Data Scientist: Gehalt, Aufgaben und Skills

Große Datenmengen zu strukturieren und sie dadurch in nützliche Informationen zu verwandeln – das ist die Hauptaufgabe eines Data Scientist. Als Spezialist für Daten und Datenbezüge erstellt er aus bloßen Zahlen sinnvolle Prognosen für die Zukunft und gibt dem Unternehmen Handlungsempfehlungen.

Data Scientist: Key Facts

	Ausbildung Masterstudium Data Science, Informatik oder Mathematik Berufserfahrung von Vorteil		Hard Skills Programmieren (v. a. Python & R) Statistik, Stochastik & Analysis BWL
	Weiterbildung Weiterbildungen zu den Themen Programmieren, Big Data, Smart Data und KI		Soft Skills Kommunikationstalent Überzeugungskraft sehr gute Englischkenntnisse
	Gehalt durchschnittlich rund 52.000 bis 64.000 Euro brutto/Jahr		Verwandte Berufe Data Analyst Data Engineer

Was ist ein Data Scientist? Definition

Unstrukturierte Rohdaten zu analysieren, daraus eine strukturierte Datenbasis zu schaffen und diese systemisch auszuwerten – das ist die Aufgabe eines Data Scientist, zu Deutsch Datenwissenschaftler. Er setzt die Daten zueinander in Relation, stellt Bezüge her und erkennt Muster.

So verwandelt er lose Datensätze in sinnvolle und nützliche Informationen. Anschließend bewertet er diese unter betriebswirtschaftlichen Gesichtspunkten. Welche Daten die Grundlage für die Analyse sind und welche Analysemethoden sich dafür eignen, hängt von diversen Faktoren ab. Den größten Einfluss hat aber in jedem Fall das Ziel der Datenanalyse.

Der Data Scientist studiert die Daten nicht nur einmalig, sondern fortlaufend. Er trackt Datenentwicklungen und kann darauf aufbauend Prognosen und Trends für die Zukunft erstellen sowie geschäftsförderliche Empfehlungen abgeben. Damit liefert er dem Unternehmen datenbasierte Informationen (Smart Data), die für diverse Firmenentscheidungen und den wirtschaftlichen Erfolg des Unternehmens relevant sein können.

Data Scientists findet man oft im E-Commerce, wo sie etwa die Daten eines Onlineshops analysieren oder sich der datenbasierten personalisierten Werbung widmen. Aber auch in der Logistik, der Industrie, der Energiebranche und der Medizinbranche ist diese Berufsgruppe auf dem Vormarsch.

Data Analyst vs. Data Scientist vs. Data Engineer: Was ist der Unterschied?

Der Data Engineer ist dafür zuständig, Daten aus einer Datenmenge zu ziehen. Er designt, entwickelt und pflegt Datenbanken, die mit den zuvor gewonnen Daten bestückt werden. Der Data Analyst nimmt diese Daten und analysiert sie, oft um aktuelle Probleme zu lösen. Auch Data Mapping gehört zu seinen Aufgaben. Der Data Scientist beschäftigt sich nicht nur mit der Analyse der Daten, sondern auch damit – basierend auf der Datenanalyse – Chancen sowie Potenziale für die Zukunft zu finden und mögliche Trends aufzuspüren. Den höchsten Studienabschluss benötigt der Data Scientist.

