Die 15 wichtigsten Fähigkeiten von Data Scientists im Jahr 2024

Die jüngste KI-Revolution hat das beträchtliche Wachstum der Datenmengen fortgesetzt, das wir in den letzten Jahren gesehen haben. Durch Daten sind wir besser informiert und können die Entscheidungsprozesse von Unternehmen, Regierungen und Bürgern verbessern.  Aber um Daten in relevante Informationen zu verwandeln, brauchen wir Fachleute, die in der Verwaltung, Analyse und Gewinnung von Erkenntnissen geschult sind. Hier kommen die Fähigkeiten der Datenwissenschaft ins Spiel. 

Der Bedarf an Data Scientist-Fähigkeiten

Der globale Big-Data-Markt wird Prognosen zufolge bis 2026 auf 273,4 Milliarden Dollar anwachsen und sich damit gegenüber 2018 mehr als verdoppeln. Mit anderen Worten: Big Data ist ein großes Geschäft. Trotz der steigenden Nachfrage leiden Unternehmen rund um den Globus unter einem Mangel an qualifizierten Datenfachleuten. 

Einer der Gründe für diesen Mangel sind die Schwierigkeiten der Unternehmen, Datenwissenschaftler/innen mit den richtigen Fähigkeiten zu finden. Das ist keine Überraschung, denn Datenwissenschaftler/innen sind Fachleute mit vielfältigen Fähigkeiten, die man normalerweise nicht in einer einzigen Person findet. Aus diesem Grund werden Datenwissenschaftler/innen oft als "Einhörner" bezeichnet. 

Was sind die wichtigsten Fähigkeiten von Datenwissenschaftlern? Das ist eine wichtige Frage, die sich angehende Datenwissenschaftler/innen und Fachkräfte, die ihre Karriereaussichten verbessern wollen, stellen. 

Datenwissenschaftler/innen sind facettenreiche und vielseitige Fachleute. Aufgrund der Art ihrer Aufgaben benötigen sie eine ausgewogene Mischung aus technischen Fähigkeiten und Führungsqualitäten. In diesem Artikel geht es um die gefragtesten Fähigkeiten in der Data Science-Branche. Außerdem stellen wir dir einige Ressourcen zur Verfügung, die dir helfen können, die für Data Scientists erforderlichen Fähigkeiten zu entwickeln. 

Technische Fähigkeiten eines Datenwissenschaftlers

Im Folgenden haben wir einige der wichtigsten technischen Fähigkeiten beschrieben, die Data Scientists benötigen, um in der Branche erfolgreich zu sein. 

1. Python Skills

Python ist eine der beliebtesten Programmiersprachen und steht in mehreren Beliebtheitsindizes wie dem TIOBE-Index und dem PYPL-Index an erster Stelle. 

Einer der Gründe für seine weltweite Verbreitung ist seine Eignung für Datenanalyseaufgaben. Obwohl Python ursprünglich nicht für Data Science konzipiert wurde, hat es sich im Laufe der Jahre zum König der Branche entwickelt. 

Python ist eine zentrale Säule in den Tech-Stacks vieler Unternehmen. Mit leistungsstarken, vorgefertigten Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Matplotlib kannst du alle Arten von Daten mühelos bearbeiten, von der Datenmanipulation und -bereinigung bis hin zur statistischen Analyse und Datenvisualisierung. 

Erwähnenswert ist auch die Dominanz von Python in den fortgeschrittenen Teilbereichen der Datenwissenschaft, darunter maschinelles Lernen und Deep Learning. Hier bieten beliebte Pakete und Frameworks wie scikit-learn, Keras und TensorFlow die notwendige Magie, um Algorithmen zu erstellen und zu trainieren. 

Dank seiner intuitiven Syntax, die die englische Sprache nachahmt, ist Python eine großartige Sprache für Programmieranfänger.

