{"id":172292,"date":"2023-03-17T14:39:30","date_gmt":"2023-03-17T13:39:30","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=172292"},"modified":"2023-03-17T14:39:31","modified_gmt":"2023-03-17T13:39:31","slug":"datascientist-recruitment-vs-weiterbildung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/datascientist-recruitment-vs-weiterbildung","title":{"rendered":"DataScientist: Recruitment vs. Weiterbildung"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"172292\" class=\"elementor elementor-172292\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9e6e044 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"9e6e044\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6d1e3511 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6d1e3511\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<h2>Data Scientist Berufschancen: Im letzten Jahrzehnt hat sich die Data Science von einigen vereinzelten Keimlingen zu einem wachsenden Wald entwickelt. F\u00fcr das Jahr 2020 wird gesch\u00e4tzt, dass jede Sekunde f\u00fcr jeden Menschen auf dem Planeten etwa 1,7 Megabyte neue Informationen geschaffen werden, und bis 2025 wird der Markt f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz (KI) ein Volumen von \u00fcber 100 Milliarden US-Dollar erreichen (IDC).<\/h2>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-288207a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"288207a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Dar\u00fcber hinaus wurde der<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-scientist-werden\"> <strong>Beruf des Data Scientist<\/strong> <\/a>zum f\u00fcnften Mal in Folge von Glassdoor und im <a href=\"https:\/\/blog.linkedin.com\/2019\/december\/10\/the-jobs-of-tomorrow-linkedins-2020-emerging-jobs-report\">LinkedIn 2019 U.S Emerging Jobs Report<\/a> als der beste Job in den USA ausgezeichnet. Der Bericht zeigt auch, dass es der am schnellsten wachsende Beruf ist, bei dem 6,5-mal so viele Mitglieder wie vor f\u00fcnf Jahren ihn als Beruf angeben.<\/p><p>Die Zeit f\u00fcr Data Scientist-Teams in Unternehmen aller Branchen ist reif f\u00fcr eine Expansion. Dabei haben sie zwei M\u00f6glichkeiten:<\/p><ol><li>Die Einstellung von bereits ausgebildeten Mitarbeitern, die von der zunehmenden Verbreitung von Grundausbildungen im Bereich Data Science profitieren.<\/li><li>Die Ausbildung von Mitarbeitern, die sich bereits mit anderen Themen besch\u00e4ftigen (Versicherungsmathematiker, Marketingmanager usw.).<\/li><\/ol><p>Aber wie w\u00e4hlt man zwischen diesen beiden L\u00f6sungen? Die Teams von DataScientest haben die Vor- und Nachteile der beiden Optionen untersucht.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6643f3e5 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"6643f3e5\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-11245c48 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"11245c48\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Einstellung von Data Scientists - Date Scientist Berufschancen f\u00fcr Bewerber<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2a4ccda5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2a4ccda5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Die <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-scientist-in-koeln-werden-alles-was-du-ueber-diesen-beruf-wissen-musst\">Einstellung von Data Scientists hat viele Vorteile.<\/a><\/p><p>Zun\u00e4chst einmal kann die Suche auf einen bestimmten Typ von Profil fokussiert werden. Die Rekrutierung des Teams erm\u00f6glicht es, jedem Einzelnen eine Aufgabe zuzuweisen, die auf seinem Profil, seinem akademischen Hintergrund und seinen Vorlieben beruht. Das Ziel der Rekrutierung ist es, ein effizientes Team zu bilden, in dem jeder eine klar definierte Aufgabe erf\u00fcllt.