Wie man im Jahr 2024 Datenwissenschaftler/in wird

Was macht ein/e Datenwissenschaftler/in? 

Wir haben einen ganzen Artikel dem Verständnis von Data Science gewidmet. Darin erkunden wir die Rolle, die ein Datenwissenschaftler einnehmen kann. Im Wesentlichen arbeiten Data Scientists daran, Daten zu verstehen und zu analysieren, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. 

In einem Unternehmensumfeld arbeiten sie mit mehreren Teams zusammen, um die Grundlagen für solide Analysen zu schaffen. Das bedeutet, Strategien zu entwickeln, um Daten aus verschiedenen Quellen zu erfassen, zu sammeln und zu bereinigen. Nachdem sie diese Daten organisiert und ausgewertet haben, können sie Lösungen entwickeln und ihre Ergebnisse dem Unternehmen mitteilen. 

Data Scientists arbeiten oft mit anderen Fachleuten zusammen, z. B. mit Dateningenieuren, Analysten, IT-Architekten, Anwendungsentwicklern und Unternehmensvertretern.

Datenanalyst/in vs. Datenwissenschaftler/in: Was ist der Unterschied?

Wir haben einen vollständigen Leitfaden zum Vergleich von Datenanalysten und Datenwissenschaftlern. Zusammenfassend lässt sich jedoch sagen, dass beide Rollen zwar mit Daten arbeiten, sich aber in Umfang und Verantwortung unterscheiden:

• Datenanalysten arbeiten in der Regel daran, vorhandene Daten zu interpretieren, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Sie können einfachere Modelle und Werkzeuge verwenden.
• Data Scientists übernehmen eine umfassendere Rolle und formulieren oft die Fragen, die beantwortet werden müssen. Sie nutzen fortschrittliche Tools und Modelle, darunter auch Algorithmen für maschinelles Lernen, um Erkenntnisse zu gewinnen.

Warum Datenwissenschaftler/in werden? 

Es gibt viele Gründe, warum sich jemand für eine Karriere in der Datenwissenschaft entscheiden kann. Es ist eine Branche, die sehr lohnend sein kann und ein intellektuell herausforderndes und stimulierendes Umfeld bietet. Datenwissenschaftler/innen müssen mit den neuesten technologischen Trends und Entwicklungen Schritt halten und in einem oft dynamischen Umfeld arbeiten. 

Wenn du also intellektuell neugierig bist, einen analytischen Verstand hast und gerne mit Daten und Technologie arbeitest, könnte der Beruf des Datenwissenschaftlers etwas für dich sein. 

Außerdem gibt es viele Jobmöglichkeiten für talentierte Datenwissenschaftler/innen. Daten von Statista zeigen, dass der Big-Data-Markt in den kommenden Jahren deutlich wachsen wird. Für 2027 wird ein Wert von 103 Mrd. US-Dollar prognostiziert, verglichen mit 84 Mrd. US-Dollar im Jahr 2024. 

Das US Bureau of Labour Statistics prognostiziert zwischen 2021 und 2031 einen Anstieg der Arbeitsplätze in der Datenwissenschaft um 35 %, was weit über dem nationalen Durchschnitt von 4 % liegt. 

Dieses Wachstum spiegelt sich in der Beliebtheit von Karrieren in der Datenwissenschaft wider, mit Organisationen wie U.S.. News & World Report rangieren Datenwissenschaftler/innen auf Platz 4 der besten Jobs im Technologiebereich, auf Platz 7 der besten MINT-Jobs und auf Platz 8 der besten Jobs insgesamt. 

Wenn du immer noch nicht überzeugt bist, warum du über diesen Beruf nachdenken solltest, könnte das durchschnittliche Gehalt eines Datenwissenschaftlers verlockend sein. Mit einem Durchschnittsgehalt von 108.000 Dollar pro Jahr ist klar, dass die Nachfrage nach Data Scientists mit einem großzügigen Gehaltspaket gedeckt wird. 

Welche Qualifikationen brauchen Datenwissenschaftler/innen?

Es gibt eine Debatte darüber, ob ein Hochschulabschluss notwendig ist, um Datenwissenschaftler/in zu werden. Viele Fachkräfte sind über andere Wege in die Branche gekommen, aber ein Hochschulabschluss kann von Vorteil sein. 