Entwickle deine Python-Kenntnisse

Du kannst deine Python-Reise mit unseren Online-Kursen Einführung in Python oder Einführung in die Datenwissenschaft mit Python beginnen.

2. R-Fähigkeiten

Wenn Python der König in der Datenwissenschaft ist, ist R die Königin. R wurde 1992 entwickelt und ist eine Open-Source-Programmiersprache, die speziell für statistische und rechnerische Analysen konzipiert wurde. 

R wird in der wissenschaftlichen Forschung und im akademischen Bereich, aber auch in Branchen wie dem Finanzwesen und der Wirtschaft eingesetzt und ermöglicht es dir, viele Arten von Datenanalysen durchzuführen. Das liegt vor allem an der umfangreichen Sammlung von Paketen für die Datenwissenschaft, die im Comprehensive R Archive Network(CRAN) zur Verfügung stehen. 

Einige der beliebtesten Bibliotheken von R, wie tidyr und ggplot2, sind Teil von tidyverse, einer beliebten Sammlung von Data Science Tools in R. 

Die Nachfrage nach R-Programmierern wächst rasant. Im Vergleich zu Python-Nutzern ist die Zahl der Datenwissenschaftler mit R-Kenntnissen jedoch geringer. Deshalb gehören R-Programmierer/innen zu den bestbezahlten Fachkräften in der IT und den Datenwissenschaften. 

Entwickle deine R-Fähigkeiten

Wenn du neu in der Datenwissenschaft bist, wirst du eher früher als später lernen müssen, wie man programmiert. Wir empfehlen dir, dich zunächst für R oder Python zu entscheiden. In unserem Kurs Einführung in R lernst du die Grundlagen von R kennen und kannst dann in Intermediate R noch einen Schritt weiter gehen. Als Nächstes erfährst du in Introduction to the Tidyverse, wie du mit einer Reihe von R-Tools Daten aufbereiten und visualisieren kannst.

3. Statistik und Mathekenntnisse

Du brauchst keinen mathematischen Hintergrund, um Data Science zu lernen, aber du wirst in deiner Karriere nicht weiterkommen, wenn du dich nicht mit einigen mathematischen und statistischen Konzepten vertraut machst. 

Statistikkenntnisse sind entscheidend für die Auswahl und Anwendung der verschiedenen verfügbaren Datentechniken, die Erstellung robuster Datenmodelle und das richtige Verständnis der Daten, mit denen du zu tun hast. 

Zusätzlich zu den Grundlagen der Mathematik, die in der Schule gelehrt werden, solltest du etwas Zeit investieren, um die Grundlagen von Kalkül, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik und linearer Algebra zu lernen. Die Bayes'sche Theorie ist auch von Vorteil, wenn du dich mit KI und maschinellen Lerntechniken beschäftigst.

Entwickle deine Statistik- und Mathematikfähigkeiten

Beginne mit einem codefreien Einführungskurs in die Statistik, bevor du dich fortgeschritteneren Konzepten zuwendest.  DataCamp bietet mehr als 70 Statistik- und Wahrscheinlichkeitskurse an, in denen du deine bevorzugte Technologie auswählen und deine statistischen Techniken auffrischen kannst. 

4. SQL-Fähigkeiten 

Obwohl es SQL (Structured Query Language) schon seit den 60er Jahren gibt, ist es immer noch ein Muss für Data Scientists. SQL ist das Standardwerkzeug in der Branche, um relationale Datenbanken zu verwalten und mit ihnen zu kommunizieren. 

Relationale Datenbanken ermöglichen es, strukturierte Daten in Tabellen zu speichern, die durch einige gemeinsame Spalten miteinander verbunden sind. Ein großer Teil der Daten in der Welt, vor allem die Daten von Unternehmen, wird in relationalen Datenbanken gespeichert. Deshalb ist SQL eine unverzichtbare Fähigkeit für jeden Datenwissenschaftler. Zum Glück ist SQL im Vergleich zu Python und R eine unkomplizierte Sprache und relativ leicht zu erlernen.

