Die Digitalisierung ist weiterhin im vollen Gange. Das bedeutet auf der einen Seite, dass überall weiter daran gearbeitet wird, das Land zukunftsfähig zu machen, und dass das Bestreben weiter ungebrochen ist. Auf der anderen Seite bedeutet das aber auch, dass nach wie vor Expertinnen und Experten im IT-Bereich gesucht werden, denn hier gibt es massiven Personalmangel (laut aktuellen Zahlen fehlen in der IT-Branche in Deutschland etwa 109.000 Fachkräfte). Gleichzeitig gaben aber 53 Prozent der befragten Unternehmen bei einer Studie an, sie hätten Schwierigkeiten bei der Digitalisierung.
Gründe genug also, um sich das Data-Scientist-Berufsbild einmal näher anzuschauen, oder? Wir besprechen, wie Sie Data Scientist werden können, wie der Data-Science-Quereinstieg gelingt und welche Data-Scientist-Karrierepfade es gibt. Außerdem gehen wir natürlich besonders auf den Bewerbungsprozess und den Weg zum neuen Job ein, denn darin sind wir bei Jooble ja die Experten.
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Was macht ein Data Scientist eigentlich?
Ein Data Scientist analysiert große Mengen an Daten und versucht, daraus Gesetzmäßigkeiten abzuleiten und Muster zu erkennen. Unternehmen können daraus interessante Schlüsse ziehen und ihre Abläufe den Ergebnissen entsprechend optimieren. Zu diesem Zweck leitet der Data Scientist aus seinen Erkenntnissen konkrete Empfehlungen ab und stellt sie dem Unternehmen vor.
Kernaufgaben und Verantwortlichkeiten im Überblick
Diese Aufgaben können typischerweise zu den Data Scientist Anforderungen gehören:
- Zu den Data Scientist Fähigkeiten gehört das Beschaffen und Aufbereiten von Daten.
- Anhand dieser Daten führt er Analysen durch und sucht statistische Auffälligkeiten, Muster und andere Zusammenhänge.
- Die Ergebnisse stellt ein Data Scientist optisch und verbal fachfremden Personen vor , die diese mit in ihre Entscheidungsfindung miteinbeziehen. Ein Data Scientist schlägt ein bestimmtes Vorgehen anhand der gewonnenen Erkenntnisse vor. Er trifft jedoch keine endgültige Entscheidung über das tatsächliche Handeln.
- Mitunter beteiligt sich der Data Scientist auch an Machine Learning Projekten. Er ist hier in der Regel für die Erstellung von Modellen zuständig.
Sie analysieren also als Data Scientist zusammengefasst Daten und suchen nach signifikanten Auffälligkeiten. Aus diesen leiten Sie Handlungsempfehlungen ab, die Sie Ihren Kollegen und Vorgesetzten dann vorstellen.
Der Unterschied zwischen Data Analyst und Machine Learning Engineer
Der Data Scientist plant und entwickelt Modelle, während ein Machine Learning Engineer sich mit der technischen Umsetzung der Modelle beschäftigt. Er setzt also die Ideen um und optimiert sie so, dass sie technisch einwandfrei laufen und für den Alltag geeignet sind. Der Data Analyst wiederum erstellt keine Handlungsempfehlungen oder Prognosen. Er wertet vorhandene Daten aus und beurteilt vergangene Entscheidungen rückwirkend.
Anforderungen an einen Data Scientist: die wichtigsten Hard und Soft Skills
Am modernen Arbeitsmarkt wird immer nach einem gesunden Mix aus Hard Skils und Soft Skills gesucht. EU-weit sagen übrigens 82 Prozent der Unternehmen, dass Sie bei der Bewerbung auf Soft Skills achten. Welche Hard Skills Soft Skills Data Scientist werden also besonders benötigt?
