Eine Karriere im Datenumfeld bringt dich mit unterschiedlichsten Technologien, Kompetenzen und Stakeholdern in Kontakt. Du arbeitest an Projekten mit spürbarem Impact in zentralen Geschäftsbereichen – oft in stark funktionsübergreifenden Teams oder gemeinsam mit anderen technischen Kolleginnen und Kollegen.
Der Weg vom Junior zur Senior-Rolle in der Data Science sieht je nach Branche und Schwerpunkt sehr unterschiedlich aus, doch bei den meisten Data Scientists dauert das 2–5 Jahre. Mit den richtigen Kenntnissen und Kompetenzen können die Gehälter leicht die Sechs-Stellen-Marke erreichen. In zehn Jahren wird die Nachfrage nach Data Scientists voraussichtlich deutlich steigen – auch wenn sich die Rolle verändert, weil ständig neue Tools, Best Practices und Methoden entstehen.
Wachstum in einer Datenkarriere kann viele Formen annehmen. Unabhängig von deinen Zielen gibt es jedoch einige grundlegende Tipps und Praktiken, die du im Blick behalten solltest. Lies weiter und entdecke unsere Best Practices, damit du in deiner Karriere kontinuierlich vorankommst.
1. Definiere Erfolg
Arbeiten um des Arbeitens willen ist nicht per se ein Problem – kontinuierliches Üben ist gut und viele profitieren davon. Doch ohne klares Ziel fehlt oft die Zufriedenheit. Nimm dir Zeit und definiere, was Erfolg für dich bedeutet. So stellst du nicht nur sicher, dass du in die richtige Richtung gehst, sondern kannst auch deinen Fortschritt messen. Dein Erfolgsbild muss sich nicht um Beförderungen, Gehalt oder Titel drehen. Vielleicht strebst du langfristig eine Publikation oder eine Promotion an. Vielleicht willst du ein Team führen oder ein Produkt entwickeln, das Millionen nutzen. Wenn du deine Vision von Erfolg klarziehst, erkennst du die nächsten Schritte, um gezielt zu wachsen.
2. Hör nicht auf zu lernen
Schon mal von der Growth Mindset gehört? Studien zeigen, dass Menschen mit dieser Haltung tendenziell mehr erreichen als diejenigen, die glauben, Talente seien angeboren. Datenkarrieren sind fordernd; Rückschläge und Fehlschläge gehören dazu. Aus Fehlern zu lernen gilt als einer der wichtigsten Erfolgsfaktoren – selbst erfolgreiche Unternehmerinnen und Unternehmer sprechen offen über ihre Misserfolge und was sie daraus mitgenommen haben.
Ein weiterer Grund für kontinuierliche Weiterbildung: Das Feld entwickelt sich rasant. Elad Cohen sagt in DataFramed (circa ab Minute 49), dass viele unterschätzen, wie Technologie in zehn Jahren aussehen wird – unabhängig davon, ob Automatisierung Teile des Data-Science-Workflows verschlankt. Wenn du nicht am Ball bleibst, zieht die Branche womöglich an dir vorbei.
3. Bau dir ein Portfolio auf
Die Bedeutung eines Portfolios lässt sich kaum überschätzen. Es wird oft mit Junioren assoziiert, die ihren ersten Job suchen, ist aber ein idealer Ort, um über die gesamte Laufbahn hinweg deine besten Arbeiten zu sammeln. Ein Portfolio bietet dir auch Raum für Herzensthemen, die im Arbeitsalltag zu kurz kommen. Und es motiviert, kontinuierlich neue Kompetenzen zu entwickeln – ganz im Sinne der vorherigen Best Practice.
Ein dauerhaft gepflegtes Portfolio hilft dir dabei:
- Deine Arbeit zu teilen – beim Rollen- oder Unternehmenswechsel oder wenn du in die Freiberuflichkeit startest
- Spannende Projekte festzuhalten, auf die du später aufbauen kannst
- Ergebnisse deiner Passion Projects zu zeigen – das sehen andere Data Scientists besonders gern
- Deine persönliche Marke zu schärfen – das öffnet Türen für weitere Karriereschritte
4. Investiere in Deployment-Kompetenzen
Einer der größten Brüche zwischen Uni-Lehre und Praxis in Unternehmen liegt derzeit bei MLOps. Kurz gesagt: MLOps ist ein Set aus Tools, Praktiken, Techniken, Kultur und Mindset für den zuverlässigen und skalierbaren Einsatz von Machine-Learning-Systemen. Eine der größten Herausforderungen für Datenteams heute ist die skalierbare und effiziente Bereitstellung von Modellen – Schätzungen zufolge haben nur rund 8 % der Unternehmen Modelle in Produktion. Kein Wunder also, dass MLOps in den letzten Jahren zu den am schnellsten wachsenden Bereichen der Data Science zählt.