Die meisten Stellen für Hochschulabsolventen suchen nach Personen mit Qualifikationen in den Bereichen Informatik, Datenwissenschaft, Mathematik, Statistik, Ingenieurwesen und sogar Physik. Es gibt aber auch Programme, die jeden mit einem Hochschulabschluss zum Datenwissenschaftler ausbilden. 

Auf die genauen Fähigkeiten gehen wir weiter unten ein, aber gute Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python, R, SQL und/oder Julia können hilfreich sein. 

Andere werden feststellen, dass sie sich auf ihr eigenes, selbstgesteuertes Lernen verlassen können, indem sie sich die notwendigen Fähigkeiten und Erfahrungen in ihrer eigenen Zeit aneignen und die Arbeitgeber in der Bewerbungsphase beeindrucken. Unser Kurs "Data Scientist mit Python" kann dir zum Beispiel helfen, alle notwendigen Fähigkeiten zu erlernen, um eine Karriere im Bereich Data Science zu starten. 

Du kannst dich bei DataCamp auch als Data Scientist zertifizieren lassen und dein Data Science-Wissen bei potenziellen Arbeitgebern unter Beweis stellen. 

Welche Fähigkeiten brauchen Data Scientists? 

In einem separaten Artikel haben wir die 15 wichtigsten Fähigkeiten von Data Scientists genauerbeschrieben , deshalb fassen wir sie hier zusammen. Um in der Datenwissenschaft erfolgreich zu sein, brauchst du verschiedene Hard- und Soft Skills. 

Harte Fähigkeiten

Dies sind die technischen Fähigkeiten, die du entwickeln musst, um ein vollwertiger Data Scientist zu werden: 

• Python
• R
• Statistik und Mathe
• SQL und NoSQL 
• Datenvisualisierung
• Maschinelles Lernen
• Deep Learning 
• Natürliche Sprachverarbeitung 
• Große Daten
• Cloud Computing

Soft Skills 

Diese werden heute meist als "Power Skills" oder "Human Skills" bezeichnet und sind funktionsübergreifende Fähigkeiten, die nicht berufsspezifisch, aber dennoch notwendig sind. Für einen Datenwissenschaftler sind das unter anderem: 

• Kommunikation 
• Storytelling 
• Kritisches Denken 
• Geschäftssinn 
• Problemlösung 
• Teamarbeit 

Wie hoch ist das durchschnittliche Gehalt eines Datenwissenschaftlers? 

Wir haben die Gehälter in der Datenwissenschaft in einem separaten Artikel ausführlich behandelt, in dem wir die Gehälter anhand verschiedener Faktoren aufgeschlüsselt haben. Aber um es kurz zusammenzufassen: 

• Die Angaben zum Durchschnittsgehalt unterscheiden sich je nach Quelle. Glassdoor zum Beispiel gibt für die USA ein Durchschnittsgehalt von 158.000 Dollar im Jahr 2024 an, während PayScale auf der Grundlage von mehr als 9.000 Gehaltsprofilen 100.000 Dollar pro Jahr schätzt.
• Laut Indeed verdienen Data Science Manager/innen in der Regel am meisten, mit Gehältern zwischen 76.000 und 239.000 Dollar jährlich.
• Die Gehälter von Datenwissenschaftlern und Dateningenieuren sind in der Regel ähnlich und liegen zwischen 77.000 und 194.000 Dollar pro Jahr für Wissenschaftler und 81.000 bis 197.000 Dollar pro Jahr für Ingenieure. 
• Die Unternehmensgröße spielt eine Rolle: Unternehmen mit mehr als 1.000 Beschäftigten zahlen im Durchschnitt 90.000 bis 110.000 US-Dollar pro Jahr, während mittlere Unternehmen (26 bis 1.000 Beschäftigte) rund 80.000 US-Dollar und kleine Unternehmen und Start-ups (2 bis 25 Mitglieder) 60.000 US-Dollar verdienen.

Wie man Datenwissenschaftler wird 

Wahrscheinlich bist du jetzt begierig darauf, deine Reise als Datenwissenschaftler/in zu beginnen. Aber wo soll man anfangen? Im Folgenden stellen wir dir acht Schritte vor, die du unternehmen musst, um von Grund auf ein/e Datenwissenschaftler/in zu werden. 

Wie wir bereits besprochen haben, hängen die genauen Anforderungen an einen Data Scientist von einer Vielzahl von Faktoren ab, aber dies sind einige der am häufigsten genannten Schritte: 

1. Lerne Datenverarbeitung, Datenvisualisierung und Berichterstattung 

Auf dem Weg zum/zur Datenwissenschaftler/in wirst du oft mit großen und komplexen Datensätzen konfrontiert. Um diese Informationen sinnvoll zu nutzen (für dich und andere), musst du lernen, mit ihnen umzugehen. Hier sind Fähigkeiten im Umgang mit Daten sehr nützlich. Hier bereinigst, organisierst und transformierst du die Rohdaten in ein Format, aus dem du Analysen und Schlussfolgerungen ziehen kannst. 

Du kannst verschiedene Tools verwenden, um Daten zu verarbeiten, aber Bibliotheken wie Pandas in Python sind oft das Mittel der Wahl. Weitere Informationen findest du in unserem Spickzettel zur Datenverarbeitung in Python mit Pandas. 

Wenn es darum geht, deine Daten wirkungsvoll zu präsentieren, musst du das Reporting und die Datenvisualisierung beherrschen. Hier erfährst du mehr über einige der besten Tools zur Datenvisualisierung, die dir je nach deinem Ziel eine Reihe von Optionen bieten. 

2. Arbeite an deinen Fähigkeiten in Statistik, Mathematik und maschinellem Lernen 

Du brauchst zwar nicht unbedingt einen Abschluss in diesen Bereichen, aber du brauchst ein funktionales Wissen in diesen Bereichen. In der Regel solltest du dich mit Themen wie Kalkül, Lineare Algebra und Statistik beschäftigen. Es lohnt sich jedoch, zu prüfen, welche Absicht du mit dem Lernen dieser Dinge verfolgst. 

Das Erlernen der Infinitesimalrechnung kann dir zum Beispiel dabei helfen, Optimierungsalgorithmen für das maschinelle Lernen zu erstellen, obwohl es sowohl in Python als auch in R Funktionen gibt, die die Infinitesimalrechnung für dich erledigen können. Ein konkretes Beispiel: Wenn du ein Thema wie den Gradientenabstieg verstehst, kannst du die Veränderung der Ausgabe einer Funktion messen, wenn du die Eingaben veränderst, und so die Modelle für maschinelles Lernen verfeinern. 

Wenn du deine Kenntnisse in linearer Algebra auffrischen möchtest, hilft dir unser Kurs Lineare Algebra für Data Science in R dabei, mit Vektoren und Matrizen zu arbeiten, Matrix-Vektor-Gleichungen zu lösen, Eigenwert-/Eigenvektor-Analysen durchzuführen und die Hauptkomponentenanalyse zur Dimensionsreduktion in realen Datensätzen zu nutzen. Diese Bereiche sind alle nützlich für angewandte Mathematik und Datenwissenschaft. 

In ähnlicher Weise deckt Intermediate Statistical Modeling in R einige wesentliche Themen der Statistik des maschinellen Lernens ab und hilft dir, in den wichtigsten Bereichen voranzukommen. 

3. Code lernen 

In unserem Artikel über die besten Programmiersprachen für Data Scientists gehen wir im Detail auf einige der besten Sprachen ein, die du jetzt lernen solltest. Aufgrund ihrer Vielseitigkeit und Allgegenwärtigkeit sind Python und R zwei der naheliegendsten Wahlmöglichkeiten für Datenwissenschaftler. 

Natürlich bedeutet die Arbeit mit Daten auch die Arbeit mit Datenbanken, daher ist SQL eine weitere wichtige Programmiersprache. Zum Glück ist es eine relativ unkomplizierte Sprache, wenn du Python und R gelernt hast. 

Julia ist eine gute Wahl, wenn du Python, R und SQL gelernt hast. Mit Julia bekommst du eine Sprache, die von Grund auf für Data Science entwickelt wurde und schnell und intuitiv ist.  Wenn du anfängst, mit sehr großen Datensätzen zu arbeiten, brauchst du vielleicht andere Sprachen, aber bis dahin sind diese vier ausreichend.

