolleg:innen in niedrigeren Positionen, aber auf einem höheren Niveau und ohne dass ein:e Vorgesetzte:r dir Arbeit zuweist.
Senior Data Scientists haben eine noch größere Verantwortung als Mid-Level Data Scientists. Diese Ebene kannst du ungefähr innerhalb von sieben Jahren nach deiner Tätigkeit als Data Scientist erreichen. Zu den Aufgaben von Senior Data Scientists gehören die Festlegung der eigenen Arbeit an einem Projekt auf der Grundlage seiner Anforderungen, die Schulung und Unterstützung von Junior Data Scientists und Einsteigern sowie die Konzeption von Systemen und Programmen.
Weitere Karriere
Über den Senior Data Scientist hinaus kannst du ein Principal Data Scientist werden. Dies ist eine Führungsposition, in der du mit den komplexesten Aufgaben betraut wirst und möglicherweise sogar Möglichkeiten für neue Unternehmen oder Kunden identifizierst.
Alternativ kannst du auch eine Position als Director anstreben. In dieser Position triffst du wichtige Entscheidungen für die weniger erfahrenen Teammitglieder, gibst die Kultur für das Team vor und bist für die Arbeit aller Teammitglieder verantwortlich.
Gehälter von Data Scientists
Wie viel Geld du als Data Scientist bekommst, hängt von der Branche ab, in der du arbeitest, und von deinem Beschäftigungsgrad. Es kann auch davon abhängen, ob du in einer Vertragsposition arbeitest, was bedeutet, dass du an einem Projekt für ein Unternehmen arbeitest und dann weiterziehst, wenn es abgeschlossen ist, oder ob du ein fest angestellter Vollzeitmitarbeiter für ein Unternehmen bist. Bei einer Vollzeitbeschäftigung kannst du mit den folgenden Gehaltsstufen rechnen:
- Berufseinstieg: Berufseinsteiger:innen im Bereich Data Science verdienen in Deutschland durchschnittlich rund 52.000 € brutto pro Jahr.
- Erfahrene Data Scientists: Data Scientists mit Berufserfahrung kommen in Deutschland pro Jahr auf ein Durchschnittsgehalt von rund 63.000 € brutto.
- Führungspositionen: Ein Senior Data Scientist kommt bereits auf ein jährliches Durchschnittsgehalt auf rund 80.000 € brutto. In leitenden Positionen mit viel Verantwortung sind in entsprechenden Branchen und Unternehmen auch Werte von über 100.000 € brutto pro Jahr möglich.
Mit unserem Gehaltsrechner bekommst du Informationen zu dem Gehalt, das du verdienen solltest. Vergleiche Branchen-, Geschlechter- und Standortdurchschnitte.
Qualifikationen und Ausbildung
Die Nachfrage nach Data Scientists spiegelt das hohe Qualifikations- und Ausbildungsniveau wider, das du brauchst, um in diesem Job erfolgreich zu sein. Hier sind die Anforderungen, die du für den Einstieg in den Beruf mitbringen solltest:
Ausbildung
Der klassische Weg, um Data Scientist zu werden, führt über ein Studium, bzw. oft auch ein duales Studium im einschlägigen Studiengang Data Science oder Computer Science. Du kannst aber auch als Quereinsteiger:in aus anderen Studiengängen wie Wirtschaftswissenschaften, Mathematik, Statistik oder vergleichbaren Fächern an eine Stelle als Data Scientist gelangen. In dem Fall lohnt es sich, vorher bereits in einem verwandten Beruf Erfahrung zu sammeln, damit du die nötigen Qualifikationen mitbringst.
Ein Bachelor-Abschluss ist meist nicht genug, um als Data Scientist Karriere zu machen. So haben über 80 % aller Bewerber:innen mindestens einen Master-Abschluss, beinahe die Hälfte bringt einen Doktortitel mit.
Berufserfahrung
Berufserfahrung im Bereich Data Science kann dir helfen, in deiner Karriere schneller voranzukommen oder den Übergang vom Studium zum Beruf zu erleichtern.
Einige Studiengänge beinhalten ein Praktikum oder eine Zeit in der Industrie, in der du für einige Zeit in einem Unternehmen arbeitest und Erfahrungen sammelst, bevor du deinen Abschluss machst. Du könntest während oder nach deinem Studium ein Praktikum absolvieren. Informiere dich über aktuelle Praktikumsmöglichkeiten im Bereich Data Science.
