Data Scientist

Im digitalen Zeitalter sind Daten die treibende Kraft der modernen Welt. Organisationen, Unternehmen und Regierungen generieren täglich riesige Datenmengen und treffen auf dessen Erkenntnissen bedeutende Entscheidungen. Damit dies gelingt, bedarf es der Datenwissenschaft und der Skills von IT-Experten.

Data Science oder Datenwissenschaft ist ein interdisziplinäres Gebiet, das Statistik, Mathematik und Informatik kombiniert, um aussagekräftige Muster, Trends und Zusammenhänge in Daten zu erkennen. Im Zentrum dieses Bereichs steht die Rolle des Data Scientist. Data Scientists sind erfahrene Informatiker, die eine einzigartige Mischung aus technischem Fachwissen und analytischen Fähigkeiten besitzen. Sie sind wie Detektive, die sich durch Berge von Daten wühlen, um wertvolle Informationen zu extrahieren und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Ihre Arbeit verändert Industrien und treibt Innovationen auf der ganzen Welt voran.

Überblick

Was macht ein Data Scientist?

Ein Data Scientist analysiert Daten, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und Muster zu erkennen. Sie verwenden statistische Methoden sowie maschinelles Lernen, um komplexe Probleme zu lösen und datengestützte Entscheidungen zu treffen. Dabei arbeiten Data Scientists in den unterschiedlichsten Branchen und nutzen ihre Fähigkeiten, um z.B. Unternehmen Wettbewerbsvorteile zu verschaffen.

Anforderungen und Qualifikationen

Welche Fähigkeiten benötigt man als Data Scientist?

Als angehender Data Scientist sind bestimmte Fähigkeiten besonders wichtig, um in diesem Beruf erfolgreich zu sein. Du solltest über solide Programmierkenntnisse verfügen, vor allem in Sprachen wie Python oder R, um Daten zu verarbeiten und Analysen durchzuführen.

Des Weiteren sind statistische Analysefähigkeiten von großer Bedeutung, damit du Datenmuster erkennen und relevante Erkenntnisse gewinnen kannst. Kenntnisse in machine learning ermöglichen es dir, komplexe Vorhersagemodelle zu entwickeln und datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Datenbank- und SQL-Kenntnisse sind ebenfalls unerlässlich, um Daten für die Analyse vorzubereiten und effizient abzurufen. Zusätzlich benötigst du Datenvisualisierungsfähigkeiten, damit du deine Ergebnisse anschaulich präsentieren und anderen verständlich kommunizieren kannst.

Als Data Scientist wirst du außerdem oft vor Herausforderungen gestellt, die kreative Problemlösungskompetenz erfordern, um innovative Lösungsansätze zu entwickeln. Fachwissen in spezifischen Branchenbereichen kann dir dabei helfen, datenbasierte Entscheidungen in einem bestimmten Fachgebiet besser zu verstehen und umzusetzen.

Und nicht zuletzt sind Teamfähigkeit und Kommunikationsstärke von großer Bedeutung, da du häufig in interdisziplinären Teams arbeitest.

Folgend wollen wir nochmal etwas detaillierte auf die benötigten Hard- und Soft-Skills von Data Scientists eingehen:

Hard-Skills

• Programmierkenntnisse in Sprachen wie Python, R, SQL oder Java, um Daten zu verarbeiten und Analysen durchzuführen.
• Statistische und mathematische Kenntnisse, um komplexe Modelle zu erstellen und Daten zu interpretieren.
• Fachwissen in maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz, um Vorhersagemodelle zu entwickeln.
• Datenbankmanagement und Datenbereinigung, um Daten für Analysen vorzubereiten.
• Datenvisualisierungsfähigkeiten mit Tools wie Tableau oder Matplotlib, um Ergebnisse anschaulich zu präsentieren.
• Kenntnisse in Big Data-Technologien wie Hadoop oder Spark, um mit großen Datenmengen umzugehen.
• Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie AWS oder Azure, um skalierbare Datenanalysen durchzuführen.
• Wissen über Datenethik und Datenschutz
• Allgemeines IT-Verständnis und die Fähigkeit, Dateninfrastrukturen zu verstehen und zu nutzen.