Entwickle deine SQL-Kenntnisse

Starte deine Kenntnisse über relationale Datenbankabfragen mit einer Einführung in SQL oder lerne, wie du deine eigene Datenbank in Einführung in relationale Datenbanken in SQL erstellst. 

5. NoSQL-Kenntnisse

Während SQL das perfekte Werkzeug ist, um mit strukturierten Daten umzugehen, die in Tabellen mit Zeilen und Spalten gespeichert sind, kann es bei unstrukturierten Daten etwas unübersichtlicher werden. Die meisten der heute erzeugten Daten (z. B. Audio- und Videodaten, Satellitenbilder, Webserverprotokolle) sind unstrukturiert und lassen sich daher nur schwer nach dem traditionellen relationalen Modell speichern und verarbeiten. 

Um mit den verschiedenen Arten von unstrukturierten Daten umzugehen, gibt es andere Arten von Datenbanken. Die sogenannten NoSQL-Datenbanken (steht für Not only SQL) sind in der Lage, große Mengen an komplexen, unstrukturierten Daten zu verarbeiten. Beispiele für NoSQL-Datenbanken sind MongoDB, Neo4j und Cassandra. 

Entwickle deine NoSQL-Kenntnisse

NoSQL-Datenbanken stehen an der Spitze der Innovation in der Datenwissenschaft. Mit unserem Kurs über NoSQL-Konzepte kannst du in diese gefragte Technologie einsteigen. 

6. Fähigkeiten zur Datenvisualisierung

Ein wichtiger Teil der Arbeit eines Datenwissenschaftlers ist es, die Ergebnisse der Datenanalyse zu kommunizieren. Nur wenn Entscheidungsträger/innen und Interessenvertreter/innen die Schlussfolgerungen der Datenanalyse verstehen, können Daten in Handlungen umgesetzt werden. Eine der effektivsten Techniken, um dieses Ziel zu erreichen, ist die Datenvisualisierung.

Bei der Datenvisualisierung werden Daten grafisch dargestellt, z. B. in Diagrammen, Tabellen und Karten. Diese Darstellungen ermöglichen es Datenwissenschaftlern, Tausende von Zeilen und Spalten komplexer Daten zusammenzufassen und sie in ein verständliches und zugängliches Format zu bringen.  

Das Teilgebiet der Datenvisualisierung entwickelt sich rasant, mit wichtigen Beiträgen aus Disziplinen wie der Psychologie und den Neurowissenschaften, die Datenwissenschaftlern dabei helfen, die beste Art und Weise zu finden, um Informationen durch Bilder zu vermitteln. 

Es gibt viele Tools, mit denen du aussagekräftige Visualisierungen erstellen kannst, darunter Python-Bibliotheken wie matplotlib, R-Bibliotheken wie ggplot2 und beliebte Business Intelligence-Software wie Tableau und Power BI.

Entwickle deine Fähigkeiten in der Datenvisualisierung

Nimm an einer codefreien Einführung in die Datenvisualisierung teil oder sieh dir die gesamte Palette der DataCamp-Kurse zur Datenvisualisierung an. Von Plotly bis Power BI - hier findest du Kurse zu deinen bevorzugten Tools und Technologien.

7. Maschinelles Lernen und KI-Fähigkeiten 

Maschinelles Lernen und KI gehören zu den heißesten Themen der Datenwissenschaft. Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das sich mit der Entwicklung von Algorithmen beschäftigt, die lernen, Aufgaben auszuführen, ohne explizit programmiert zu werden.

