Lernpfad
Associate Data Scientist in Python
90 Std.
Data Science ist ein Schlüssel für unsere Zukunft. Wer in diesem Bereich arbeiten möchte, hat daher beste Karten. Das Feld wächst rasant und entwickelt sich ständig weiter – nicht zuletzt, weil Daten heute fast alle Bereiche unseres Alltags prägen.
Wenn du in der Data Science arbeiten willst, ist es wichtig, die Trends im Blick zu behalten, die den Weg in die Zukunft weisen. Neue Technologien entstehen laufend – und mit ihnen eröffnen sich kontinuierlich neue Karrierechancen.
In diesem Artikel schauen wir uns an:
- Die verschiedenen Berufe in der Data Science und die attraktivsten Jobs der Zukunft
- Die Faktoren, die die Entwicklung künftiger Data-Science-Jobs beeinflussen
- Die Kompetenzen, die für eine Karriere in der Data Science wichtig sind
Los geht’s!
Der aktuelle Stand der Data-Science-Jobs
Der Großteil der Jobs in der Data Science lässt sich heute drei zentralen Teilbereichen zuordnen. In jedem dieser Bereiche ist die Nachfrage hoch und wird bis 2030 weiter deutlich steigen.
Diese Teilbereiche decken unterschiedliche Schwerpunkte ab – von Datenerhebung über Analyse und Modellierung bis hin zu Reporting. Ein kurzer Überblick über die wichtigsten Rollen:
Data Analysts
Data Analysts gehören zu den prominentesten Profilen im Feld. Sie beschaffen Daten aus Datenbanken, strukturieren sie und werten sie aus, um fundierte Erkenntnisse zum jeweiligen Thema zu gewinnen.
Durch Erhebung und Interpretation kommen Data Analysts zu belastbaren Schlussfolgerungen. Mit diesen Insights können sie Probleme lösen und Unternehmen absichern.
Data Scientists
Diese Rolle wird oft mit der des Data Analysts verwechselt. Als Data Scientist verfolgst du jedoch stärker einen lösungsorientierten Ansatz – häufig mit der Entwicklung neuer Modelle und Analysemethoden.
Data Scientists spüren Trends auf und beraten Unternehmen bei der Geschäftsstrategie.
Data Engineers
Die Dateninfrastruktur, die Rohdaten verarbeitet und sie in nutzbare Informationen verwandelt, wird von Data Engineers entworfen und betrieben. Sie schaffen die Grundlage dafür, dass Data Scientists und Analysts effizient arbeiten können.
Für Aufbau und Betrieb dieser Systeme brauchen Data Engineers starke Programmierkenntnisse und Sicherheit in mehreren Programmiersprachen.
Faktoren, die künftige Data-Science-Jobs prägen
Die Zukunft der Data Science ist vielversprechend und dynamisch. Technologische Sprünge und die wachsende Datennutzung in Unternehmen sind die Treiber der Trends.
Technologische Fortschritte
Mit dem Aufstieg von KI, Machine Learning und Cloud Computing werden Fachkräfte immer besser im Umgang mit Daten.
Diese Entwicklungen ermöglichen Unternehmen effektivere und effizientere Analysen – und das zunehmend kostengünstig.
Datenexplosion
Jeden Tag erzeugen Menschen enorme Datenmengen – etwa über Facebook oder Google. Gleichzeitig setzen die meisten Unternehmen Daten gezielt für bessere Strategien ein.
Mit dieser ständig wachsenden Datenflut steigt auch der Bedarf an Fachleuten, die Daten verarbeiten und interpretieren können.
Viele Unternehmen beschäftigen eigene Data Analysts, Scientists oder Engineers, um die für ihre Abläufe kritischen Daten zu managen und auszuwerten.
Datenschutz und Ethik
Der rasante technologische Fortschritt macht die Frage nach einem verantwortungsvollen Umgang mit Daten noch dringlicher.
Kurz gesagt: Datenethik und Datenschutzregeln sind komplex und erfordern viel Orientierung!
Viele Unternehmen vernachlässigen diese Aspekte – mit Verstößen gegen anerkannte Standards als Folge.
Daher wächst der Bedarf an Expertinnen und Experten für Datenschutz und Ethik, die Normen genau kennen und interdisziplinär versiert sind.
6 gefragte Data-Science-Jobs der Zukunft
Das Jobangebot in der Data Science ist bereits groß und wird bis 2030 voraussichtlich um 36 % wachsen.
Wachstum bei Data-Scientist-Jobs – Quelle
Ab einem gewissen Punkt könnte Technologie wie KI den Bedarf an menschlicher Beteiligung in der Data Science reduzieren.
Bis dahin entstehen durch den Einsatz von KI jedoch völlig neue Berufsbilder in der Data Science – zum Beispiel diese hier:
1. AI Ethics Officer
Der Einsatz künstlicher Intelligenz bringt viele ethische Fragestellungen mit sich.
Immer mehr Unternehmen stellen AI Ethics Officers ein, die den Einsatz dieser Technologie überwachen und steuern, damit ethische Standards eingehalten werden.
In dieser Rolle ist Fingerspitzengefühl gefragt: Der Einsatz von KI muss den Interessen von Verbrauchern, Bürgern und Unternehmen gleichermaßen dienen. Erfahre mehr über die Ethik der KI in einem separaten Beitrag.