Technisches Know-how: Programmierung, Statistik und Datenbanken
Die Karriere Data Scientist ist anspruchsvoll und es gibt einige technische Anforderungen, die Sie erfüllen sollten, um gut in dem Beruf zu sein.
- Lernen Sie eine der Programmiersprachen Data Science wie Python. Python und R finden besonders viel Anwendung im Bereich Data Science. Das Erlernen von Python R Data Science ist daher absolut notwendig.
- Sie sollten mathematische Grundlagen mitbringen, um gewisse Zusammenhänge begreifen zu können.
- Wenn Sie zusätzlich bereits Erfahrungen mit Clouds und Datenbanken mitbringen, ist das ein großer Vorteil.
Egal ob Sie den Beruf neu lernen oder umschulen wollen: Mit einem ausgeprägten technischen Verständnis und dem Willen zum Lernen, können Sie alles meisten, was auf diesem Weg auf Sie wartet.
Schlüsselkompetenzen: Problemlösung, Neugier und Kommunikationsstärke
Neben den technischen Fähigkeiten, den Hard Skills, sind auch Ihre persönlichen Fähigkeiten, die Soft Skills, entscheidend für Ihren beruflichen Erfolg. Wichtig ist, dass Sie Lösungen für komplexe Probleme finden, eigenständig arbeiten und doch teamfähig sind. Gerade als Quereinsteiger kommt es dazu natürlich sehr auf Ihre Lernbereitschaft an. Wenn Sie wirklich motiviert sind, können Sie fast alles lernen, wenn nicht, sind gerade technische Berufe sehr anspruchsvoll.
Der Weg zum Data Scientist: Ausbildung und Quereinstieg
Welche Ausbildung müssen Sie vorweisen, um Data Scientist Jobs Deutschland zu bekommen?
Das passende Studium: Von Informatik bis Statistik
Der klassische Weg in der Data Scientist Ausbildung ist das Hochschulstudium. Dabei gibt es allerdings verschiedene Studiengänge, die potenziell infrage kommen, um Sie für eine Karriere als Data Scientist zu befähigen:
- Data Science
- Informatik
- Wirtschaftsinformatik
- Statistik
- Mathematik
Alle diese Studiengänge vermitteln ihren Absolventen die Fähigkeit, analytisch zu denken, mit großen Daten- und/oder Zahlenmengen umzugehen und den Job somit erfolgreich auszuüben. In Bezug auf Stellenangebote Data Scientist haben Sie mit einem abgeschlossenen Hochschulstudium immer einen Vorteil, denn Arbeitgeber schätzen Hochschulzertifikate besonders.
Der Einstieg ohne formales Studium: Zertifizierungen und Online-Kurse
Sie können auch ganz ohne Universität, online wie offline, die notwendigen Fähigkeiten erlernen, die Sie als Data Scientist brauchen. Hierfür eignen sich besonders gut zertifizierte Online-Kurse. Dadurch, dass die Kurse online sind, können Sie sie neben einer Berufstätigkeit belegen und die Zertifikate helfen Ihnen bei Ihren Bewerbungen.
Das perfekte Portfolio: So überzeugen Sie im Bewerbungsprozess
Alleine in Deutschland ist 2024 ein wirtschaftlicher Schaden von rund 289 Milliarden Euro entstanden. Außerdem nutzt mittlerweile rund jedes dritte Unternehmen KI. Es gibt also viel zu tun in allen Bereichen, die direkt oder indirekt mit der Cyber Security und der IT-Branche zu tun haben. Auf der einen Seite stehen nun Sie, arbeitswillige Menschen, die sich für Data Science interessieren, auf der anderen Seite Arbeitgeber, die neue Mitarbeiter suchen. Wie finden beide Parteien zusammen?
Projekte, die jeder kennen sollte (Kaggle, GitHub & Co.)