Von Netflix-Empfehlungen bis zu Instagram-Filtern - maschinelles Lernen ist in deinen Alltag eingebettet. Der zunehmende Einsatz von maschinellen Lernsystemen führt zu einer steigenden Nachfrage nach Data Scientists mit Kenntnissen im maschinellen Lernen. Statistiken aus dem Jahr 2020 zeigen, dass 82 % der Unternehmen Mitarbeiter mit Kenntnissen im Bereich maschinelles Lernen benötigen, während nur 12 % der Unternehmen angaben, dass das Angebot an Fachkräften für maschinelles Lernen ausreichend ist.

Entwickle deine Fähigkeiten in den Bereichen maschinelles Lernen und KI

Verschaffe dir mit unserem Kurs Maschinelles Lernen verstehen einen Überblick über die Grundlagen oder erfahre in Maschinelles Lernen für Unternehmen, wie diese Technologie für bessere Geschäfte eingesetzt wird. Wenn du dich für künstliche Intelligenz interessierst, sieh dir unseren Lernpfad für KI-Grundlagen und unseren Artikel darüber an, wie du KI von Grund auf lernst.  

8. Deep Learning-Fähigkeiten

Ein weiterer Schritt für Praktiker des maschinellen Lernens ist das Deep Learning. Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der sich auf leistungsstarke Algorithmen, sogenannte künstliche neuronale Netze, konzentriert, die von der Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns inspiriert sind.

Die meisten Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz wurden in den letzten Jahren durch Deep Learning erzielt. Neuronale Netze stecken hinter einigen der bahnbrechendsten und beeindruckendsten Anwendungen, darunter autonome Autos, virtuelle Assistenten, Bilderkennung und Roboter. 

Die Kenntnis der Theorie und Praxis neuronaler Netze wird schnell zu einem entscheidenden Faktor bei der Einstellung oder Beförderung von Datenwissenschaftlern. Man kann jedoch mit Fug und Recht behaupten, dass Deep Learning eine komplizierte Disziplin ist, die ein fortgeschrittenes Niveau in Mathematik und Programmierung erfordert. Deshalb gehören Datenexperten, die sich mit Deep Learning auskennen, zu den bestbezahlten in der Data Science-Branche.

Entwickle deine Deep Learning-Fähigkeiten

Beginne deine Lernreise, indem du lernst, wie man neuronale Netze in einigen der beliebtesten Frameworks für Deep Learning erstellt. Probiere unsere Kurse Einführung in Deep Learning mit Keras und Einführung in TensorFlow in R aus.

9. Fähigkeiten in der natürlichen Sprachverarbeitung

Menschen kommunizieren miteinander vor allem durch Sprache und Text. Deshalb ist es nicht verwunderlich, dass ein großer Teil der Daten, die wir sammeln, in diesem Format vorliegt. Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der sich darauf konzentriert, sinnvolle Informationen aus natürlicher Sprache und Text zu extrahieren. 

NLP ist in der Datenbranche auf dem Vormarsch. NLP-Techniken, die auf maschinellem Lernen und Deep Learning basieren, treiben einige der allgegenwärtigsten Anwendungen an, wie Suchmaschinen, Chatbots und Empfehlungssysteme.

Entwickle deine NLP- und Machine Learning-Fähigkeiten

Entdecke im Lernpfad Natural Language Processing in Py thon, wie du mit Python Erkenntnisse aus Texten gewinnen kannst, oder bringe deine R-Kenntnisse mit Introduction to Natural Language Processing in R auf die nächste Stufe. 

10. Big Data-Fähigkeiten

Wenn es darum geht, große Mengen komplexer Daten mit hoher Geschwindigkeit zu verarbeiten, reicht es nicht aus, sich nur auf Python oder R zu verlassen. Das Big-Data-Ökosystem umfasst schnell wachsende Tools und Technologien, mit denen Big-Data-Analysen schneller, skalierbarer und zuverlässiger durchgeführt werden können. Diese Aufgaben reichen von ETL-Prozessen und Datenbankmanagement bis hin zur Echtzeit-Datenanalyse und Aufgabenplanung. 

