Data Scientist

Ein Data Scientist nutzt statistische Methoden und Machine Learning, um wissenschaftlich orientierten Fragestellungen nachzugehen.

Beschreibung

Data Scientist (dt. Datenwissenschaftler) arbeiten in Unternehmen beliebiger Größe (Startup bis Großkonzern). Als Data Scientist ist man international sehr nachgefragt und es bieten sich spannende Berufschancen.

Qualifikation

Die meisten Data Scientists haben eine akademische Qualifizierung (Mathematik, Statistik, Informatik oder Naturwissenschaften). Es gibt aber immer mehr Quereinsteiger aus anderen Berufsgruppen. Die Rolle Data Scientist gibt es seit ca. 10 Jahren.

Fähigkeiten

Statistik
Programmierung
Datenanalyse
Machine Learning
Problemlösendes Denken
Künstliche Intelligenz
Deep Learning

Data Scientist Gehalt

Junior Data Scientist
48.000 – 58.000€

Senior Data Scientist
68.000 – 81.000€

Lead Data Scientist
83.000 – 107.000€

Bemerkung: Das Gehalt ist stark abhängig von der Größe des Unternehmens, der Branche und dem Standort.
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Data Scientist Aufgaben

  • Aufbereitung und Zusammenführung strukturierter und unstrukturierter Daten
  • Nutzung statistischer Methoden im Rahmen einer Datenanalyse
  • Datenanalyse in Kombination mit wissenschaftlichen, mathematischen Methoden
  • Erstellung von zukunftsgerichteten Prognosen mit Hilfe von Machine Learning
  • Explorative und diagnostische Analyse mit Datenvisualisierungen 
  • Erkennung von Mustern und Anomalien in großen Datenmengen (Big Data)
  • Kommunikation der analytischen Ergebnisse und Erstellung von Handlungsempfehlungen

Anwendungsfälle für Data Scientists

  • Sentimentanalyse: Stimmungsanalyse in Texten.
  • Segmentierung von Kunden: Identifikation und Aufteilung von Kundengruppen.
  • Optimierung von Lieferketten: Geschwindigkeit und Kosten für Logistik und Produktion.
  • Betrugserkennung: Identifikation von Betrugsversuchung (z.B. bei Zahlungsdienstleistungen).
  • Personalisierung: Berechnung individualisierter Inhalte für Social Media und Shopping.
  • Vorausschauende Wartung: Bestimmung von Wartungszeitpunkten auf Basis von Sensordaten.
  • Preisoptimierung: Bestimmung optimaler Preise zur Erhöhung des Umsatzes.
  • Risikoanalyse: Bestimmung von Wahrscheinlichkeiten und Risiken (z.B. bei Versicherungen).

Branchen

Banken
Versicherungen
IT
Marketing
Medien
Handel
Beratung
Chemie
Pharma
Logistik
Immobilien
Produktion

Data Scientist Karriereentwicklung 

Die Karriere als Data Scientist startet als Individual Contributor mit fachlicher und technischer Verantwortung, jedoch ohne personelle Verantwortung. Je nach Unternehmens wird in Junior und Senior unterschieden. Größere Unternehmen bieten technische Führungspositionen für Data Scientists (z.B. Staff Data Scientist und Principal Data Scientist). Alternativ zu technologischen Führungsrollen wählen einige Data Scientists eine Führungsposition als People Lead (z.B. Team Lead, Engineering Manager, Chapter Lead) oder Product Lead (z.B. Product Manager, Product Owner). Zudem gibt es auch hybride Führungsrollen mit Verantwortung in verschiedenen Bereichen.

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Verwandte Rollen

Business Analyst

Koordination und Optimierung von Prozessen und Projekten (insb. im Bezug auf Veränderungen)

Data Analyst

Analysiert Daten, erstellt Dashboards und kommuniziert die Ergebnisse an Fachbereiche oder die Geschäftsführung.

Data Engineer

Sorgt für skalierbare Integration von Datenquellen, Transformationen und Zielsystemen.

Data Scientist

Nutzt statistische Methoden und Machine Learning, um wissenschaftlich orientierten Fragestellungen nachzugehen.

Data Steward

Stellt Datenqualität sicher, kümmert sich um Data Governance sowie zentrale Datenplattformen.

Analytics Engineer

Stellt Daten und Analytics-Tools für Analyse und Reporting bereit

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