Einführung
2012 hat die Harvard Business Review den Data Scientist als den begehrtesten Job des 21. Jahrhunderts bezeichnet. Zehn Jahre später, trotz AutoML-Plattformen (z. B. AWS Redshift ML und Google Cloud AutoML) und der pandemiebedingten Verlangsamung, gehört der Data Scientist weiterhin zu den gefragtesten Rollen. Tatsächlich zählt er zu den bestbezahlten Jobs in der Tech-Branche mit einem durchschnittlichen Jahresgehalt von 150.000 US-Dollar.
Auch wenn die genauen Aufgaben von Branche zu Branche und Unternehmen zu Unternehmen variieren, eint die meisten Data Scientists eine Mission: Organisationen dabei zu helfen, aus Daten echten Mehrwert zu schaffen. Dazu analysieren sie Muster und Trends in großen Datenmengen, kommunizieren Ergebnisse an verschiedenste Stakeholder und entwickeln sowie betreiben Modelle, die automatisierte Entscheidungen ermöglichen. Data Scientist zu werden, verlangt daher ein breites Kompetenzprofil aus Statistik, Programmierung, Business-Verständnis und Kommunikation – und all das musst du in Interviews und Take-home-Aufgaben überzeugend zeigen.
In diesem Blogbeitrag teilen wir ein paar Tipps – aus Sicht von Bewerber und Interviewer –, die dir helfen, im Data-Science-Interview herauszustechen und dein Wunschangebot zu bekommen.
Tipp #1: Mach dich mit Rolle und Unternehmen vertraut
Wie erwähnt, ist „Data Scientist“ ein dehnbarer Begriff für viele datenbezogene Rollen. Zwei Data Scientists aus unterschiedlichen Unternehmen oder Branchen können völlig verschiedene Aufgaben haben. Lies dir deshalb die Verantwortlichkeiten in der Stellenausschreibung genau durch oder frag im Gespräch nach: „Wie sieht ein typischer Tag in dieser Rolle aus? Liegt der Fokus eher auf Exploration und Visualisierung oder auf dem Bau von Modellen?“ Je konkreter dein Bild von der Rolle, desto schneller erkennst du, ob sie wirklich zu deinem Profil und deinen Interessen passt. So fokussierst du dich auf die Jobs mit dem besten Fit – und erhöhst deine Chancen auf die Stelle, die du wirklich willst.
Nützliche Tipps zu Personal Branding und Profilabgleich findest du auf Karrierewebsites wie Indeed und LinkedIn. Suchst du speziell Rat für Data Science und Analytics, sind die Career Services von DataCamp hilfreich – dort gibt es individuelle Sessions mit Karrierecoaches, die auf dieses Feld spezialisiert sind.
Hast du die passende Rolle identifiziert, geht es im nächsten Schritt darum, deine Leidenschaft für das Business des Unternehmens zu zeigen. Das ist besonders für Einsteiger oder Quereinsteiger knifflig, weil oft noch wenig Erfahrung mit branchenspezifischen Fragestellungen vorhanden ist.
Sehr hilfreich ist es, an Projekten zu arbeiten, die zur Zielbranche passen, und diese im Lebenslauf und im Interview zu erwähnen. Wenn du z. B. keine Finance-Ausbildung hast, aber eine Data-Scientist-Rolle bei einer Investmentbank anstrebst, kann ein geführtes Projekt wie Modeling the Volatility of US Bond Yields auf DataCamp zeigen, welche Businessfragen ein Data Scientist im Finanzbereich typischerweise löst.
Auch Kaggle ist eine gute Plattform mit spannenden Wettbewerben und Datensätzen. Indem du solche Projekte bearbeitest und im Interview darüber sprichst, baust du nicht nur Branchenwissen auf, sondern zeigst auch, dass dich das Geschäft so sehr interessiert, dass du deine Freizeit in relevante Use Cases investierst.
Tipp #2: Lass deine technische Expertise in Take-home-Challenges glänzen
Im Bewerbungsprozess für Data-Science-Rollen gibt es oft eine Take-home-Aufgabe mit einem oder mehreren Datensätzen und konkreten Businessfragen. Die Anforderungen variieren, aber in der Regel sollst du Code, Modelle und Analyseergebnisse einreichen.
Viele Kandidatinnen und Kandidaten sehen darin die ideale Bühne, um technische Stärke zu zeigen. R und Python sind die zentralen Sprachen in Data Science, jeweils mit Standardpaketen für Datenaufbereitung, statistisches Modeling und Machine Learning, z. B. pandas, scikit-learn und statsmodels für Python sowie tidyr, dplyr und caret für R. Wenn du neu in Data Science bist, lohnen sich Career Tracks auf DataCamp wie Data Scientist with Python und Data Scientist with R. Neben einem breiten Kursangebot bietet DataCamp auch einen Workspace mit vorgefertigten Code-Templates und vorkonfigurierten Datensätzen, um praxisnah zu üben und die Lücke zwischen Lernen und Anwenden zu schließen.