Entwickle deine Big Data-Fähigkeiten

Lerne die Grundlagen der verteilten Datenverwaltung und -verarbeitung in unserem Lernpfad Big Data mit PySpark oder lerne in unserem Kurs Einführung in Airflow in Python, wie man Datenworkflows plant.

11. Cloud Computing-Fähigkeiten

Parallel zur Entwicklung des Big-Data-Ökosystems werden Cloud-basierte Dienste für viele Unternehmen, die das Beste aus ihrer Dateninfrastruktur herausholen wollen, zur ersten Wahl .

Die Cloud-Computing-Landschaft wird von Big Tech dominiert, nämlich Amazon Web Services, Microsoft, Azure und Google Cloud. Diese Anbieter bieten maßgeschneiderte Lösungen je nach den Gegebenheiten des Kunden und viele Daten-Tools, mit denen wir den Data Science Workflow durchführen können, ohne die Cloud zu verlassen.   

Entwickle deine AWS- und Cloud-Computing-Kenntnisse

Vertiefe die Grundlagen mit unseren no-code Kursen: Verstehen von Cloud Computing und AWS Cloud-Konzepten. Als Nächstes erfährst du in Einführung in AWS Boto in Python, wie du deine Arbeitsabläufe optimieren kannst.

Soft Skills für Datenwissenschaftler

Obwohl technische Fähigkeiten ein wichtiger Teil der Fähigkeiten von Datenwissenschaftlern sind, gibt es auch weniger greifbare Fähigkeiten, die du brauchst, um in der Branche erfolgreich zu sein. 

12. Geschäftssinn

Daten sind nichts anderes als Informationen. Als Mensch sammelt unser Körper ständig Informationen durch unsere Sinne. Aber um diese Informationen sinnvoll zu nutzen, müssen wir ihre Bedeutung und Auswirkungen verstehen. Das Gleiche gilt für die Analyse großer Datenmengen. Um aussagekräftige Informationen aus Daten zu gewinnen, müssen wir zunächst die Daten verstehen, mit denen wir es zu tun haben. 

Neben den technischen Fähigkeiten, die wir bereits erwähnt haben, sollten Datenwissenschaftler/innen auch ein solides Geschäftsverständnis für den Sektor oder die Branche haben, in dem/der sie arbeiten, sei es im Finanzwesen, im Gesundheitswesen, im Marketing oder in anderen Bereichen. Dieses bereichsspezifische Wissen ist entscheidend, um Daten sinnvoll zu nutzen und bessere Analysen durchzuführen.

13. Kommunikationsfähigkeiten

In der Datenwissenschaft geht es nicht nur um Mathematik und Programmierung, sondern auch darum, die Erkenntnisse der Datenanalyse zu präsentieren und zu kommunizieren. Wenn die Menschen die Ergebnisse einer Analyse nicht verstehen, ist deine Arbeit als Wissenschaftlerin oder Wissenschaftler für ein Unternehmen nicht wertvoll. 

Um Daten in Entscheidungen umzuwandeln, müssen Datenwissenschaftler/innen die Fähigkeit haben, ihre Erkenntnisse richtig zu kommunizieren. Darüber hinaus sollten Datenwissenschaftler/innen wissen, wie sie überzeugende Geschichten über Daten erzählen können. Dabei können innovative Ansätze und Rahmen für die Kommunikation, wie z.B. das Data Storytelling, einen großen Unterschied machen.

14. Daten-Ethik-Fähigkeiten

Die Technologie selbst ist neutral. Aber die Verwendung ist es nicht. In den letzten Jahren sind einige datengetriebene Unternehmen ins Rampenlicht gerückt, weil sie Praktiken und Anwendungen entwickelt haben, die das Potenzial haben, sich negativ auf Menschen und Gesellschaft auszuwirken. Dies hat die Glaubwürdigkeit und das Vertrauen der Bürgerinnen und Bürger in Unternehmen und allgemein in die Technologie untergraben.

