Das Berufsbild: Was macht ein Data Scientist?

Data Science spielt eine immer größer werdende Rolle in der Wirtschaft, nachdem viele kleine und große Unternehmen ausführlich in ihre Business Intelligence und Data Warehouse Umgebungen investiert haben, steht nun vermehrt die Gewinnung von Insights und Wissen aus diesen Daten im Vordergrund.

Diesen Bereich übernimmt ein Data Scientist: Er gewinnt aus oft unstrukturierten und abstrakten Daten zumeist wertvolle Informationen für Unternehmen, in dem er diese automatisiert sortiert (Extract, Transform, Load – ETL) und danach durch Algorithmen untersuchen lässt.

Tätigkeiten: Welche Aufgaben hat ein Data Scientist?

Der Data Scientist hat in Unternehmen zumeist die Verantwortung für für die Extraktion und Aufbereitung von Daten. Er steht dabei vor der Herausforderung, aus großen gesammelten Datenmengen eines Unternehmens relevante Daten zu identifizieren, mit dessen Hilfe verschiedene Prozesse innerhalb des Unternehmens optimiert werden können.

Letztendlich steht der Data Scientist dabei in einer komplexen Beziehung zu Funktionen wie dem Business Intelligence Architect oder Business Intelligence Analyst: Während diese Rollen, oft unter einem Director of Business Intelligence, eher für wiederkehrende Analysen und tagtäglich benötigte Reports, Dashboards und On Demand Auswertungen zuständig sind, ist der Data Scientist, oft auch unter einem Director of Data Science, deutlich experimenteller unterwegs. 

Die Aufgaben das Data Scientists liegen oftmals am Rande dessen, was ein Business mit einem klaren Return on Investment (ROI) verbinden kann, und haben oft das Ziel, durch Datenmengen unvorhergesehene Zusammenhänge, Insights und auch Prognosen zu gewinnen. 

Beispielsweise sind Themen wie Predictive Maintenance bei Maschinenparks und großen Produktionsanlagen typische Arbeitsinhalte eines Data Scientists. Auch werden Data Scientists oft in neueren Bereichen wie dem Internet of Things (IoT) eingesetzt, um die Erfordernisse der Machine to Machine (M2M) Kommunikation zu erforschen. Hierbei geht es auch oft um die Frage, wann welche Daten zu welchen Zwecken benötigt werden.

Die Extraktion der Daten aus Maschinen und Anlagen wiederum erledigen dabei oft Data Engineers. Die meisten Data Scientists haben ein gutes Verständnis für Data Warehouse Architektur, wenngleich sie oft noch mit SAP Hana Specialists oder Data Quality Assurance (QA) Spezialisten zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass der Data Lake nicht zum Data Swamp wird.

Die Aufbereitung komplexer Logiken und Datensätze fällt dabei oft in den typischen Aufgabenbereich eines Data Scientists. Stakeholder sind meist quer durchs Unternehmen verteilt von der IT über die Entwicklung bis zu Digital Sales, e-Commerce, Digital Marketing oder Digital Media. 

In Organisationen mit einem Chief Data Officer (CDO) im C-Level, wird ebenfalls häufig eine komplexe Struktur aus mehreren Data Scientists aufgebaut, um unternehmensspezifische Lösungen zu erarbeiten.

Qualifikationsprofil: Wie wird man Data Scientist?

Studiengänge im Bereich Data Science werden oft mit den Fächern Mathematik, Informatik oder Naturwissenschaften kombiniert. Wichtiger als der Abschluss sind auch bei dem Beruf des Data Scientist häufig die Skills:

• Der Data Scientist  muss analytisches Verständnis besitzen
• Er muss in der Lage sein, Daten zu visualisieren
• Technisches Verständnis, die Kenntnis von Unternehmensstrukturen und Kommunikationsfähigkeit sind in der Rolle des Data Scientist unerlässlich
• Auch die Bereiche Statistik und maschinelles Lernen sind von großer Bedeutung

Welche Tools & Technologien nutzt ein Data Scientist?

• Tools zur Datenerfassung und -analyse
• R, Python, Java, Scala, JavaScript
• Bibliotheken wie Scikit-Learn, Pandas, SpaCy, TensorFlow, Word2Vec
• Linux, GIT, Docker und Versionsverwaltungssysteme
• Big Data Technologien wie z.B. Apache Spark
• Cloud Technology (AWS, GCP, Azure)

Welche Skills hat ein Data Scientist?

Folgende Fähigkeiten besitzen die unserer Erfahrung nach qualifziertesten und erfolgreichsten Bewerber bei adoleo im Spitzenfeld:

Mögliche Arbeitgeber: Wo kann man als Data Scientist arbeiten?

Data Scientists werden meist in produzierenden oder stark durch digitale Geschäftsmodelle oder e-Commerce getriebenen Unternehmen eingesetzt. Dazu haben die meisten Großkonzerne sowie Banken, Versicherungen und stark mathematische getriebenen Branchen (wie Raumfahrt, Aerospace, etc.) meist viele Data Scientists.

Vergütung: Was verdient ein Data Scientist?