Mit einer Sprache wie Java erhältst du eine Open-Source-Sprache, die für ihre Effizienz und Leistung bekannt ist. Für die Datenwissenschaft bietet Java Virtual Machines ein solides und effizientes Framework für beliebte Big-Data-Tools wie Hadoop, Spark und Scala. 

Andere Programmiersprachen, die du für Data Science mit sehr großen Datensätzen lernen solltest, sind Scala, C/C++, JavaScript, Swift, Go, MATLAB und SAS. 

4. Datenbanken verstehen 

Wir haben SQL bereits im obigen Thema erwähnt, aber dieser Punkt muss wiederholt werden. Relationale Datenbanken ermöglichen es Datenwissenschaftlern, strukturierte Daten schnell und effizient zu speichern. Wenn du Daten sammelst und organisierst, wirst du oft feststellen, dass SQL hier dein bevorzugtes Werkzeug ist. 

Mit SQL kannst du strukturierte Daten verarbeiten, Datenbanken abfragen, Daten verarbeiten, aufbereiten, mit ihnen experimentieren und vieles mehr. Außerdem wird SQL oft zusammen mit Python eingesetzt. Bibliotheken wie SQLite, PostgreSQL und MySQL helfen dir, verschiedene Datenquellen zu verbinden. 

5. Lernen, mit Big Data zu arbeiten  

Wir haben bereits kurz darauf hingewiesen, dass du als Datenwissenschaftler/in oft mit großen Datensätzen arbeitest. In einer Zeit, in der alles und jeder mehr Daten produziert als je zuvor, werden diese Datensätze immer größer und damit schwieriger zu erfassen, zu pflegen und zu verarbeiten. 

Doch kann ein erfahrener Datenwissenschaftler neue und detaillierte Erkenntnisse aus diesen riesigen Datensätzen gewinnen. Wenn du lernst, Cloud-Plattformen wie AWS, Microsoft Azure und Google Cloud zu nutzen, kann das deiner Karriere als Datenwissenschaftler/in zugutekommen. Ebenso können Tools wie Apache Spark bei der Verarbeitung und Analyse von Big Data, und maschinellem Lernen helfen. 

Mit unserem Kurs kannst du die Grundlagen von Big Data mit PySpark erlernen. Er deckt einige der wichtigsten Aspekte beim Umgang mit großen Datenmengen für die Analyse ab.  

6. Erfahrungen sammeln, üben und andere Datenwissenschaftler treffen 

Wie in jedem anderen Beruf auch, brauchst du so viel Erfahrung und Praxis wie möglich, um Datenwissenschaftler/in zu werden. Zum Glück gibt es viele Möglichkeiten, wie du dich in Communities engagieren, an Projekten mitarbeiten und deine Fähigkeiten in den Datenwissenschaften weiterentwickeln kannst. 

DataCamp Workspace zum Beispiel ist ein kollaboratives, cloudbasiertes Notebook, mit dem du Daten analysieren, mit anderen zusammenarbeiten und Erkenntnisse teilen kannst. Workspace wurde entwickelt, um dich vom Erlernen von Data Science zum Durchführen von Data Science zu bringen. Außerdem verfügt es über integrierte Datensätze, sodass du Daten innerhalb weniger Minuten analysieren kannst.

Du kannst dein Wissen auch in verschiedenen Data-Science-Projekten anwenden, so dass du reale Probleme von deinem Browser aus lösen kannst. 

7. Mach ein Praktikum oder bewirb dich um einen Job 

Wenn du alle oben genannten Fähigkeiten entwickelt hast, wirst du sie in einem professionelleren Umfeld anwenden wollen. Wenn du dir sicher bist, dass du die Fähigkeiten eines Datenwissenschaftlers hast, die du brauchst, um die Erwartungen an eine Stelle zu erfüllen, kannst du dich für Praktika oder Jobs bewerben. 

Sieh dir unseren vollständigen Leitfaden für Bewerbungen in der Datenwissenschaft an und erfahre, wie du dich von anderen Bewerbern abheben kannst. Du brauchst wahrscheinlich ein umfangreiches Portfolio, in dem du eine Reihe von Fähigkeiten nachweisen kannst, und du musst dich auch auf das Vorstellungsgespräch als Data Scientist vorbereiten. 