Was macht ein Data Scientist? Aufgaben

Die Arbeitsgrundlage des Data Scientist ist Big Data – eine große, meist unübersichtliche Datenmenge. Diese Daten können aus unterschiedlichen Quellen stammen – je nachdem, was das Ziel der Datenanalyse sein soll. Dabei arbeitet er stets nach wissenschaftlichen Standards und mit fortschrittlichen Analysemethoden. Zu seinen Aufgaben zählen:

• Datenerhebung (Data Sourcing)
• Erstellung von Tests (z. B. A/B-Tests) für die Datenerhebung
• Zusammenführung von Daten
• Datenanalyse
• Datenbereinigung (Data Cleaning)
• Erstellung von Prognosen und Empfehlungen basierend auf der Datenanalyse (Predictive Analytics)
• Risikoberatung
• Validierung der Daten und der erstellten Prognosen
• Monitoring & Tracking der Datensets
• Datenaufbereitung
• Visualisierung der Daten & Informationsdesign
• Weitergabe der Analyseergebnisse an Teammitglieder und Vorgesetzte
• Kenntnisse der strategischen und operativen Prozesse des Unternehmens
• Optimierung bestehender Analysemethoden und Algorithmen
• Mit steigender Berufserfahrung: Übernahme von Personalverantwortung, etwa als Team Lead

Hier ist auch noch zu erwähnen, dass die konkreten Aufgaben des Data Scientist stark von der Branche, in der er arbeitet, abhängig sind. Es können also durchaus branchenbedingt spezifische Aufgaben hinkommen oder wegfallen. So können Datenwissenschaftler z. B. als Teil eines Projektmanagements agieren oder im Kundenbeziehungsmanagement eingesetzt werden.

Spezialisieren Sie sich!

Das Arbeitsfeld des Datenwissenschaftlers ist breitgefächert. Aus diesem Grund bieten sich Spezialisierungen an. So lernen Sie nicht nur wertvolle Dinge dazu, Sie haben als spezialisierte Fachkraft auch hervorragende Aufstiegschancen. Wie Sie das erreichen? Mit Weiterbildungen in einem Spezialgebiet der Data Science.

Welche Skills braucht ein Data Scientist?

Ein Data Scientist ist eine hochqualifizierte Arbeitskraft, die dem Unternehmen sehr von Nutzen sein kann – insbesondere in wirtschaftlicher Hinsicht. Er muss deshalb ein ganzes Set an fachlichen und persönlichen Fähigkeiten mitbringen.

Hard Skills

Das Aufgabenfeld des Data Scientists ist umfangreich. Deshalb werden einige fachliche Skills verlangt, wenn man in diesen verantwortungsvollen Job einsteigen will.

• Fundierte Mathematikkenntnisse, insbesondere in den Bereichen Statistik, Stochastik & Analysis
• Gute Programmierkenntnisse, insbesondere Python, R und Java
• Grundlagen der Softwareentwicklung
• Versierter Umgang mit SQL-Datenbanken und Software-Tools wie z. B. SAS oder SPSS
• Erfahrung mit Big Data und Data Management
• Erfahrung mit KI, Machine Learning, Deep Learning und NLP
• Betriebswirtschaftliches Wissen und allgemeines Business-Knowhow
• Sicherer Umgang mit Tools zur Datenvisualisierung (z. B. Tableau)
• Grundlagen des Informationsdesigns
• Strategisches Knowhow
• Erfahrung im Prozessmanagement und Projektmanagement
• Fachspezifisches Wissen je nach Branche

Soft Skills

Folgende Soft Skills sind für diesen Beruf unerlässlich:

• Hervorragende Kommunikationsfähigkeiten, um Erkenntnisse sowie Prognosen dem Team und dem Management klar vermitteln zu können
• Souveränes, selbstbewusstes Auftreten
• Gute rhetorische Kenntnisse
• Überzeugungskraft
• Verhandlungssicherheit
• Proaktive Problemlösungskompetenz
• Strukturiertes und gleichzeitig agiles Arbeiten
• Analytisches, logisches und kritisches Denken
• Fähigkeit zum Erkennen von Zusammenhängen
• Teamfähigkeit
• Kreativität
• Wissbegierde und Motivation, sich laufend weiterzubilden
• Sehr gute Englischkenntnisse

Data Scientist: Ausbildung & Weiterbildung

Um als Data Scientist Fuß fassen zu können, muss man eine umfangreiche Ausbildung absolvieren und sich zudem fortlaufend weiterbilden. Nur so kann man in dieser schnelllebigen und entwicklungsfreudigen Branche dauerhaft erfolgreich sein.

