Data Scientist: Kompetenzen

Wesentliche Fähigkeiten

• Analytisches Denken: Arbeitgeber prüfen es anhand Ihrer Vorgehensweise bei Fallstudien und Datenproblemen.
• Statistik und Wahrscheinlichkeit: Sie fragen nach passenden Methoden, Annahmen und der Interpretation von Ergebnissen.
• Datenverständnis: Sie prüfen, ob Sie Datenqualität, Verzerrungen und Grenzen einer Analyse erkennen.
• Kommunikation: Sie achten darauf, ob Sie Erkenntnisse verständlich und zielgruppengerecht erklären.
• Fachliches Urteilsvermögen: In Gesprächen oder Aufgaben prüfen sie, ob Sie Analysen mit konkreten Geschäftsfragen verbinden.

Technische und spezialisierte Fähigkeiten

• Programmiersprachen wie Python oder R: Arbeitgeber prüfen Ihre Kenntnisse in technischen Interviews oder Programmieraufgaben.
• SQL und Datenbanken: Sie testen, ob Sie Daten abfragen, zusammenführen und auf Fehler prüfen können.
• Datenaufbereitung und -visualisierung: Sie beurteilen Ihre Arbeitsweise anhand von Aufgaben mit unvollständigen Daten und Diagrammen.
• Maschinelles Lernen: Sie fragen, wie Sie Modelle auswählen, bewerten und ihre Grenzen erklären.
• Versuchsplanung und Kausalanalyse: Sie prüfen, ob Sie geeignete Vergleiche und Experimente entwerfen können.
• Werkzeuge für Versionskontrolle und Zusammenarbeit: Sie achten bei Arbeitsproben oder Gesprächen darauf, ob Sie nachvollziehbar und teamorientiert arbeiten.

Soziale Kompetenzen

• Neugier: Arbeitgeber prüfen, ob Sie sinnvolle Rückfragen stellen und Annahmen hinterfragen.
• Zusammenarbeit: Sie bitten um Beispiele dafür, wie Sie mit Fachbereichen, Technikteams oder anderen Datenfachleuten gearbeitet haben.
• Eigeninitiative: Sie prüfen, ob Sie Probleme selbstständig erkennen und praktikable nächste Schritte vorschlagen.
• Anpassungsfähigkeit: In Gesprächen oder Aufgaben achten sie darauf, wie Sie mit neuen Anforderungen und unklaren Informationen umgehen.
• Sorgfalt: Sie beurteilen, ob Sie Ergebnisse kontrollieren, Entscheidungen dokumentieren und Risiken benennen.

So zeigen Sie diese Fähigkeiten im Lebenslauf

• Entwickelte mit Python und SQL einen Datenaufbereitungsprozess und dokumentierte die Prüfungen auf fehlende oder fehlerhafte Werte.
• Analysierte Nutzungsdaten, erstellte ein Dashboard und erläuterte dem Team die wichtigsten Erkenntnisse und Einschränkungen.
• Verglich mehrere Prognosemodelle anhand geeigneter Bewertungsverfahren und empfahl ein Modell, das zur Fragestellung passte.

So bauen Sie diese Fähigkeiten auf

• Üben Sie Statistik und Programmierung an offenen Datensätzen und halten Sie Ihre Schritte nachvollziehbar fest.
• Bearbeiten Sie Projekte von der Fragestellung bis zur Präsentation: Daten prüfen, analysieren, Ergebnisse visualisieren und Grenzen benennen.
• Lernen Sie SQL sowie die Werkzeuge kennen, die in Ihrem gewünschten Arbeitsbereich häufig eingesetzt werden.
• Erklären Sie Ihre Ergebnisse regelmäßig Menschen ohne technischen Hintergrund und holen Sie Feedback ein.
• Arbeiten Sie mit anderen an Projekten, um Anforderungen zu klären, Aufgaben abzustimmen und Ihre Arbeit verständlich zu dokumentieren.
• Lesen Sie Stellenanzeigen für passende Positionen und gleichen Sie die geforderten Fähigkeiten mit Ihren Projekten und Kenntnissen ab.