Soft-Skills:

• Analytisches Denken und Problemlösungsfähigkeiten, um komplexe Daten zu interpretieren und relevante Erkenntnisse zu gewinnen.
• Kommunikationsstärke, um Datenanalysen verständlich zu präsentieren und mit Teammitgliedern zu kooperieren.
• Kreativität, um innovative Lösungsansätze für datenbezogene Herausforderungen zu entwickeln.
• Zeitmanagement, um Projekte effizient zu planen und Fristen einzuhalten.
• Neugierde und Lernbereitschaft, um mit den neuesten Entwicklungen in der Datenwissenschaft Schritt zu halten.
• Flexibilität, um sich an verschiedene Datenquellen und -technologien anzupassen.
• Ethisches Handeln und Verantwortungsbewusstsein, um datenbezogene Entscheidungen verantwortungsvoll zu treffen und Datenschutz zu gewährleisten.

Aufgaben und Verantwortlichkeiten

Was sind die Aufgaben eines Data Scientists?

Die Aufgaben eines Data Scientist sind sehr vielfältig und spielen eine entscheidende Rolle bei der Nutzung von Daten zur Unterstützung datenbasierter Entscheidungen und zur Lösung komplexer Probleme. Die erste Aufgabe besteht darin, relevante Datenquellen zu identifizieren und die gesammelten Daten für den jeweiligen Anwendungsfall aufzubereiten. Eine solide Datenbasis ist entscheidend für aussagekräftige Prognosen und Analysen.

Mithilfe statistischer Methoden und fortgeschrittener Machine-Learning-Algorithmen werden die Daten analysiert, Muster und Trends erkannt und aussagekräftige Prognosen erstellt. Data Scientists nutzen so genannte Advanced Analytics, um die Auswirkungen von Veränderungen in der Zukunft zu erkennen. Dabei sind Erfahrungswerte und Muster aus der Vergangenheit besonders wichtig.

Auch die Modellentwicklung spielt bei der Arbeit von Data Scientists eine wichtige Rolle. Dabei entwickeln Datenwissenschaftler komplexe Modelle wie lineare Regression, Entscheidungsbäume und neuronale Netze, um datenbasierte Vorhersagen zu treffen. Diese Modelle werden dann in Produktionsumgebungen implementiert, um eine effiziente und genaue Datenverarbeitung zu gewährleisten.

Die Daten werden für die Präsentation aufbereitet und durch aussagekräftige Visualisierungen kommuniziert. Die interdisziplinäre Zusammenarbeit mit anderen Experten wie Platform Engineers, Data Engineers und Business Analysts ist ein wesentlicher Bestandteil der Arbeit eines Data Scientists.

Data Scientists müssen sich kontinuierlich weiterbilden, um mit den neuesten Technologien und Trends in der Datenanalyse Schritt zu halten. Ihre interdisziplinären Fähigkeiten in Mathematik, Statistik, Betriebswirtschaft und Informatik machen sie zu wertvollen Ressourcen für Unternehmen in der datengetriebenen Welt von heute.

Aufgaben eines Data Scientists im Bereich E-Commerce

Ein Anwendungsbeispiel für die Aufgabe eines Data Scientists ist die Analyse des Kundenverhaltens in einem E-Commerce-Unternehmen.

In diesem Szenario sammelt das Unternehmen große Mengen an Daten, darunter Informationen zu Käufen, Suchanfragen, Produktansichten, demografischen Merkmalen und mehr. Diese Daten sind oft unstrukturiert und liegen in verschiedenen Datenquellen vor.

Der Data Scientist hat hier die Aufgabe, diese Daten zu analysieren und Muster im Kundenverhalten zu identifizieren. Mithilfe statistischer Methoden und Machine Learning-Algorithmen kann der Data Scientist Vorhersagen treffen, welche Produkte von welchen Kundengruppen bevorzugt gekauft werden, welche Produkte oft zusammen gekauft werden und welche Produkte häufig retourniert werden.

Durch die Analyse des Kundenverhaltens kann das Unternehmen personalisierte Empfehlungen für Kunden aussprechen, um das Einkaufserlebnis zu verbessern und die Kundenzufriedenheit zu steigern. Zudem können gezielte Marketingkampagnen entwickelt werden, um bestimmte Kundengruppen anzusprechen und die Umsätze zu steigern.

Was ist der Unterschied zwischen einem Data Scientist und einem Data Analyst?

Ein Data Analyst analysiert historische Daten, während ein Data Scientist komplexe Modelle entwickelt und zukünftige Ereignisse prognostiziert.

Ausbildung und Weiterbildungsmöglichkeiten

Warum sollte man Data Scientist werden?