<\/p><p>Andererseits haben<strong> Junior Data Scientists<\/strong> gerade erst ihr Studium abgeschlossen. Das Wissen, das sie ben\u00f6tigen, ist noch frisch und ihre Sicht auf die Position wird nicht durch fr\u00fchere Erfahrungen und externe Faktoren verzerrt sein. Die Motivation und das Durchhalteverm\u00f6gen, die diese jungen Menschen mitbringen, werden auch in ihre Arbeit<strong> einflie\u00dfen und zu besseren Ergebnissen f<\/strong>\u00fchren. Bei der Einstellung von Personen mit 0-5 Jahren Berufserfahrung handelt es sich um Profile, die mit den Technologien des Daten-\u00d6kosystems vertraut sind und \u00fcber solide theoretische Grundlagen und praktische F\u00e4higkeiten verf\u00fcgen.<\/p><p>Allerdings ist die Einstellung, wie bei allen Stellen und insbesondere bei Stellen mit einer starken technischen Dimension, mit nicht zu vernachl\u00e4ssigenden Kosten f\u00fcr das Unternehmen verbunden. Es m\u00fcssen eine Reihe von Gespr\u00e4chen und Tests durchgef\u00fchrt werden, um neue Mitarbeiter zu integrieren, was sowohl finanzielle als auch organisatorische Opfer mit sich bringt. Unabh\u00e4ngig davon, ob das Unternehmen den gesamten Prozess auslagert oder intern durchf\u00fchrt, m\u00fcssen Zeit, Geld und Energie investiert werden, um ein effizientes und produktives Data Science-Team aufzubauen.<\/p><p>Au\u00dferdem sind die Profile, um die es hier geht, immer noch selten. Die Kandidaten haben oft nur<strong> wenig Berufserfahrung<\/strong> (in Bezug auf den Sektor des Unternehmens, in dem sie arbeiten k\u00f6nnten), aber sie haben vor allem aufgrund ihres akademischen Hintergrunds hohe Gehaltsforderungen: 88 % von ihnen haben einen Masterabschluss und 46 % einen Doktortitel in sehr selektiven Studieng\u00e4ngen, meist in Mathematik und Statistik, Informatik oder Ingenieurwissenschaften. Sie sind Teil eines Marktes, in dem es an Profilen mangelt.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bda0772 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"bda0772\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-310bb034 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"310bb034\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Fortbildung von bereits besch\u00e4ftigten Mitarbeitern: eine gewinnbringende Wette?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-179d869b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"179d869b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>W\u00e4hrend die Einstellung von Data Scientists mit erheblichen finanziellen und organisatorischen Kosten verbunden ist, ist die <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/quereinsteiger-zum-data-scientist\">Umschulung von bereits besch\u00e4ftigten Mitarbeitern oder &#8222;reskilling&#8220;<\/a> wesentlich einfacher umzusetzen. Sie wird in den meisten F\u00e4llen ausgelagert und es sind keine organisatorischen Anpassungen f\u00fcr das Unternehmen erforderlich.<\/p><p>Hinzu kommt, dass<strong> diese Art von Ausbildung weitgehend durch Unternehmenszusch\u00fcsse finanziert wird<\/strong> und dass sie Kosten darstellen, die von den Gruppen bereits unter Kontrolle gehalten werden: So wird z. B. ein Beauftragter f\u00fcr statistische Studien nach Abschluss seiner Ausbildung keine horrende Gehaltserh\u00f6hung verlangen, w\u00e4hrend die Einstellung eines Data Scientists sich als teuer erweisen k\u00f6nnte.<\/p><p>\u00dcber diese Einfachheit hinaus wird das Reskilling von Mitarbeitern zur Integration von Data Scientists f\u00fchren, die mehr <strong>&#8222;Generalisten&#8220;<\/strong> sind. Mit den berufsbezogenen Kompetenzen, die sie im Laufe ihrer Karriere erworben haben, werden sie eine bereichs\u00fcbergreifende Sichtweise einbringen: Sie kennen die Daten des Unternehmens bereits und werden folglich einen relevanteren Umgang mit ihnen haben.<\/p><p>Die Profile, die man in den meisten F\u00e4llen findet, sind Statistiker, Web-Marketer oder ganz einfach Versicherungsmathematiker, die innerhalb von 9 Monaten eine Stunde pro Tag an einer <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">Data Science Weiterbildung teilnehmen<\/a> k\u00f6nnen, um ihre F\u00e4higkeiten zu erweitern.