Data-Scientist (Datenwissenschaftler:in) bezeichnet eine Person, die im Bereich Data-Science (Datenwissenschaft) tätig ist. Ein:e Data-Scientist ist verantwortlich für die Extraktion und Aufbereitung relevanter Daten aus der riesigen Datenmenge, die von Unternehmen zu Optimierungszwecken gesammelt wird.

Auf diese Weise werden neue Relationen hergestellt und geschäftsförderliche Erkenntnisse für das Unternehmen gewonnen. Sie verwandeln nicht nur unstrukturierte Rohdaten in eine strukturierte Datenbasis, sondern analysieren diese auch und bewerten sie unter betriebswissenschaftlicher Perspektive.

Data-Scientists haben in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen, wenn es um den Umgang mit Big Data geht. Immer mehr Unternehmen investieren in die intensive Analyse von Daten, anstatt nur noch große Datenmengen zu sammeln. Besonders E‑Commerce, IoT-Geräte und Social-Media-Plattformen erzeugen einen gigantischen Output.

Der Beruf Data-Scientist gliedert sich in vier unterschiedliche Profile, die meist im Team arbeiten:

• Data-Analyst: wertet Daten aus.
• Data-Architect: befasst sich mit großen, unstrukturierten Datenmengen.
• Data-Manager: verknüpft Datenmengen miteinander und stellt die Datenqualität sicher.
• Data-Business-Developer: stellt den Bezug zum Markt und den Unternehmenszielen her.

Alle vier Typen beschäftigen sich mit Big Data und helfen dem Unternehmen, seine Prozesse zu optimieren und Geschäftsmodelle auszubauen.

Hauptziel eines:einer Data-Scientist ist es, Daten zu sammeln, zu analysieren und für das Unternehmen nutzbar zu machen. Meistens startet ein:e Data-Scientist mit einer großen, unübersichtlichen Menge an Daten (Big Data). Außerdem übernehmen sie häufig das fortlaufende Tracking und Monitoring der Daten.

Data-Scientists stellen eine solide Datenbasis her, wozu sie fast immer die vorhandenen Daten bereinigen müssen. Dabei arbeiten sie äußerst gründlich, da durch eine fehlerhafte Datenbasis auch die unternehmerischen Vorhersagen kaum zutreffen. Aus den Rohdaten kann der:die Data-Scientist mit spezieller KI-Software überflüssige Informationen herausfiltern, die relevanten Daten extrahieren und diese anschließend in ein passendes Format konvertieren.

Zudem erkennt ein:e Data-Scientist mithilfe der Potenzialanalyse, welche Projektidee die vielversprechendste ist oder auch, wie aus Daten Regeln, Entscheidungsbäume und künstliche neuronale Netze erzeugt werden können, die Empfehlungen oder auch Vorhersagen liefern.

Ein:e Data-Scientist kennt sich in verschiedenen Analytics-Teilgebieten aus, wobei der wichtigste Bereich die Predective Analytics ist. Hierbei werden Daten der Vergangenheit analysiert, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse wie Marktentwicklung oder Kund:innenentscheidungen zu treffen. Dadurch kann das Unternehmen einschätzen, wie sich ein bestimmtes Produkt entwickeln wird, wann es zu Lieferengpässen kommt und es kann saisonale Schwankungen vorwegnehmen.

Zusätzlich übernimmt ein:e Data-Scientist auch die grafische Aufbereitung von Daten. Durch die Datenaufbereitung können Außenstehende leichter nachvollziehen, wie sich die Situation verhält. Das bietet eine Diskussionsgrundlage für das Team.