Die Entscheidung, Data Scientist zu werden, bietet eine Vielzahl attraktiver Gründe. Zum einen arbeitet eine Datenwissenschaftler in einer sich ständig weiterentwickelnden techlogischen Landschaft, wodurch die Arbeit immer spannend und sehr zukunftsorientiert ist.

Zum anderen herrscht eine hohe Nachfrage nach qualifizierten Data Scientists in der heutigen datengetriebenen Welt, denn Unternehmen aller Branchen suchen verstärkt nach Experten, die ihre umfangreichen Daten analysieren und daraus wertvolle Erkenntnisse gewinnen können.

Eine der bedeutendsten Aspekte der Arbeit als Data Scientist ist die große Verantwortung und die Rolle bei Geschäftsentscheidungen. Unternehmen verlassen sich auf die Expertise der Data Scientists, um datenbasierte Strategien zu entwickeln, Chancen zu nutzen und Herausforderungen zu bewältigen. Gerade als Datenwissenschaftler kann man einen bedeutenden Beitrag zur Innovationsfähigkeit des Unternehmens leisten in dem man angestellt ist. Dies lassen sich Unternehmen viel kosten, weshalb die attraktive Vergütung und sehr positive Gehaltsaussichten weitere Pluspunkte darstellt.

Nicht zu verachten ist der positive Einfluss der Datenwissenschaft auf verschiedenen Bereiche in der Gesellschaft. So tragen datengestütze Modelle zum Beispiel im Gesundheitswesen und Umweltschutz dazu bei, Krankheiten zu bekämpfen und nachhaltige Lösungen zu entwickeln. So können zum Beispiel Satellitendaten und Sensoren eingesetzt werden, um Umweltverschmutzung zu erkennen und die Gesundheit von Ökosystemen zu überwachen. Data Science ermöglicht es in dem Fall, umfangreiche Umweltdaten zu analysieren und Trends zu identifizieren, um gezielte Maßnahmen zum Schutz der Umwelt zu ergreifen.

Wie kann man Data Scientist werden?

Um zum Data Scientist ausgebildet zu werden, gibt es verschiedene Möglichkeiten, je nach Bildungshintergrund und individuellen Interessen. Hier sind einige Schritte, die dir bei der Ausbildung zum Data Scientist helfen können:

Bachelor- oder Masterstudium
Ein Bachelor- oder Masterstudium in Informatik, Mathematik, Statistik, Physik oder einem verwandten Fachgebiet bietet eine sehr solide Grundlage für die Ausbildung zum Data Scientist. Während des Studiums kannst du Kurse in Datenanalyse, maschinellem Lernen, Statistik und Programmierung belegen.

Ausbildung zum Fachinformatiker für Daten und Prozessanalyse
Mit einer Ausbildung zum Fachinformatiker für Daten und Prozessanalyse hast du gute Grundlagen, um im Anschluss Data Scientist zu werden. Die Ausbildung in diesem Fachbereich vermittelt bereits wichtige Kenntnisse in Datenanalyse und Prozessoptimierung, die für den Beruf des Data Scientists relevant sind. Wir empfehlen anschließende Spezialisierung und kontinuierliche Fortbildung. Aber auch ein Studium in Data Science ist im Nachgang möglich.

Ohne Abschluss: Online-Kurse und Selbststudium
Es gibt viele Online-Kurse und Lernplattformen, die speziell auf Data Science ausgerichtet sind. Du kannst dich selbstständig in Themen wie Python-Programmierung, maschinelles Lernen, Datenvisualisierung und Datenanalyse weiterbilden. Sammle praktische Erfahrung, indem du eigene Data-Science-Projekte durchführst. Suche nach Datensätzen, analysiere sie, entwickle Modelle und präsentiere die Ergebnisse. Das Erstellen eines Portfolios mit eigenen Projekten kann bei der Jobsuche von großem Vorteil sein. Über Praktika, bei denen du deine Skills unter Beweis stellst, kann so oftmals ein Jobeinstieg ohne Abschluss gelingen,

Bootcamps und Weiterbildungskurse
Es gibt auch spezielle Data Science Bootcamps und Weiterbildungskurse, die in kurzer Zeit intensive Schulungen und praxisorientierte Projekte anbieten. Diese können eine schnelle und gezielte Möglichkeit sein, um spezifische Data-Science-Fähigkeiten zu erlernen. Ein sehr guter Anbieter ist beispielsweise “neue fische“. Als neuer fisch wirst du umgeschult oder fortgebildet und hast anschließend die Chance von sehr renommierte Partnerunternehmen wie z.B. Accenture, Lufthansa Industrie Solutions oder Capgemini rekrutiert zu werden.