Fähigkeiten von Data Scientists
Hard Skills
- Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python, damit du Algorithmen generieren und Vorhersagemodelle erstellen kannst.
- Ausgezeichnete mathematische und statistische Kenntnisse für die Erstellung von Modellen und die effektive Analyse von Daten
- Verständnis für Big Data. Du arbeitest mit riesigen Datensätzen, daher ist das Verständnis, wie man Daten bereinigt, verarbeitet und Algorithmen zur Analyse erstellt, der Schlüssel zum Erfolg als Data Scientist
- Verständnis für maschinelles Lernen und KI, einschließlich Deep Learning und Verarbeitung natürlicher Sprache
Soft Skills
- Analytische Fähigkeiten: Data Scientists brauchen gute analytische Fähigkeiten, um effektiv ein Muster in den Big Data zu erkennen.
- Kommunikation: Die Fähigkeit, effektiv zu kommunizieren, ist für Data Scientists wichtig, damit sie die komplexen, technischen Trends, die sie in den Daten finden, in eine einfache, leicht verständliche Sprache für nicht-technische Manager:innen und Kolleg:innen übersetzen können.
- Neugierde und der Wunsch zu lernen: Um als Data Scientist an der Spitze zu bleiben, musst du mit Innovationen in den Bereichen maschinelles Lernen, Informatik und Mathematik auf dem Laufenden bleiben. Wenn du dein Wissen in diesen Bereichen durch Lektüre, Gespräche mit Kolleg:innen aus anderen Arbeitsbereichen und die Teilnahme an Konferenzen aktualisierst, bleibt deine Arbeit relevant und attraktiv für Unternehmen.
- Forschung: Gute Recherchefähigkeiten helfen dir zu verstehen, warum ein Kunde oder ein Unternehmen einen Data Scientist braucht. Du kannst frühere Trends recherchieren, an denen das Unternehmen interessiert ist, und so feststellen, ob die Trends, die du in den Daten siehst, typisch für das Unternehmen oder die Branche sind und ob sie weiter untersucht werden müssen.
Vor- und Nachteile einer Stelle als Data Scientist
Pro
- Es gibt viele Jobs für Data Scientists.
- Kein Tag ist wie der andere, deine Arbeit ist abwechslungsreich und ändert sich täglich.
- Du kannst helfen, Leben zu retten, wenn du im Gesundheitswesen arbeitest.
- Du hast die Freiheit zu wählen, wie du arbeiten möchtest, entweder in Vollzeit, in einem unbefristeten Arbeitsverhältnis mit Sicherheit oder in Vertragspositionen, in denen du interessante und neue Herausforderungen annimmst, die du selbst wählst.
- Große und bekannte Unternehmen benötigen Data Scientists, sodass du die Chance hast, für bekannte Marken zu arbeiten.
- Es gibt viele Möglichkeiten, den Sektor zu wechseln, in dem du arbeitest, wenn dir die Arbeit nicht gefällt.
- Es ist eine herausfordernde Arbeit mit neuen Rätseln, an denen du arbeiten kannst.
Contra
- Die Tätigkeit ist häufig mit einem hohen Arbeitsaufkommen verbunden, was Überstunden bedeutet.
- Für eine Karriere als Data Scientist sind hohe Qualifikationen erforderlich.
- Es ist schwierig, mit den Fortschritten in allen Bereichen Schritt zu halten, die man braucht, um als Data Scientist gut zu arbeiten (einschließlich Statistik, Informatik und Mathematik).
- Um ein erfolgreicher Data Scientist zu sein, muss man viele verschiedene Bereiche beherrschen, was schwer zu erreichen ist.
Work-Life-Balance
Data Scientists haben in der Regel eine volle Arbeitswoche von 9 Uhr morgens bis 17 Uhr abends, von Montag bis Freitag. Aufgrund des hohen Arbeitsvolumens, das du als Data Scientist zu bewältigen hast, kann deine Wochenarbeitszeit auf bis zu 60 Stunden ansteigen, insbesondere wenn du Fristen einhältst oder ein Projekt abschließt.
Arbeitgeber von Data Scientist
Als Data Scientist kannst du bei einigen der größten Unternehmen der Welt arbeiten. Hier sind einige Top-Unternehmen, die Data Scientists einstellen: