Die COVID-19-Pandemie hat die digitale Transformation in allen Branchen beschleunigt. Dadurch entstehen mehr Daten als je zuvor, und die Nachfrage nach Data Scientists ist auf einem Höchststand. Laut dem LinkedIn Emerging Jobs Report 2020 belegt Data Scientist Platz drei der am schnellsten wachsenden Berufe (37% jährliches Wachstum) – direkt hinter anderen datenintensiven Rollen wie Robotics Engineer und Artificial Intelligence Specialist. Ein Ende ist nicht in Sicht: Das US Bureau of Statistics prognostiziert bis 2026 allein 11,5 Millionen neue Jobs im Bereich Data Science.
In diesem Blogbeitrag schauen wir uns an, was Data Science genau ist, welche Karrierechancen es gibt und welche Best Practices dir den Einstieg erleichtern.
Was genau ist Data Science
Kurz gesagt: Data Science ist ein interdisziplinäres Feld aus Programmierung, Statistik, Künstlicher Intelligenz und Fachwissen aus dem Business, das sinnvolle Erkenntnisse aus Daten gewinnt. Viele der sichtbarsten und wertvollsten Anwendungen in unserem Alltag basieren darauf. Hier einige typische Use Cases, an denen Data Scientists regelmäßig arbeiten:
- Empfehlungssysteme: Eines der häufigsten Anwendungsfelder sind Recommender-Systeme wie in Netflix, Spotify oder YouTube.
- Zeitreihenprognosen: Ob Aktienkurse, Absatz oder Energieverbrauch – Data Scientists analysieren und prognostizieren häufig Zeitreihendaten.
- Supply-Chain-Management: Durch den Einsatz von Daten werden Lieferketten neu gedacht – von der besseren Abstimmung von Angebot und Nachfrage bis zur Optimierung von Versandprozessen.
- Dashboards und Analytics: Data Scientists helfen Entscheiderinnen und Entscheidern, bessere Entscheidungen zu treffen – etwa indem sie mit Dashboards bislang verborgene Insights sichtbar machen.
Die verschiedenen Jobs in der Data Science
Data Science dient oft als Oberbegriff für datenbezogene Arbeit. Entsprechend gibt es ein ganzes Spektrum an Rollen – alle spannend und wichtig. Hier sind die gängigsten Jobtitel und was dahintersteckt:
- Data Scientist: Data Scientists untersuchen, gewinnen und berichten aussagekräftige Erkenntnisse aus den Daten einer Organisation. Sie vermitteln diese Insights an nicht-technische Stakeholder und verstehen Machine-Learning-Workflows – inklusive der Anbindung an konkrete Business-Anwendungen. Sie nutzen ein breites Set technischer Kompetenzen und arbeiten mit Tools wie Python, R, SQL und mehr.
- Data Analyst: Data Analysts analysieren Daten und bereiten die daraus gewonnenen Erkenntnisse auf. Sie beherrschen den gesamten Analyse-Workflow und berichten ihre Ergebnisse mithilfe von Code- und No-Code-Tools wie Python, R, SQL, Tableau oder Power BI.
- Machine Learning Scientist: Machine Learning Scientists entwickeln skalierbare ML-Systeme. Sie leiten mithilfe von Modellen Vorhersagen aus Daten ab – etwa zu Churn oder Customer Lifetime Value – und sind dafür verantwortlich, diese Modelle in der Organisation produktiv einzusetzen.
Schon gewusst? DataCamp stellt für verschiedene Rollen ein – von Data Scientists und Machine-Learning-Expertinnen und -Experten bis zu Directors of Analytics. Du brennst für Data Science, fühlst dich technisch aber noch nicht ganz bereit? Sieh dir auch unsere offenen Stellen in Product, Marketing und Content an.
So schaffst du den Einstieg in die Data Science
Es gibt keinen Einheitsweg in die Data Science, aber diese Hinweise bringen dich voran:
- Ausbildung: Für die meisten Data-Science-Rollen brauchst du mindestens einen Bachelorabschluss. Noch wichtiger ist, dass du nachweisen kannst, mit Programmiersprachen, Statistik und Machine Learning sicher umzugehen. Möglichkeiten reichen von klassischem Studium über Online-Lernen bis zu Bootcamps.
- Portfolio zeigen: Ein starkes Projektportfolio ist der beste Beweis für Wissen und Können. Die besten Portfolios enthalten Herzensprojekte mit Datensätzen, die dich wirklich begeistern – nicht nur bekannte Datensätze wie Titanic oder MNIST. Sieh dir die Publikationen in DataCamp Workspace an, um unterschiedliche Portfolio-Projekte kennenzulernen.
- Über eine Zertifizierung nachdenken: Zertifizierungen ergänzen dein Portfolio und untermauern deine Kompetenzen. DataCamps Data-Science-Zertifizierung genießt bei führenden Arbeitgebern hohes Ansehen und hilft dir, Expertise gegenüber Hiring Managern zu belegen.
- Praxis sammeln: Überzeuge Hiring Manager, indem du zeigst, dass du die Arbeit bereits gemacht hast – etwa durch Praktika, Traineeprogramme, befristete Einsätze, Freelancing und mehr.
- Nicht-technische Fähigkeiten ausbauen: Geisteswissenschaftliche Absolventinnen und Absolventen bringen nicht nur starke Soft Skills mit, sondern auch kritisches Denken und Entscheidungsstärke. Studiengänge wie VWL, Psychologie, Soziologie oder Journalismus sind eine gute Basis für ein interdisziplinäres Feld wie Data Science. Und im Zeitalter ethischer KI sind Kompetenzen wie Empathie, aktives Zuhören und kreatives Denken ein klarer Vorteil.
Die Zukunft der Data Science
Wir haben gesehen, wie essenziell Data Science für Organisationen geworden ist und wie stark das Wachstum dadurch getrieben wird – mit weiter steigender Tendenz. Möglicherweise sinkt die Nachfrage nach dem konkreten Titel „Data Scientist“ über die Zeit, der Bedarf an Datenkompetenzen bleibt jedoch hoch. Datenkultur und Weiterbildung stehen ganz oben auf der Agenda, um in der datengetriebenen Ära wettbewerbsfähig zu bleiben.
Wenn du Teil der Datenrevolution sein willst, bewirb dich bei DataCamp – oder starte noch heute mit dem Lernen und werde Teil unserer Community mit über 9 Millionen Lernenden.
