Die großen IT-Konzerne aus dem Silicon Valley haben sich in den letzten zwei Jahrzehnten zu Internetdiensten entwickelt, die tagtäglich enorme Mengen an Daten gewinnen und analysieren. Doch auch kleinere Big-Data-Unternehmen untersuchen Abermillionen von Informationen und versuchen, aus ihnen die richtigen Rückschlüsse für ihre Kunden aus Wirtschaft, Wissenschaft oder Politik zu ziehen. Weltweit produzieren Internetnutzer laut Erhebungen aus dem Jahr 2012 tagtäglich etwa 2,6 Millionen Terabyte an Daten – das ist eine ganze Menge, die Zahl wird sich im Jahr 2014 gewiss noch um einiges vervielfacht haben.

Doch nicht alle Daten sind gleichermaßen für jeden Auftraggeber interessant: Regierungen benötigen andere Informationen als Unternehmen. Letztere benötigen entsprechend ihrer Branche ebenfalls individuelle Erkenntnisse. Und auch in der Wissenschaft verfolgen die Forscher ihre ganz eigenen Ziele. Die große Herausforderung ist insofern auch, die jeweils sprichwörtliche Nadel im großen Daten-Heuhaufen zu finden. Und dafür braucht es Analysten, oder wie man sie im englischsprachigen Ausland nennt: Data Scientists.

Wie wichtig dieser Beruf für die Internetwirtschaft ist, lässt sich anhand einiger interessanter Entwicklungen erkennen. So gehört der Data-Science-Studiengang an den Universitäten wie Stanford und der UC Berkley zu den beliebtesten Fächern unter den Bewerbern. Und auch an der UC Los Angeles oder dem renommierten Massachusetts Institute of Technology wird „Data Science“ unter den Studienbewerbern hochgehandelt. Das Gartner-Institute prognostizierte bereits im Jahr 2012, dass bis zum Jahr 2015 global 4,4 Millionen Fachkräfte benötigt werden – davon allein 1,9 Millionen in den USA.

Um der großen Nachfrage auf dem Arbeitsmarkt und an den Universitäten gerecht zu werden, hat US-Präsident Barack Obama im vergangenen Jahr sogar die „Educational Priority“ für den Berufszweig ausgerufen und Bildungseinrichtungen wie der New York Universität und der Universität von Berkley 37,8 Millionen US-Dollar zugesichert, um die Fachbereiche auszubauen. „Data Scientist“ gilt derzeit als der heißeste Beruf in der Tech-Szene.

Internetnutzer produzieren tagtäglich 2,6 Millionen Terabyte an Daten.

Neben den herkömmlichen Universitätsangeboten, haben sich aber auch einige Online-Akademien gegründet, die in der großen Nachfrage ein Geschäftsmodell für sich gefunden haben. Der bekannteste Anbieter unter ihnen ist Udacity. Interessierte – vor allem Personen mit einem Programmierer-Hintergrund, die einen Berufswechsel vornehmen wollen – können hier die Grundpfeiler für eine etwaige Karriere aufbauen. Das Startup bietet verschiedene Online-Kurse wie „Intro to Data Science“ oder „Data Analyst Nanodegree“ und kooperiert teilweise sogar mit den großen IT-Firmen im Silicon Valley. Für „Data Analyse with R“ arbeitet Udacity beispielsweise mit Facebook zusammen. Das Unternehmen gibt dafür eigene Mitarbeiter frei, die den Studenten nicht nur theoretisches Wissen, sondern praktische Erfahrungen vermitteln. Derzeit wird der Studiengang von Dean Eckles geführt – einem Data Scientist, der sich mit dem Einfluss von Technologie auf das menschliche Verhalten beschäftigt.

Die Online-Kurse sind auf einen Zeitraum von zwei Wochen bis zwei Monaten ausgelegt. Je nachdem variieren auch die Preise: Für „Data Analyse with R“ zahlen Kursteilnehmer 199 US-Dollar pro Monat. Studenten werden dann sechs Stunden täglich zwei Monate lang geschult.

Während die Big-Data-Disziplin in den USA förmlich explodiert und sich dahingehend vielfältige Ausbildungsangebote entwickeln, sind Studienfächer in Deutschland derzeit noch vergleichsweise rar. Doch auch hierzulande bekommen Interessierte, die eine Karriere in dem Bereich anstreben, erste Studiengänge geboten. So hat beispielsweise die Universität Konstanz seit dem Wintersemester 2013/2014 einen Master-Abschluss für „Social and Economic Data Analyses“ im Programm. Und auch das Fraunhofer-Institut bietet im Rahmen des Geschäftsfeldes „Big Data Analysis“ ein umfangreiches Data-Scientist-Training an – von „Big Data Architecture“ bis „High Performance Technology for Big Data“ über „Linked Enterprise Data Integration“.

Wer es nach dem Studium im Silicon Valley zum Data Scientist schafft, darf sich auf ein gutes Einkommen freuen. Laut PayScale, einem IT-Anaylse-Unternehmen, können sich angehende Datenanalysten auf ein Durchschnittseinkommen von 96.579 US-Dollar einstellen. Doch wie der Big-Data-Professor an der Harvard Universität, Tom Davenport, feststellt, sind Gehälter von bis zu 300.000 US-Dollar heutzutage auch keine Seltenheit mehr.