Ein:e Data-Scientist benötigt verschiedene Qualifikationen, da das Tätigkeitsfeld sehr anspruchsvoll ist. Im Vordergrund stehen die Datenanalyse und die Auswertung der Ergebnisse in Hinblick auf die Nützlichkeit für ein Unternehmen. Aber es sind noch weitere Fähigkeiten gefragt, die wir euch einmal aufgelistet haben:

• Kenntnisse in Mathematik und Statistik: Grundlegende Annahmen der Modellierungen basieren auf Konzepten der Statistik.
• Grundlagen der Softwareentwicklung: solide Fähigkeiten in mindestens einer der relevanten Programmiersprachen, vorzugsweise Python.
• Erfahrungen mit KI-Anwendungen: Besonders wichtig sind Tools für das Deep und Machine-Learning.
• Betriebswirtschaftliches Wissen: Da die Vorhersagen mit Geschäftsprozessen verbunden sind, müssen sich Data-Scientists mit betriebswirtschaftlichen Zusammenhängen auskennen.
• Kreativität: Kreative Herangehensweisen helfen dabei, Lösungen bei fehlerhaften oder unvollständigen Datensätzen zu finden.
• Kommunikationsstärke: Außenstehende innerhalb des Unternehmens haben oftmals keinen hohen Kenntnisstand im Bereich Data-Science. Somit ist es wichtig, dass ein:e Data-Scientist die Ergebnisse verständlich vermitteln kann.
• Offene Herangehensweise: Data-Scientists müssen stets neue Analyse-Tools testen und für neue Herangehensweisen offen bleiben.

Im interdisziplinären Studiengang Data Science erlernt man die wichtigsten Grundlagen wie Mathematik, Programmierung, Informatik und Statistik. Dabei stehen einem inhaltlich viele Themenbereiche offen. Es werden auch schon erste Projekte angefangen und durch die verschiedene Wahlmodule kann man seinen Schwerpunkt innerhalb des Studiums setzen.

Da das Data-Science-Studium inhaltlich sehr breit aufgestellt ist, kann anschließend in ganz unterschiedliche Bereiche wie Marketing, Medizin oder auch Fahrzeugtechnik eingetaucht werden.

Es gibt außerdem noch die Möglichkeit, zuerst einen Bachelor in Informatik oder Wirtschaftsinformatik zu absolvieren, um anschließend einen Masterstudiengang in Data-Science zu absolvieren.

Auch der Quereinstieg ist eine interessante Alternative, die oftmals von Informatiker:innen genutzt wird. Um sich auf den Bereich Data Science ohne ein entsprechendes Studium spezialisieren zu können, sind eine oder mehrere berufsbegleitende Weiterbildungen notwendig.

Data-Scientist gehört zu den bestbezahlten IT-Berufen. Nach dem Gehaltsportal Stepstone liegt die Gehaltsspanne bei 47.900 bis 64.500 Euro brutto im Jahr. Das Durchschnittsgehalt für Data-Scientists liegt bei circa 54.400 Euro brutto pro Jahr. Das Gehalt ist jedoch auch abhängig von Unternehmensgröße, Branche, Abschluss und Bundesland.

Data-Analyst, Data-Engineer und die unterschiedlichen Typen des Data-Scientists – die Auswahl ist riesig. Doch was unterscheidet die Berufe voneinander?

Datenanalyst:innen beschäftigen sich hauptsächlich mit statistischen Prozessen und haben die Aufgabe, Daten zu analysieren. Häufig konzentriert sich die Analyse auf Daten, die aus einer einzigen Quelle stammen. Auch der Gehaltsunterschied zwischen Data-Analyst und Data-Scientist sollte berücksichtigt werden, da Data-Analysts circa 20 Prozent weniger verdienen als Data-Scientists.

Data-Engineers (Datentechniker:innen) beschäftigen sich dagegen mehr mit Optimierungstechniken und sorgen für die kontinuierliche Verbesserung des Datenverbrauchs. Da sie ebenfalls sehr gefragt sind, liegt die Gehaltsspanne der Data-Engineers bei 49.800 bis 68.300 Euro brutto im Jahr und ist somit etwas höher als die der Data-Scientists.

Außerdem gibt es noch unterschiedliche Formen des Data-Scientists:

• Citizen-Data-Scientist: Wissensmitarbeiter:in ohne formelle Ausbildung in fortgeschrittener Statistik und Mathematik.
• Principal-Data-Scientist: führt ein eigenständiges Team an der Schnittstelle zwischen fachlicher Kompetenz und Kommunikation.
• Senior-Data-Scientists: werden in Projekten aus allen Branchen für Aufgaben in der komplexen Datenanalyse eingesetzt.
• Lead-Data-Scientist: leitet das Data-Science-Team, plant Projekte und erstellt Analysemodelle.

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