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Wie lange dauert die Ausbildung zum Data Scientist?

Die Dauer der Ausbildung zum Data Scientist kann je nach Bildungsweg und individuellen Umständen variieren. Es gibt verschiedene Wege, um Data Scientist zu werden, und jede dieser Optionen hat ihre eigene Zeitspanne. Hier sind einige gängige Bildungswege und ihre typischen Dauer:

Studium: 4 bis 6 Jahre
Wenn du dich für ein Studium im Bereich Data Science, Informatik, Mathematik, Statistik oder einem verwandten Fachgebiet entscheidest, beträgt die Dauer in der Regel drei bis vier Jahre für einen Bachelor-Abschluss und weitere ein bis zwei Jahre für einen Master-Abschluss. Insgesamt kann es also etwa vier bis sechs Jahre dauern, um einen Hochschulabschluss als Data Scientist zu erlangen.

Weiterbildungskurse und Bootcamps: mehrere Wochen oder Monate
Es gibt auch intensive Weiterbildungskurse und Bootcamps, die sich speziell auf Data Science konzentrieren und in der Regel mehrere Wochen oder Monate dauern. Die Bootcamps von neue fische dauern beispielsweise 12 Wochen.

Selbststudium und Online-Kurse: mehrere Monate bis Jahre
Wenn du dich selbstständig in Data Science-Themen weiterbildest und Online-Kurse nutzt, um dein Wissen zu erweitern, hängt die Dauer von deinem individuellen Lernfortschritt ab. Es ist möglich, in einigen Monaten grundlegende Kenntnisse zu erlangen, aber eine umfassendere Ausbildung kann mehrere Monate bis zu einem Jahr oder länger dauern.

Welche Weiterbildungsmöglichkeiten und Spezialisierungen gibt es für als Data Scientist?

Als Data Scientist gibt es eine Vielzahl von Weiterbildungsmöglichkeiten und Spezialisierungen, die es dir ermöglichen, deine Kenntnisse und Fertigkeiten weiterzuentwickeln und dich in bestimmten Bereichen der Datenwissenschaft zu spezialisieren. Folgend einige der gängigsten Weiterbildungsmöglichkeiten und Spezialisierungen:

Vertiefung in maschinellem Lernen (Machine Learning Engineer, Deep Learning Specialist)
Du kannst dich auf maschinelles Lernen spezialisieren und fortgeschrittene Techniken wie Deep Learning, Reinforcement Learning oder Neuronale Netze erlernen, um komplexe Aufgaben der Datenanalyse zu bewältigen.

Statistische Analyse und Datenanalytik
Du kannst deine Kenntnisse in Statistik und Datenanalyse vertiefen, um fortschrittliche statistische Modelle zu entwickeln und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Anschließend kannst du als Data Analyst oder Statistiker arbeiten.

Big Data und Datenbanken
Eine Spezialisierung in Big Data ermöglicht es dir, mit großen und komplexen Datenmengen umzugehen und effiziente Datenbankstrukturen und -systeme zu entwickeln.Anschließend kannst du als Big Data Engineer oder Datenbankadministrator arbeiten.

Data Engineering
Du kannst dich auch auf Data Engineering konzentrieren, um die Prozesse der Datenerfassung, -speicherung und -verarbeitung zu optimieren und Datenpipelines zu entwickeln. Anschließend kannst du als Data Engineer oder Data Warehouse Specialist arbeiten.

Data Visualization
Durch eine Spezialisierung in Data Visualization wirst du befähigt, Daten auf eine ansprechende und verständliche Weise zu visualisieren und somit bedeutende Erkenntnisse effektiv zu kommunizieren. Anschließend kannst du als Data Visualization Specialist oder Business Intelligence Analyst arbeiten.

Natural Language Processing (NLP)
Eine Spezialisierung in NLP ermöglicht es dir, die Fähigkeit von Computern zu verbessern, menschliche Sprache zu verstehen und zu verarbeiten. Daraus ergeben sich vielfältige Anwendungsmöglichkeiten wie Sprachübersetzung, Chatbots und Textanalyse. Anschließend kannst du z.B. als NLP Engineer oder Chatbot Developer arbeiten.

Business Analytics
Eine Spezialisierung in Business Analytics konzentriert sich auf datengesteuerte Entscheidungsfindung in Unternehmen und ermöglicht es dir, datenbasierte Lösungen für geschäftliche Herausforderungen zu entwickeln. Anschließend kannst du z.B. als Business Analyst oder Business Intelligence Consultant arbeiten.

