Data Scientist: Karriereleitfaden

Was ein Data Scientist macht

• Data Scientists nutzen Daten, um Fragen zu beantworten und Entscheidungen zu unterstützen.
• Sie sammeln und bereinigen Daten, untersuchen Muster und entwickeln statistische Modelle oder Machine-Learning-Anwendungen.
• Sie erklären ihre Ergebnisse so, dass auch Menschen ohne technischen Hintergrund sie nutzen können.
• Je nach Stelle arbeiten sie eng mit Teams aus Produktentwicklung, Technik, Fachbereichen oder Geschäftsführung zusammen.

Ein typischer Arbeitstag

• Mit Kolleginnen und Kollegen klären, welche Frage oder welches Problem untersucht werden soll.
• Daten aus verschiedenen Quellen aufbereiten und auf Fehler oder Lücken prüfen.
• Daten mit Programmiersprachen und Analysewerkzeugen untersuchen.
• Modelle erstellen, testen und ihre Ergebnisse bewerten.
• Erkenntnisse in Berichten, Präsentationen oder Visualisierungen vermitteln.
• Mit anderen Teams besprechen, wie sich die Ergebnisse praktisch einsetzen lassen.

Die Aufgaben unterscheiden sich je nach Branche, Team und Erfahrungsstufe. Manche Stellen konzentrieren sich stärker auf Analysen, andere auf Machine Learning oder die technische Umsetzung von Datenprodukten.

Benötigte Fähigkeiten

• Programmierung: Grundkenntnisse in Python oder R sind häufig hilfreich; SQL wird oft zum Abrufen und Bearbeiten von Daten eingesetzt.
• Statistik und Mathematik: Wichtig sind unter anderem ein Verständnis für Wahrscheinlichkeiten, Versuchsplanung und den Umgang mit Unsicherheit.
• Datenaufbereitung: Daten sind nicht immer vollständig oder sauber. Sie zu prüfen und für Analysen vorzubereiten, gehört oft zum Alltag.
• Analytisches Denken: Du solltest Fragen in überprüfbare Schritte zerlegen und Ergebnisse kritisch hinterfragen können.
• Kommunikation: Es ist wichtig, Methoden und Erkenntnisse verständlich zu erklären und auf die Bedürfnisse des Publikums einzugehen.
• Fachwissen: Kenntnisse über den jeweiligen Bereich helfen dabei, sinnvolle Fragen zu stellen und Ergebnisse richtig einzuordnen.
• Verantwortungsbewusstsein: Datenschutz, mögliche Verzerrungen und die Folgen datenbasierter Entscheidungen müssen berücksichtigt werden.

Wie du Data Scientist wirst

Ausbildung

• Ein Studium in einem Bereich wie Statistik, Informatik, Mathematik, Physik, Ingenieurwesen oder Wirtschaft kann eine gute Grundlage bieten.
• Auch ein anderer Studien- oder Berufsweg ist möglich, wenn du passende Fähigkeiten in Programmierung, Statistik und Datenanalyse aufbaust.
• Praktische Projekte helfen dir, dein Wissen anzuwenden und Arbeitsproben für Bewerbungen zu erstellen.

Zertifizierungen

• Zertifizierungen zu Datenanalyse, Cloud-Plattformen oder Machine Learning können den Lernweg strukturieren.
• Sie ersetzen nicht automatisch praktische Erfahrung. Wähle sie danach aus, welche Kenntnisse in den Stellenanzeigen und deinem Zielbereich gefragt sind.

Einstiegsmöglichkeiten

• Suche nach Einstiegsstellen in Datenanalyse, Business Intelligence oder als Junior Data Scientist.
• Praktika, Forschungsprojekte und Werkstudentenstellen können erste Praxiserfahrung ermöglichen.
• Baue ein Portfolio mit eigenen Analysen auf. Beschreibe dabei die Fragestellung, deine Vorgehensweise und die Grenzen der Ergebnisse.
• Nutze auch Erfahrungen aus verwandten Bereichen, etwa Softwareentwicklung, Forschung, Beratung oder fachlicher Analyse.

Karriereweg

• Einstieg: In Junior- oder Analysepositionen lernst du Datenquellen, Werkzeuge und Abläufe kennen.
• Erfahrene Fachkraft: Mit mehr Erfahrung übernimmst du komplexere Analysen, entwickelst Modelle und begleitest deren Einsatz.
• Spezialisierung oder Leitung: Du kannst dich beispielsweise auf Machine Learning, Experimente oder eine Branche spezialisieren. Alternativ kannst du in eine fachliche Leitungs- oder Managementrolle wechseln.
• Wechsel in verwandte Rollen: Je nach Interessen und Fähigkeiten kommen auch Positionen in Data Engineering, Machine Learning Engineering, Produktanalyse oder Datenstrategie infrage.

Die konkreten Titel und Schritte unterscheiden sich von Arbeitgeber zu Arbeitgeber.

Passt der Beruf zu dir?

Der Beruf könnte zu dir passen, wenn du gern mit Daten arbeitest, systematisch Probleme löst und Ergebnisse verständlich erklärst. Hilfreich ist auch, wenn du mit Unsicherheit umgehen kannst: Daten liefern nicht immer eine eindeutige Antwort, und Analysen haben Grenzen.

Überlege außerdem, ob dir die Mischung aus Programmieren, Statistik, Zusammenarbeit und Kommunikation liegt. Wenn du den Beruf ausprobieren möchtest, beginne mit einem kleinen Analyseprojekt oder einem Einführungskurs und achte darauf, welche Aufgaben dir besonders viel Freude machen.

Aktuelle Gehaltsangaben findest du im Gehaltsratgeber.