<\/p><p>In der Praxis ist das Ziel der Data Science nicht die Ausf\u00fchrung. Ihr Ziel besteht vielmehr darin, <strong>zu lernen und neue berufliche F\u00e4higkeiten tiefgreifend zu entwickeln<\/strong>. Algorithmische Produkte wie Empfehlungssysteme, Pr\u00e4ferenzklassifizierung, Logistikoptimierer, Vorhersage von saisonalen Trends usw. k\u00f6nnen nicht im Voraus entworfen werden. Sie m\u00fcssen gelernt werden. Es gibt keinen Plan, dem man folgen kann; es sind neue F\u00e4higkeiten, die von Unsicherheit gepr\u00e4gt sind. Koeffizienten, Modelle, Modelltypen, Hyperparameter &#8211; alle notwendigen Elemente m\u00fcssen durch Experimente, Fehler und Iterationen pr\u00e4zisiert werden.<\/p><p>Ein Nachteil dieser Alternative besteht jedoch darin, dass die betreffenden Profile erfahren sind und sich daher manchmal gegen Ver\u00e4nderungen str\u00e4uben. Dies k\u00f6nnte jedoch durch ihre Bereitschaft, neue F\u00e4higkeiten zu erwerben, abgeschw\u00e4cht werden.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5178807c e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"5178807c\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3c14a9a6 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3c14a9a6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die goldene L\u00f6sung: eine hybride und firmenspezifische Wahl<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1b94ed8 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1b94ed8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Da die Flut an erstellten und gesammelten Daten von Jahr zu Jahr explodiert, ist klar, dass Unternehmen aller Branchen nicht darum herumkommen werden, ihre <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/chief-data-scientist-aufgaben\">Data-Science-Teams komplett umzukrempeln.<\/a><\/p><p>Dabei haben sie zwei M\u00f6glichkeiten: <strong>Neue Data Scientists einstellen<\/strong>, die ein effizientes und produktives Team bilden, in dem jeder ein Glied in einer Kette ist, oder <strong>bereits vorhandene Mitarbeiter ausbilden<\/strong>. Letztere sind weniger spezialisiert, aber st\u00e4rker bereichs\u00fcbergreifend und k\u00f6nnen ehrgeizigere Ziele erreichen, indem sie im Laufe ihrer T\u00e4tigkeit lernen und iterieren.<\/p><p>Die Wahl wird also je nach Branche und Zielen der Unternehmen sowie dem Gewicht, das sie ihren Data-Teams geben wollen, getroffen werden. <strong>Je tiefgreifender die angestrebte Umstrukturierung ist, desto eher sollten sie bereits ausgebildete Data Scientists einstellen.<\/strong>.<\/p><p>Umgekehrt werden Sektoren, die f\u00fcr die erfolgreiche Durchf\u00fchrung eines Projekts grundlegende Fachkenntnisse ben\u00f6tigen, zun\u00e4chst eher auf Reskilling setzen, bevor sie ihre Teams mit frischen <strong>&#8222;Nuggets&#8220;<\/strong> erg\u00e4nzen k\u00f6nnen. Dies ist z. B. in der Versicherungsbranche der Fall.<\/p><p>Alles in allem sollten die Unternehmen nicht aus den Augen verlieren, dass das <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-science-und-bildung-wie-daten-die-bildung-veraendern\">Gewicht der Data Sciences<\/a> in den n\u00e4chsten Jahren explodieren wird, wie alle zu diesem Thema durchgef\u00fchrten Studien best\u00e4tigen (Generaldirektion f\u00fcr Unternehmen, Bericht \u00fcber Schl\u00fcsseltechnologien des Ministeriums f\u00fcr Wirtschaft und Finanzen usw.). Ihr Erfolg wird vor allem auf ihrer <strong>F\u00e4higkeit, sich anzupassen<\/strong> und <strong>die strategischen Entscheidungen zu treffen<\/strong>, die f\u00fcr ihren Fortbestand notwendig sind, beruhen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6683ac2f elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"6683ac2f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Entdefcke unsere Weiterbildungen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Data Scientist Berufschancen: Im letzten Jahrzehnt hat sich die Data Science von einigen vereinzelten Keimlingen zu einem wachsenden Wald entwickelt. 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