Spezifische Branchenfokussierung
Du kannst dich auch auf Data Science in spezifischen Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen, Energie oder Marketing spezialisieren, um branchenspezifische Datenherausforderungen zu lösen. Anschließend kannst du z.B. Healthcare Data Analyst, Financial Data Scientist oder Marketing Data Specialist arbeiten.

Welche Aufstiegsmöglichkeiten gibt es als Data Scientist?

Für Data Scientists gibt es verschiedene Aufstiegsmöglichkeiten, die von den individuellen Karrierezielen und dem Engagement abhängen. Ein typischer Aufstiegspfad kann wie folgt aussehen:

1. Teamleiter – Führungslaufbahn
   Data Scientists mit umfangreicher Erfahrung und Führungsqualitäten können zum Teamleiter aufsteigen. In dieser Position übernehmen sie die Verantwortung für ein Team von Data Scientists und koordinieren die Arbeit an Projekten. Sie sind auch für die Ressourcenplanung, Budgetierung und Mitarbeiterentwicklung zuständig.
2. Data Science Specialist – Fachlaufbahn bzw. Projektlaufbahn
   Die Spezialisierungen haben wir bereits etwas weiter oben im Beitrag aufgeführt.
3. Data Science Director oder Chief Data Officer (CDO) – höheres Management
   In großen Unternehmen kann ein Data Scientist bis zur Position des Data Science Directors oder des Chief Data Officers aufsteigen. In diesen Führungsrollen tragen sie die Verantwortung für die gesamte Datenstrategie des Unternehmens und spielen eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung der datengetriebenen Zukunft der Organisation.

Gehaltsaussichten und Arbeitsmarkt

Wie viel verdient man als Data Scientist?

Das Mediangehalt eines Data Scientist liegt in Deutschland bei 64.000 Euro brutto (Gehalt.de, Stand: Juli 2023)

• Laut Stepstone.de beträgt das Mediangehalt 55.400 Euro (Stand: Juli 2023)

Einstiegsgehalt

• 45.000 bis 60.000 Euro

In Deutschland liegt das durchschnittliche Einstiegsgehalt für einen Data Scientist in der Regel zwischen 45.000 Euro und 60.000 Euro brutto pro Jahr.

Gehalt mit Berufserfahrung

• 60.000 bis 80.000 Euro

Mit mehrjähriger Erfahrung und Expertise in der Datenwissenschaft kann ein Data Scientist in Deutschland ein Gehalt von etwa 60.000 Euro bis 80.000 Euro brutto pro Jahr erwarten. Laut Gehalt.de verdient ein Data Scientist nach 9 Jahren Berufserfahrung im Durchschnitt 72.500 Euro Brutto.

Gehalt mit Berufserfahrung und Spezialisierung oder Personalverantwortung

• mehr als 100.000 Euro

Spezialisten oder Data Scientists mit Personalverantwortung und langjähriger Berufserfahrung können mehr als 100.000 Euro Brutto im Jahr verdienen.

Branchenunterschiede

Data Scientists erhalten je nach Branche unterschiedliche Gehälter. Besonders in der IT- und Technologiebranche sind die Vergütungen attraktiv. Folgend die Top 5 Branchen mit den besten Gehältern:

1. IT- und Technologiebranche
   • Beispielunternehmen: FAANG, SAP, Microsoft, IBM, Intel, Accenture
2. Finanz- und Versicherungsbranche
   • Beispielunternehmen: Deutsche Bank, Allianz, Commerzbank, KfW Bankengruppe
3. Gesundheitswesen und Pharmaindustrie
   • Beispielunternehmen: Bayer, Roche, Pfizer, Novartis, Johnson & Johnson
4. Energie- und Umweltbranche
   • Beispielunternehmen: E.ON, RWE, Siemens Energy, EnBW, Vattenfall
5. E-Commerce und Online-Dienstleistungen
   • Beispielunternehmen: Zalando, Otto Group, Delivery Hero

Aber auch die Fertigungs- und Automobilbranche bieten mitunter hervorragende Gehälter für Data Scientists. So lassen sich hier die Volkswagen AG, BMW Group, Daimler AG, Robert Bosch GmbH und die Siemens AG nennen. In Unternehmen mit IGM Tarifvertrag ist das Gehalt in der Regel besonders gut.