Oft unterschätzt wird das Thema Data Storytelling. Gute Data Scientists sind auch starke Erzähler, die ihre Modellergebnisse so kommunizieren, dass Stakeholder überzeugt werden und echte Veränderungen folgen. Wie man so schön sagt: „Ein Bild sagt mehr als tausend Worte.“ Achte daher darauf, in deinem Report aussagekräftige Visualisierungen einzubauen. So wird nachvollziehbar, wie du Muster in den Daten aufdeckst und wo dein Modell Wert stiftet. Neben gängigen Bibliotheken wie matplotlib (Python), seaborn (Python) und ggplot2 (R) lohnt sich plotly, wenn du ein webbasiertes, interaktives Dashboard bauen möchtest. Passend dazu gibt es auf DataCamp den Kurs Introduction to Data Visualization with Plotly in Python.
Alternativ kannst du No-Code-BI-Tools wie Tableau, Power BI und Google Data Studio nutzen. Diese Tools bieten zwei Vorteile: Erstens sind sie bei nicht-technischen Stakeholdern wie Data Analysts und Product Managern verbreitet. Wenn du sie beherrschst, zeigst du, dass du dich nahtlos in den Analytics-Stack des Unternehmens einfügen kannst. Zweitens erlauben sie oft mehr Feintuning als Python- oder R-Pakete – ideal, um interaktive, präsentationsartige Analysen zu erstellen. Für den Einstieg eignet sich der DataCamp-Kurs Introduction to Tableau.
Nicht zuletzt zählt auch, wie du deinen Code auslieferst. Sofern nicht anders vorgegeben, ist es sinnvoll, deine Lösung in Git aufzusetzen und alle Abhängigkeiten sauber in den Code zu integrieren. Nichts frustriert Interviewer mehr, als ein ZIP-Archiv zu erhalten, den Code zu starten und nur Fehlermeldungen wie „Paket XYZ wurde nicht gefunden“ zu sehen. Sorge außerdem für klare, ordentliche Dokumentation, damit dein Gedankengang leicht nachvollziehbar ist.
Tipp #3: Behalte den Data-Product-Lebenszyklus im Blick, wenn du Projekterfahrungen teilst
Meistens sollen Bewerbende ihre bisherigen Projekte vorstellen. Ein häufiger Fehler: zu viel Detail zur Technik, z. B. Datenbereinigung und (Hyper-)Parameter-Tuning. Das kann Interviewer überfrachten und nimmt Zeit, die besser zeigt, wie du Business-Verständnis und Stakeholder-Management einsetzt.
Daher empfehle ich, bei Fragen zu früheren Projekten nach dem STAR-Framework zu antworten und alle Phasen des Data-Product-Lebenszyklus abzudecken – auch wenn du nicht in jeder Phase federführend warst:
- Businessziele und Fragen: Welches Geschäftsproblem löst dein Projekt? Auf welche Ziele oder KPIs zahlt es ein?
- Datenbeschaffung: Welche Herausforderungen gab es bei der Datenerhebung und wie hast du sie gelöst?
- Explorative Datenanalyse: Wie hast du Ergebnisse für nicht-technische Stakeholder aufbereitet? Welche Fragen oder Einwände gab es und wie bist du damit umgegangen?
- Modellierung und Logik: Warum hast du die finalen Modelle gewählt (technische und nicht-technische Gründe)? Wo liegen die wichtigsten Grenzen deines Ansatzes?
- Testing und Deployment: Wie hast du deine Modelle getestet und ausgerollt?
- Monitoring: Mit welchen Metriken bewertest du die Modellleistung? Welche Learnings gab es und wie hast du das Modell daraufhin verbessert?
Vergiss außerdem nicht, die beteiligten Rollen zu nennen (z. B. Product Manager, Data Analysts, Data Engineers, QAs und Manager aus dem operativen Geschäft), ihre Aufgaben und wie du mit ihnen zusammengearbeitet hast. So punktest du mit Business-Sinn und Teamfähigkeit.
Fazit
In diesem Beitrag haben wir die wachsende Nachfrage nach Data Scientists beleuchtet und anschließend Tipps diskutiert, mit denen du sowohl technische als auch nicht-technische Interviewfragen meisterst. Wenn du eine Data-Science-Karriere anstrebst, probiere diese Ansätze aus – oder nähere dich deinem Wunschangebot, indem du mit einem akkreditierten Data-Science-Kurs startest.