2. Data Translator
Data Translator schlagen die Brücke zwischen Rohdaten und Entscheidungen.
Sie sind Expertinnen und Experten in Datenerhebung, Interpretation und Modellierung und verstehen die technischen Details der Data Science.
Gleichzeitig beherrschen sie Business-Strategie. Data Translator unterstützen Entscheidungen, indem sie ihre breiten Kompetenzen einsetzen und so für maximale Wirksamkeit im Unternehmen sorgen.
3. Data-Privacy-Expert
Nicht nur Daten von Verbrauchern und Bürgern müssen geschützt werden – auch unternehmensinterne Informationen sind kritisch. Deshalb engagieren Unternehmen Datenschutz-Expertinnen und -Experten, die zur Datensicherheit beraten.
Sie sorgen dafür, dass sensible Informationen von Mitarbeitenden, Kundinnen und Kunden sowie Partnern sicher bleiben.
Für diese Rolle sind fundierte Kenntnisse zu Datenschutzpraktiken und -gesetzen Pflicht – ebenso wie ein starkes IT-Verständnis und relevante Softwarekenntnisse.
4. Database Administrator
Mit dem Wachstum eines Unternehmens sammeln sich immer mehr Informationen an, die geordnet werden müssen, um Effizienz und Sicherheit zu gewährleisten.
Database Administrators verwalten Datenbanken und stellen ihre ständige Verfügbarkeit sicher.
Ein reibungslos laufendes Datenbanksystem garantiert, dass die richtigen Informationen jederzeit zugänglich sind.
Außerdem definieren und durchsetzen sie Richtlinien für die Datennutzung, damit die Integrität der Datenbank gewahrt bleibt.
5. Machine Learning Scientist
Diese Rolle fokussiert weniger die Daten selbst, sondern stärker die Algorithmen, die Daten nutzen, sowie die Softwaretechnik zur Datenverarbeitung.
Die Aufgaben sind vielfältig, oft mit starkem Forschungsanteil.
Wichtig sind Kompetenzen in der Bereitstellung von Modellen und fundiertes Wissen in Künstlicher Intelligenz. Erfahre mehr über Machine Learning und den Karriereeinstieg in einem separaten Beitrag.
6. Machine Learning Engineer
Hier stehen die Entwicklung von Algorithmen und Datensätzen im Mittelpunkt. Die Rolle ist eng verwandt mit der des Machine Learning Scientist, jedoch praxisnäher und weniger forschungsgetrieben.
Kernaufgaben sind die Entwicklung, das Testen und die Wartung von Algorithmen.
Eine Ausbildung in Informatik und Software Engineering ist dafür essenziell. Finde heraus, wie du Machine Learning Engineer wirst, in einem separaten Beitrag.
Gefragte Skills für künftige Data-Science-Jobs
Da viele Zukunftstrends der Data Science stark KI-getrieben sind, zielen einige der folgenden Kompetenzen darauf ab, deine Relevanz langfristig zu sichern.
Andere sind Klassiker, die auch heute schon auf jedes Anschreiben für Data-Science-Jobs gehören:
- Software Engineering und Coding. Sicherheit in Programmiersprachen wie Python sowie Kompetenzen in Data Engineering und Modellierung sind für viele künftige Rollen in der Data Science unerlässlich.
- Datenanalyse. Bedürfnisse erkennen – und die passenden Daten dafür identifizieren – ist eine Kernkompetenz in den meisten Data-Science-Jobs, heute wie morgen. Lerne mehr über Datenanalyse in diesem DataCamp-Kurs.
- Mündliche und schriftliche Kommunikation. Ergebnisse klar mündlich wie schriftlich zu vermitteln, gehört praktisch zu jeder Rolle in der Data Science.
- Kenntnisse im Datenschutzrecht. Datenschutz gewinnt angesichts der täglich wachsenden Datenmengen weiter an Bedeutung. Auch die öffentliche Sensibilität nimmt zu – Unternehmen müssen daher Gesetze konsequent einhalten. Fachkundige Beratung ist hier meist unverzichtbar.
- Informatik. Informatikkenntnisse sind essenziell, um Systeme zu entwickeln, die Daten effizient verarbeiten. Besonders Machine Learning Engineers benötigen hier tiefes Verständnis.
- Kenntnisse in Ethik. Wissen über Ethik ist zentral für die verantwortungsvolle Erhebung und Auswertung von Daten. Datennutzung kann das Leben von Menschen positiv wie negativ beeinflussen. Unternehmen sollten sich hierzu fachkundig beraten lassen.
Fazit
Die Data-Science-Jobs wandeln sich stetig – das zeigt die schnelle Verbreitung von KI-Technologien deutlich.
Diese Dynamik hat die Data Science und die Arbeit in diesem Feld neu geprägt.
Mit dieser Entwicklung entstehen neue Karrierewege – trotz der Sorge, dass KI bis 2030 grundlegende Verschiebungen auslösen könnte.
Klar ist: Wer in der Data Science relevant bleiben will, setzt auf kontinuierliches Lernen und Anpassungsfähigkeit!
Starte jetzt deine Karriere mit DataCamps Data Scientist with Python Career Track – er deckt alle Schlüsselkompetenzen ab, die du als Data Scientist brauchst.