Ausbildung zum Data Scientist

Data Scientist kann man auf verschiedenem Wege werden. Für die meisten Stellen ist jedoch, unabhängig vom konkreten Ausbildungsweg, in der Regel der Abschluss eines Masterstudiums notwendig, manchmal sogar ein Doktoratsstudium.

Es gibt seit einigen Jahren spezielle Data-Science-Studiengänge, die einen dezidiert auf diesen Beruf vorbereiten. Solche Studien sind vorwiegend interdisziplinär aufgebaut und widmen sich in erster Linie den Fachbereichen Mathematik, Informatik und Statistik. Mit fortlaufender Studienzeit werden auch die Gebiete KI, Machine Learning etc. immer wichtiger.

Alternativ bieten sich ein Informatik-, Wirtschaftsinformatik-, Mathematik- oder auch Physikstudium als Grundlage an. Darauf aufbauend oder zusätzlich zum Studium kann ein Masterabschluss in Data Science erfolgen.

Es sind aber längst nicht alle heutigen Data Scientists studierte Datenwissenschaftler. Viele sind Quereinsteiger, die sich erst im Berufsleben auf den Bereich Data Science spezialisiert haben. Das hängt vor allem damit zusammen, dass der Studiengang Data Science noch nicht lange existiert. Mit einem Informatikstudium, passenden Data-Science-Weiterbildungen und genügend Berufserfahrung in diesem Job arbeiten zu können, ist also allemal möglich.

Data Scientist: Weiterbildung & Kurse

Das Berufsfeld Data Science ist im ständigen Wandel. Laufend gibt es Weiterentwicklungen – da sollte man stets am aktuellen Stand bleiben! Data-Science-Weiterbildungen und Kurse im Umfeld der Data Science sind daher unerlässlich. Folgende Themen bieten sich für Weiterbildungen an:

• Programmierung (z. B. Python)
• Smart Data
• KI, Machine Learning (z. B. auch ChatGPT) & NLP
• Datenanalysetechniken & -methoden
• Praktische Data Science-Coachings
• Business Intelligence
• Weiterbildungen zum Thema Statistik
• BWL & Wirtschaftswissenschaften
• Neue Entwicklungen im Bereich Datentechnologien & Datenanalyse
• Datenaufbereitung
• Informationsdesign & Datenvisualisierung
• Verbesserung der Kommunikationsfähigkeiten
• Rhetorik, Präsentationsskills & Körpersprache
• Verhandlungstaktiken

Will man erst in dieses Berufsfeld einsteigen, sind Lehrgänge und umfangreiche Weiterbildungen im Data-Science-Bereich ideal. So lernt man die Grundlagen dieses Jobs kennen und kann sich zudem weitere nützliche Qualifikationen aneignen.

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Data Scientist: Gehalt

Ausgebildete Data Scientists sind begehrte Arbeitskräfte am deutschen Arbeitsmarkt. Deshalb setzen die Data-Scientist-Einstiegsgehälter im Vergleich zu anderen Branchen eher höher ein. Bei einem Neueinstieg als Junior Data Scientist kann man durchschnittlich mit rund 47.000 – 50.000 Euro brutto jährlich rechnen.

Mit zunehmender Berufserfahrung liegt das Data-Scientist-Gehalt dann bei durchschnittlich rund 52.000 bis 64.000 Euro brutto pro Jahr. Als Senior Data Scientist mit entsprechender Berufserfahrung und der Absolvierung sinnvoller Data-Science-Weiterbildungen sind weitere Gehaltssprünge obligatorisch. Gehälter deutlich jenseits der 65.000 Euro brutto jährlich sind keine Seltenheit, oft nähern sie sich den 90.000 bis 100.000 Euro an.