8. Folge der Community und engagiere dich in ihr 

Wenn du Datenwissenschaftler/in werden willst, musst du in einer schnelllebigen Branche auf dem Laufenden bleiben. Es gibt keinen besseren Weg, um über die Entwicklungen in der Datenwissenschaft auf dem Laufenden zu bleiben, als sich mit einer oft großzügigen und engagierten Community auszutauschen. 

Neben Social-Media-Seiten wie LinkedIn, Twitter, Discord und Reddit kannst du auch allen möglichen Nischenseiten, Blogs und führenden Köpfen der Datenwissenschaft folgen. Suche nach Leuten, die sich für dieselben Bereiche interessieren wie du, hole dir Ratschläge, beteilige dich an Diskussionen und beteilige dich an den Aktivitäten. Und natürlich gibt es den DataFramed-Podcast, in dem du Neuigkeiten aus der Branche von einer Reihe von Datenexperten hören kannst.

Bildungswege, um Datenwissenschaftler zu werden

Datenwissenschaftler/in zu werden ist eine Reise, die mit verschiedenen Bildungshintergründen beginnen kann. Wie wir bereits besprochen haben, ist ein Bachelor-Abschluss in Datenwissenschaft, Informatik oder einem verwandten Fachgebiet oft der erste Schritt, den die Leute machen. In der Realität gibt es jedoch mehrere Wege, um die notwendigen Fähigkeiten zu erwerben:

1. Online-Kurse und Zertifizierungen: Mit Online-Ressourcen wie den DataCamp-Tracks für Datenwissenschaft zu beginnen, ist ein hervorragender Weg, um die benötigten Fähigkeiten zu erwerben. Du kannst nicht nur dein Wissen in verschiedenen Bereichen ausbauen, sondern dich auch mit unserer anerkannten Zertifizierung zum/zur zertifizierten Datenwissenschaftler/in weiterbilden.
2. Grundständiger Abschluss. Ein Bachelor-Abschluss in Datenwissenschaft, Informatik, Statistik oder einem verwandten Fach bietet eine solide Grundlage.
3. Master-Abschluss. Ein Master-Abschluss in Datenwissenschaft kann für diejenigen von Vorteil sein, die sich spezialisieren oder erweiterte Fähigkeiten erwerben wollen.
4. Data Science Bootcamps: Data Science Bootcamps bieten ein intensives Training, damit du dir schnell praktische Fähigkeiten aneignen kannst. In unserem separaten Artikel erfährst du mehr über die besten Data Science Bootcamps und einige alternative Optionen. 

Schlussgedanken

Der Weg zum/zur Datenwissenschaftler/in ist ebenso spannend wie lohnend. Da die Datenwissenschaft jeden Sektor und jede Branche durchdringt, ist die Rolle des Datenwissenschaftlers so wichtig wie nie zuvor. Egal, ob dich intellektuelle Neugierde, die Aussicht auf ein lukratives Gehalt oder der Wunsch, wichtige datenbasierte Entscheidungen zu treffen, antreibt - eine Karriere in den Datenwissenschaften bietet unendlich viele Möglichkeiten.

Wie wir in diesem umfassenden Leitfaden herausgefunden haben, gibt es viele Möglichkeiten, in dieses dynamische Feld einzusteigen. Von der formalen Ausbildung in Informatik oder Statistik bis hin zum selbstgesteuerten Lernen durch Online-Kurse, Tracks und Zertifizierungen, wie sie von DataCamp angeboten werden, kann die Reise auf deine Bedürfnisse und Vorlieben zugeschnitten werden. 

Der Arbeitsmarkt für Datenwissenschaftler/innen boomt, und für die kommenden Jahre wird ein erhebliches Wachstum vorhergesagt. Dieses Wachstum bezieht sich nicht nur auf die Beschäftigungsmöglichkeiten, sondern auch auf die Vielfalt der Aufgaben und Spezialisierungen in diesem Bereich. Egal, ob du dich als Data Wrangler, als Ingenieur für maschinelles Lernen oder als Business Intelligence-Analyst siehst, es gibt eine Nische für dich.

Wenn du also analytisch bist, gerne Probleme löst und von der Macht der Daten fasziniert bist, gibt es keinen besseren Zeitpunkt, um Datenwissenschaftler/in zu werden. Beginne noch heute mit unserem Berufswunsch Data Scientist mit Python.