In Deployment-Fähigkeiten zu investieren, ist für viele Data Scientists essenziell – auch mit langjähriger Erfahrung. Wissenslücken zu erkennen und gezielt zu schließen, ist ein starker Wachstumstreiber. Du musst nicht jedes neue Tool in der Tiefe beherrschen, aber wenn du die Kernkonzepte von MLOps und anderen Neuerungen verstehst und deren Techniken anwenden kannst, kommst du weit und legst die Basis für spätere Spezialisierung. Kostenlose Einstiegsressourcen findest du in diesem Blogpost.
5. Wähle eine Spezialisierung
Data Science ist ein extrem breites Feld. In diesem E-Book definiert DataCamp Data Science als „ein interdisziplinäres Feld, das aus Daten sinnvolle Erkenntnisse gewinnt“. Die Disziplinen reichen von Mathematik über Statistik, Machine Learning, Programmierung und Datenvisualisierung bis hin zu vielem mehr. Niemand kann in all diesen Bereichen Expertin oder Experte sein – zumal schon eine einzige Domäne tiefes Wissen erfordert. Überleg nur, wie viel Theorie nötig ist, um ein Sprachmodell mit guter Genauigkeit und ohne Verzerrungen zu bauen.
Wenn du erste Erfahrungen in mehreren Bereichen gesammelt hast, lohnt es sich, über eine Spezialisierung nachzudenken. In einem Gebiet zur Expertin oder zum Experten zu werden, öffnet Türen und bringt dich deiner Erfolgsvision näher.
6. Bau dein Netzwerk aus
Networking ist einer der wichtigsten Hebel für deinen Karrierefortschritt – ob durch Events, „Coffee Chats“ mit Leuten aus der Branche oder Kolleginnen und Kollegen, oder indem du selbst Vorträge hältst. Über ein Netzwerk erfährst du, was in anderen Unternehmen passiert und welche Kompetenzen künftig gefragt sind – auch bei dir. Und wenn du wechseln willst, ist es der einfachste Weg, einen Fuß in die Tür zu bekommen.
Viele empfinden Networking als einschüchternd, aber es gibt viele Wege und Formate in der Data-Community. Wir haben eine Liste der Top-Data-Science-Konferenzen 2022 zusammengestellt – ideal als Startpunkt für dein Networking.
7. Bekämpfe Imposter-Syndrom
Das Imposter-Syndrom definiert das Harvard Business Review als „an den eigenen Fähigkeiten zweifeln und sich wie ein Hochstapler fühlen“. Das kennen viele Data Scientists irgendwann in ihrer Laufbahn. Die Breite und Tiefe des Wissens erfahrener Profis kann gerade am Anfang wie eine hohe Hürde wirken. Und auch später triffst du Spezialistinnen und Spezialisten mit beeindruckender Tiefe in einzelnen Subfeldern. Der Begriff ist in den letzten Jahren präsenter geworden, viele Top-Führungskräfte sprechen offen darüber. Entsprechend gibt es zahlreiche Bücher, die helfen zu verstehen, wie es dich beeinflusst und was du dagegen tun kannst. Dieser Reddit-Post sammelt Erfahrungen von Data Scientists zum Imposter-Syndrom.
8. Behalte den Arbeitsmarkt im Blick
Dein Karrierewachstum hängt eng damit zusammen, wie du deinen Nine-to-Five verbringst. Wenn dein Alltag nicht zu deiner langfristigen Erfolgsdefinition passt, lohnt sich ein Neustellen. Das kann ein Gespräch mit deiner Führungskraft sein, um deinen Aufgabenmix anzupassen, oder ein interner Wechsel. Es ist aber immer sinnvoll, den Arbeitsmarkt zu beobachten. Vielleicht sind deine Kompetenzen stark gefragt – und andere Unternehmen bieten spannendere Rollen oder bessere Konditionen.
Jerry Lee von Wonsulting, einer Career-Development-Firma, empfiehlt, jedes Jahr bei Wunschunternehmen zu interviewen – um im Üben zu bleiben und sicherzugehen, dass dein aktuelles Unternehmen deinen Wert kennt. Wie wichtig das ist, hängt von deinen Zielen ab – den Puls des Marktes zu fühlen, ist jedoch immer klug.
