Entdecke alles, was Du über den Job eines Data Scientist wissen musst: Rolle, Zuständigkeitsbereiche, Fähigkeiten, Gehalt und mögliche Ausbildungen.
Mit dem Aufkommen von Big Data verfügen Unternehmen heute über ein riesiges Volumen an Informationen. Um diese zu analysieren, in einen Kontext zu setzen und daraus verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen, greifen sie auf Data Scientists zurück.
Data Scientists sind Experten für Datenanalyse, die durch ihre Neugier und technischen Fähigkeiten in der Lage sind, komplexe Probleme zu lösen. Ihre Aufgabe besteht darin, den tatsächlichen Wert von Daten sichtbar zu machen und für das Unternehmen nutzbar zu machen.
Aufgaben
Die Hauptaufgabe von Data Scientists ist es, mithilfe von Data Science konkrete Probleme des Unternehmens zu lösen. Sie verarbeiten, analysieren und modellieren Daten und interpretieren die Ergebnisse, um daraus Entscheidungen abzuleiten.
Dabei identifizieren sie, welche Daten benötigt werden, um die Geschäftsanforderungen optimal zu erfüllen, und wählen die passenden Analysealgorithmen. Sie entwickeln beschreibende und prädiktive Modelle, überwachen die Performance ihrer Analysen und teilen Best Practices mit dem Team.
Darüber hinaus sind sie oft dafür verantwortlich, große Mengen unstrukturierter Daten zu sammeln und in ein nutzbares Format zu bringen – wobei sie bei dieser Aufgabe häufig eng mit Data Engineers zusammenarbeiten.
Die Kompetenzen von Data Scientists
Data Scientists sind zugleich Mathematiker und IT-Experten. Um Daten effizient zu analysieren, nutzen sie verschiedene Programmiersprachen wie Python oder R und greifen auf statistische Verfahren zurück. Anders als Data Analysts wenden sie zusätzlich Methoden der künstlichen Intelligenz an – darunter Machine Learning, Deep Learning oder Text Mining.
Darüber hinaus verfügen sie über fundierte Kenntnisse im Umgang mit Datenbanken sowie mit modernen Speicherlösungen wie Data Warehouses oder Data Lakes. Im Zeitalter der Cloud gehört auch der sichere Umgang mit Plattformen wie AWS, Microsoft Azure oder Google Cloud zu ihrem Werkzeugkasten.
Ein weiteres wichtiges Feld ist die Automatisierung: Data Scientists entwickeln Programme, mit denen sich wiederkehrende Aufgaben effizienter gestalten lassen. Gleichzeitig erkennen sie Muster, Trends und potenzielle Probleme frühzeitig.
Damit die Ergebnisse nicht nur im technischen Bereich Wirkung entfalten, brauchen Data Scientists auch kommunikative Fähigkeiten. Mit Methoden der Data Visualization stellen sie ihre Erkenntnisse anschaulich dar und machen sie für verschiedene Abteilungen nutzbar.
Allerdings gilt: Jedes Unternehmen setzt Data Scientists unterschiedlich ein. In manchen Organisationen arbeiten sie eng mit Data Analysts und Data Engineers zusammen, während sie in anderen Umgebungen das gesamte Spektrum abdecken und modernste KI-Techniken eigenständig einsetzen.
Tools
Data Scientists brauchen im Vergleich zu anderen IT-Experten erstaunlich wenige Werkzeuge – ihr wichtigstes Instrument ist und bleibt der Code. Besonders beliebt sind Programmiersprachen wie Python oder R, die mit ihren vielseitigen Bibliotheken nahezu jede Aufgabe ermöglichen.
Zur Bearbeitung nutzen sie in der Regel Jupyter Notebooks oder Entwicklungsumgebungen wie PyCharm. Einige Bibliotheken gehören dabei zum Standard-Repertoire:
Pandas und NumPy für Datenaufbereitung und -verwaltung
Matplotlib und Seaborn für Data Visualization
Scikit-learn für Machine Learning
Fortgeschrittene Data Scientists greifen zusätzlich auf TensorFlow oder PyTorch zurück, wenn es um Deep-Learning-Modelle geht.
In den meisten Fällen reichen diese Tools aus. Wenn jedoch sehr große Datenmengen oder besonders rechenintensive Prozesse anfallen, kommen spezialisierte Lösungen ins Spiel – vor allem Cloud-Dienste. Bekannte Beispiele sind AWS Athena für SQL-Abfragen, S3 für die Datenspeicherung und EC2 für die Bereitstellung leistungsfähiger virtueller Maschinen.
