- Wege
- Studium (Informatik, Mathematik, Statistik, Physik, Data Science), Quereinstieg aus Analyse
- Arbeitsorte
- Konzerne, Beratungen, Tech-Unternehmen, Forschung, Banken und Versicherungen
- Arbeitszeit
- Vollzeit, häufig hybrid
- Werkzeuge
- Python, SQL, Statistik, Machine Learning, Cloud
Was macht ein Data Scientist?
Data Science verbindet Statistik, Programmierung und Fachwissen. Typische Aufgaben sind:
- mit Fachabteilungen klären, welche Frage die Daten beantworten sollen
- Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, bereinigen und aufbereiten
- Daten explorativ analysieren und Zusammenhänge visualisieren
- statistische Modelle und Machine-Learning-Verfahren entwickeln und bewerten
- Modelle mit Data Engineers und Entwicklern in den Betrieb bringen
- Ergebnisse verständlich präsentieren und Grenzen der Modelle erklären
Zunehmend gehören auch Anwendungen mit großen Sprachmodellen dazu, etwa zum Durchsuchen von Dokumenten oder zur Automatisierung von Textaufgaben.
Wege in den Beruf
Die meisten Data Scientists haben einen Master oder eine Promotion in Informatik, Mathematik, Statistik, Physik oder einem quantitativen Fach. Immer mehr Hochschulen in Deutschland und Österreich bieten eigene Data-Science-Studiengänge an. Ein Quereinstieg gelingt häufig über Rollen als Data Analyst oder aus Fachbereichen wie Controlling, Marketing-Analyse oder Forschung, ergänzt durch Kurse und eigene Projekte.
Gehalt: Wovon es abhängt
Data Science zählt zu den gut bezahlten IT-Berufen. Gehälter werden meist frei verhandelt und hängen stark von Erfahrung, Branche und Unternehmensgröße ab. Konzerne, Banken, Versicherungen und Tech-Unternehmen zahlen in der Regel mehr als kleine Firmen oder öffentliche Einrichtungen. Wer Modelle bis in den produktiven Betrieb bringen kann, ist besonders gefragt.
Arbeitsalltag
Ein großer Teil der Zeit fließt in Datenaufbereitung und Abstimmung, deutlich weniger in das eigentliche Modellieren. Data Scientists arbeiten eng mit Fachbereichen zusammen und müssen erklären können, was ein Modell kann und was nicht. Hybride Arbeit ist weit verbreitet.
Gefragte Kenntnisse
Python mit Bibliotheken wie pandas und scikit-learn, SQL, Statistik und Versuchsdesign, Machine-Learning-Frameworks, Cloud-Plattformen und Visualisierung. Ebenso wichtig: Fachverständnis für die Branche und klare Kommunikation. Welche Begriffe die aktuellen Anzeigen nennen, zeigt der Kasten „Häufig verlangt“.
Perspektiven
Mit Erfahrung führen Wege zu Senior- und Lead-Rollen, zum Machine-Learning-Engineer, in die Leitung von Datenteams oder in die Beratung. Weil KI in immer mehr Unternehmen ankommt, wächst der Bedarf an Menschen, die Daten, Modelle und Geschäftsfragen zusammenbringen.
Tipps für die Bewerbung
- Zeigen Sie zwei bis drei aussagekräftige Projekte mit Fragestellung, Vorgehen und Ergebnis.
- Bereiten Sie sich auf Fallstudien und Statistikfragen im Gespräch vor.
- Beschreiben Sie den geschäftlichen Nutzen Ihrer Arbeit, nicht nur die Methode.