9. Bleib up to date
Neben der eigenen Weiterbildung solltest du auch den Überblick behalten, was an der Spitze von Forschung, Tech-Unternehmen und Marktführern passiert. Du musst nicht jedes Detail kennen – ein Gefühl für das Potenzial neuer Technologien auf hoher Flughöhe reicht oft. Bonuspunkte, wenn du mit deinem Netzwerk darüber sprechen kannst, um zu lernen, wie sie es einsetzen – oder ihnen selbst etwas Neues zu zeigen!
Ein guter Einstieg für diesen High-Level-Überblick ist Adam Votava, der wöchentlich „Keeping Up with Data“ auf LinkedIn veröffentlicht. Diese prägnanten Zusammenfassungen helfen, aktuelle Forschung, Business-News und neue Python-Packages im Blick zu behalten. Du kannst auch unseren Weekly Roundup Video-Newsletter abonnieren – mit den spannendsten News aus Data Science, Tech und Forschung.
10. Denk über den Impact deiner Arbeit nach
Wachstum in deiner Karriere sollte dich deinen eigenen Erfolgsmetriken näherbringen – aber was ist mit dem Erfolg deiner Organisation? Reflektiere, welchen Impact deine Arbeit hat: Zeitersparnis durch effiziente Tools, Unterstützung von Kolleginnen und Kollegen mit einem aussagekräftigen Dashboard oder geringere Produktionskosten dank gut trainierter Modelle. Wenn du deinen Impact im Unternehmen kennst, kannst du:
- Einen Business Case für eine Beförderung oder einen Rollenwechsel liefern
- Begründen, warum dein Unternehmen eine Weiterbildung sponsern sollte
- Über deine Arbeit auf Konferenzen sprechen
- Souverän interviewen, wenn du dich neu orientierst
11. Bau Führungskompetenzen auf
Best Practice #12 behandelt mögliche Führungslaufbahnen in der Data Science. Um dorthin zu kommen, brauchst du Führungskompetenzen – auch als Individual Contributor. Delegieren, priorisieren, Feedback geben und eine klare Richtung vorgeben: Diese Fähigkeiten sind essenziell. Selbst ohne direkte Personalverantwortung kannst du sie entwickeln und anwenden, wenn du als Individual Contributor Projekte leitest.
Es gibt viele Gelegenheiten, diese Kompetenzen im Laufe deiner Karriere auszubauen – oft außerhalb der Komfortzone. Der Schritt aus der Komfortzone in die Stretch Zone ist genau dort, wo wir am meisten lernen und Erfolge feiern. Weiche diesen Chancen nicht aus – sie zahlen sich langfristig aus.
12. Wähle deinen Karrierepfad
Karrierewege verlaufen heute selten geradlinig. Du kannst lateral in andere Teams oder Projekte wechseln oder zwischen Management- und Fachrollen pendeln. Meta hat einige Laufbahnen hier beschrieben und sagt: „...becoming a manager is not a promotion. It’s just another way to get work done“. Diese Philosophie ist in vielen – besonders flach organisierten – Unternehmen verbreitet, in denen Teams eher um Projekte als um Funktionen herum strukturiert sind. Bei Meta sind die zentralen Pfade:
- Senior Contributor: Senior Contributors führen selten Menschen, mentorieren aber oft Junioren und beeinflussen Strategie und Entscheidungen spürbar. Der Pfad ist stark hands-on und coding-lastig.
- Tech Lead: Eine Mischung aus technischer Mitarbeit und Führung eines kleinen Teams, häufig anderer Data-Profis.
- People Manager: Der klassische Managementpfad mit wenig Coding, dafür vielen strategischen Terminen und täglichem People Management.
Es hilft, zu wissen, wohin du dich langfristig entwickeln willst. Wenn People Management aktuell nichts für dich ist, investiere stärker in deine technischen Kompetenzen. Trifft das Gegenteil zu, suche gezielt nach Gelegenheiten, Leadership-Skills aufzubauen – etwa über Networking und passende Projekte.
Bonus – Viele Wege führen in der Data Science zum Erfolg
Dieser Artikel richtet sich stark an Data Scientists in Unternehmen, aber es gibt viele Möglichkeiten, in Datenkarrieren erfolgreich zu sein: Wissenschaft, Lehre, Freelancing oder Content Creation. All das kann die Welt ein Stück besser machen, Neues hervorbringen – und dein Einkommen steigern. Zwänge dich nicht in ein einziges Unternehmen oder einen einzigen Pfad. Definiere, was Erfolg für dich bedeutet, und setz deine Vision konsequent um.
Mehr Ressourcen für dich:
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