Gehalt nach Unternehmensgröße

• Bei Unternehmen mit mehr als 20.000 Mitarbeitern verdient man besonders gut. Laut Gehalt.de beträgt das durchschnittliche Bruttogehalt bei 40 Wochenstunden 81.000 Euro.
  
• Bei Unternehmen mit einer Mitarbeiterzahl von 1.001 bis 20.000 verdient man im Durchschnitt bereits 10.000 Euro weniger und landet bei gleicher Wochenarbeitszeit bei 70.000 Euro.
  
• Im Bereich der KMU und einer Anzahl an Mitarbeitern im Bereich 101 bis 1.000 fällt der Verdienst noch geringer aus. Dort verdient man bei 40 Wochenstunden im Durchschnitt 65.000 Euro.
  
• In Unternehmen mit weniger als 100 Mitarbeitern fällt das Gehalt am geringsten aus, denn dort v vergütet man Data Scientisst bei 40 Wochenstunden mit 56.000 Euro.

Wo kann man als Data Scientist arbeiten?

Insbesondere Branchen wie die IT- und Technologiebranche, der Finanz- und Versicherungssektor sowie das Gesundheitswesen und die Pharmaindustrie bieten vielversprechende Einsatzfelder. Auch die Energie- und Umweltbranche sowie E-Commerce- und Beratungsunternehmen schätzen die Expertise von Data Scientists und bieten attraktive Beschäftigungsmöglichkeiten. Darüber hinaus sind Forschungs- und Bildungseinrichtungen (wie z.B. die Fraunhofer-Gesellschaft) mögliche Arbeitgeber für Data Scientists.

Auch die Lehre bietet Data Scientists spannende Möglichkeiten, ihr Wissen und ihre Expertise in der Datenanalyse weiterzugeben und junge Talente für die datengetriebene Zukunft auszubilden. So hält man als Dozent an Universitäten, Fachhochschulen, Berufsakademien und Weiterbildungseinrichtungen Vorlesungen, Seminare und konzipiert Übungen, um Studierenden die neuesten Techniken und Methoden der Datenanalyse näher zu bringen.

Wie sind die Berufsaussichten als Data Scientist in der Zukunft?

Die Berufsaussichten als Data Scientist sind äußerst vielversprechend. Mit der wachsenden Bedeutung von Daten in allen Branchen wird die Nachfrage nach qualifizierten Data Scientists voraussichtlich weiter steigen. Denn Unternehmen setzen zunehmend auf datenbasierte Entscheidungen und suchen in dem Zuge nach IT-Experten.

Besonders in den Bereichen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Big Data, Smart Data, und Data Analytics werden Data Scientists eine wichtige Rolle spielen. Die fortschreitende Digitalisierung und Automatisierung führen zu einem exponentiellen Anstieg der generierten Daten, wodurch der Bedarf an Fachleuten, die diese Daten interpretieren können, weiter steigen wird.

Folgende Statistik zeigt, dass im Jahr 2022 rund 136.000 IT-Stellen unbesetzt geblieben sind. Beste Berufsaussichten für IT’ler mit Garantie auf einen Job.

Mehr Statistiken finden Sie bei Statista

Erfahrungsberichte und Interviews

Prof. Dr. Holger von Jouanne-Diedrich erklärt euch den Data Scientist

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Interview mit Niklas Steenfatt (ehemaliger Data Engineer bei Facebook)

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Weiterführende Ressourcen und Links

Verwandte Berufe und Querverweise

• Blog: Datenmanagement: Big Data und hybride Clouds
• IT-Beruf: Was macht eigentlich ein Data Warehouse Analyst?
• Reddit: Jemand der im Bereich KI / Data Science in DE arbeitet und zufrieden mit seinem Job ist ?

Schlusswort

Starte jetzt deine Karriere als Data Scientist und gestalte die Zukunft mit Daten! Werde Teil einer faszinierenden Welt der Datenwissenschaft, in der du Unternehmen dabei unterstützt, datenbasierte Strategien zu entwickeln und Innovationen voranzutreiben. Mit deinen Kenntnissen in Programmierung, Statistik, maschinellem Lernen und Datenvisualisierung löst du komplexe Probleme und gewinnst wertvolle Erkenntnisse aus riesigen Datenmengen. Die Berufsaussichten sind vielversprechend, denn die Nachfrage nach qualifizierten Data Scientists steigt stetig.

Wage den Schritt und werde Data Scientist – eine Karriere mit großer Bedeutung und spannenden Herausforderungen wartet auf dich!

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