Um sicherzustellen, dass Daten zu positiven Auswirkungen führen, sollten Datenwissenschaftler/innen ein ethisches Bewusstsein entwickeln. Dazu gehört es, sich mit wichtigen Konzepten wie Datenschutz, Algorithmusverzerrung und Rückkopplungsschleifen vertraut zu machen und auf die Entwicklung fairer, transparenter und verantwortlicher Algorithmen hinzuarbeiten. Du solltest dich auch mit der KI-Ethik vertraut machen, da dies in den kommenden Jahren ein großes Thema werden könnte. 

15. Umweltbewusstsein

Die Welt befindet sich inmitten einer noch nie dagewesenen Klimakrise. Der Klimawandel und der rapide Verlust der Artenvielfalt bedrohen die Bedingungen, die das menschliche Leben ermöglichen. Auch wenn es oft übersehen wird, muss die digitale Industrie, einschließlich der Datenwissenschaft, über ihre Auswirkungen auf die Umwelt nachdenken. 

Das Speichern und Verarbeiten riesiger Datenmengen und das Trainieren von Algorithmen für maschinelles Lernen erfordern viel Energie, was zu zusätzlichen CO2-Emissionen in der Atmosphäre führt. Zum Beispiel wurde 2019 geschätzt, dass die Ausbildung eines großen, tief gelehnten Modells mehr als 626.000 Pfund Kohlendioxid-Äquivalent ausstößt, was fast dem Fünffachen der Lebenszeitemissionen eines durchschnittlichen amerikanischen Autos entspricht, einschließlich der mit der Herstellung verbundenen Emissionen. Außerdem verbrauchen die Rechenzentren, in denen die meisten Daten gespeichert und verarbeitet werden, viel Wasser, um die Server zu kühlen. 

Chart: MIT Technology Review. Quelle: Strubell et al.

Um der Klimakrise entgegenzuwirken, sollten sich Datenwissenschaftler/innen der Umweltauswirkungen ihrer Arbeit und der Datenwissenschaft im weiteren Sinne bewusst sein. Dies könnte schließlich dazu beitragen, den Energieverbrauch zu optimieren und zu reduzieren und nachhaltigere Praktiken zu entwickeln.

Fähigkeiten von Data Scientists - abschließende Überlegungen

Dieser Artikel behandelt die 15 gefragtesten Fähigkeiten von Datenwissenschaftlern. Sie alle zu lernen, kann eine Herausforderung, ja sogar überwältigend sein, vor allem, wenn du noch am Anfang deiner Data Science-Reise stehst. Aber es gibt keinen Grund, sich zu stressen. Nur sehr wenige Datenwissenschaftler/innen haben ein so komplettes Toolkit. 

Du solltest damit beginnen, dir einige Grundkenntnisse anzueignen, z. B. in Python, R und/oder SQL, sowie einige Grundlagen der Statistik, und dich dann nach und nach in andere Fächer einarbeiten. 

Aber welche Fähigkeiten solltest du als nächstes lernen? Darauf gibt es keine genaue Antwort. Höchstwahrscheinlich hängt deine Lernreise von den Anforderungen deines Berufs ab. Wenn du zum Beispiel bei einem Cloud-basierten Anbieter landest, musst du wahrscheinlich Kenntnisse im Cloud Computing erwerben. Wenn sich dein Unternehmen hingegen auf maschinelles Lernen konzentriert, weißt du bereits, was du brauchst, um befördert zu werden. 

Und wenn du einfach nur deine Fähigkeiten verbessern willst, ist unser Rat ganz einfach: Lerne die Fähigkeiten, die dich am meisten interessieren! In unserem Leitfaden " Wie werde ich Datenwissenschaftler/in " findest du weitere Tipps für diesen spannenden Berufsweg. Beginne noch heute mit unserem Lernpfad zum Data Scientist mit Python.