Wie bei jedem Job sind auch hier diverse Faktoren ausschlaggebend für die konkrete Zahl. Am wichtigsten sind jedoch die Berufserfahrung, die Unternehmensgröße, die Branche des Unternehmens.

Wie wird man Data Scientist?

Grundlage für den Job als Data Scientist ist ein Studium – meist wird ein Masterstudium in den Bereichen Data Science, Informatik, Mathematik, Statistik oder Wirtschaftsinformatik vorausgesetzt. Weiterhin bieten Data-Science-Weiterbildungen mit einem vorangegangenen Studium und praktischer Berufserfahrung in der Datenanalyse einen guten Einstiegspunkt in diesen Beruf. Hat man sich einmal etabliert, winken gute Aufstiegschancen – sogar bis ins obere Management.

Als ausgebildeter Data Scientist haben Sie äußerst gute Jobchancen in diversen Branchen, denn erfahrene Fachkräfte werden am Arbeitsmarkt händeringend gesucht. Insbesondere auch spezialisierte Datenwissenschaftler sind gefragt. Dementsprechend gute Voraussetzungen haben Sie, hervorragende Konditionen und ein zufriedenstellendes Gehalt auszuhandeln.

Der Frauenanteil im Berufsfeld Data Science ist aktuell noch eher gering.

Nur rund 15-22 Prozent der Arbeitnehmerinnen sind weiblich. Allerdings lässt sich ein Trend hin zu mehr Frauen in dieses Berufsfeld feststellen.

Data Scientist: Arbeitsplätze der Zukunft – Haufe Akademie

Wussten Sie, dass der Beruf Data Scientist vom Harvard Business Review als „sexiest Job of the 21st century” gekürt wurde? Diese Auszeichnung spricht in Bezug auf die Zukunftsaussichten dieses Berufs wohl für sich. Er zählt ohne Zweifel zu den vielversprechendsten Jobs im IT-Sektor der kommenden Jahre. Denn mithilfe der Datenwissenschaft lassen sich wirtschaftliche Potenziale der Unternehmen erkennen und im Optimalfall auch ausschöpfen. Alles dank dem Data Scientist.

Sie interessieren Sie für eine Karriere als Data Scientist und wollen sich mit den passenden Kursen auf diesen Job vorbereiten? Bei uns finden Sie viele zertifizierte Weiterbildungen für Data Scientists und jene, die es noch werden wollen.

FAQs: Data Scientist

Was macht ein Data Scientist?

Ein Data Scientist erhebt, bereinigt, analysiert und interpretiert Daten. Darauf aufbauend gibt er Prognosen und Empfehlungen ab, die für das Unternehmen aus wirtschaftlicher Sicht sehr nützlich sein können. Er führt außerdem viele Tests durch, um neue Daten zu erheben und seine Prognosen zu überprüfen.

Was muss man als Data Scientist können?

Ein Data Scientist braucht umfassende Mathematik- und Programmierkenntnisse und sollte sich mit Datenbanken, Softwareentwicklung und Betriebswirtschaft auskennen. Zudem sind gute Kommunikationsfähigkeiten, kritisches Denken und eine proaktive Arbeitsweise essenziell.

Wie viel verdient man als Data Scientist?

Das hängt von der Berufserfahrung, der Ausbildung, der Unternehmensgröße und der Branche ab. Aber grundsätzlich kann man als Data Scientist mit einem Gehalt von ca. 52.000 bis 64.000 Euro brutto jährlich rechnen. Mit zunehmender Erfahrung steigt auch das Gehalt deutlich.

Sind Data Scientists gefragt?

Ja, Data Scientists sind sehr gefragt! Als Datenexperten können Sie einem Unternehmen nämlich von großem Nutzen sein. Dafür müssen Sie in der Regel einen Masterabschluss in Data Science, Informatik, Mathematik oder einem verwandten Studienfach vorweisen und grundlegende Fähigkeiten wie das Programmieren beherrschen.