Ihr Portfolio sollte ausdrücken, dass Sie Ihre praktische Arbeit beherrschen und kein reiner Theoretiker sind. Das können Sie als Neuling zum Beispiel tun, indem Sie an Kaggle-Wettbewerben teilnehmen. Hier können Sie reale Situationen simulieren und Ihre erworbenen Theorien umsetzen lernen. Bei GitHub hingegen können Sie Ihre Codes und sonstigen Arbeiten hochladen und ausstellen. Beschrieben Sie Ihre Arbeit in Readme-Dateien, um auch beim Thema Kommunikation zu glänzen. Dann haben Sie ein rundes Data Scientist Projekte Portfolio zusammen und werden positive Rückmeldungen auf Ihre Bewerbungen bekommen.
Wie Sie Ihren Lebenslauf und Ihr Anschreiben optimieren
Beachten Sie diese Tipps, um ein perfektes Anschreiben und einen perfekten Lebenslauf bei der Bewerbung zu Hand zu haben.
| Anschreiben | Lebenslauf |
| Berichten Sie kurz, wie Sie mit welchen Ihrer Fähigkeiten einen Mehrwert für das Unternehmen bringen wollen und wo Sie Ihre Stärken sehen. | Stellen Sie solche Positionen und Fähigkeiten besonders heraus, die im Zusammenhang mit der neuen Stelle stehen und Ihnen dort helfen können. |
| Zeigen Sie Ihre Motivation, weiter dazuzulernen und neue Erfahrungen zu machen. Belegen Sie die Soft Skills an Hand von realen beruflichen Erfahrungen. | Heben Sie unbedingt hervor, welche Fähigkeiten im Programmieren und im Umgang mit Computern Sie mitbringen. Auch die Onlinekurse dürfen erwähnt werden. |
| Kommunizieren Sie klar und faktenbasiert. | Binden Sie Links zu praktischen Arbeiten in den Lebenslauf mit ein. So liefern Sie gleich eine Arbeitsprobe mit. Hierfür eignen sich besonders Kaggle, GitHub & Co. |
| Enden Sie mit einer selbstbewussten Verabschiedung, in der Sie versichern, dass Sie sich auf die Zusammenarbeit freuen. |
Anschreiben und Lebenslauf sind Ihre wichtigste Visitenkarte und gerade Quereinsteiger können so ihre Motivation ausdrücken.
Karrierepfade und Entwicklungsmöglichkeiten
Data Scientist ist nicht einfach ein einfacher Job, sondern dahinter steht eine ganze Berufslaufbahn. Welche Karriereaussichten Sie haben und wie Sie sich beruflich nach oben arbeiten können, erfahren Sie jetzt.
Vom Junior zum Senior: Schritte in Ihrer Laufbahn
Normalerweise gibt es drei Karrierestufen:
- Junior Data Scientist
- Mid-Level Data Scientist
- Senior Data Scientist
Die Stufen unterscheiden sich nach Komplexität der Aufgabe und Größe des Aufgabenbereichs. Wenn Sie in den Beruf einsteigen, starten Sie normalerweise als Junior Data Scientist. Durch Berufserfahrung und vor allem durch erfolgreiche Arbeit können Sie sich eine Beförderung verdienen und immer größere Aufgaben übernehmen.
Gehaltsaussichten und Faktoren, die dein Einkommen beeinflussen
Kommen wir zu einem der wichtigsten Faktoren: dem Gehalt des Data Scientists. Laut dem Gehalts-Checker von Jooble liegt das Durchschnittsgehalt für einen Data Scientist in Berlin derzeit bei 45.598 €. Natürlich verdienen Sie als Junior weniger, als Sie es als Senior tun, und bei größeren Unternehmen sind die Gehälter meistens insgesamt etwas höher als in kleinen Betrieben. Berufserfahrung und Betriebszugehörigkeit sind überdies wichtige Faktoren, die eine gewichtige Rolle bei der Höhe des Gehalts spielen. Neben der Anstellung gibt es oft auch die Möglichkeit, die Tätigkeit freiberuflich auszuüben. Dann sind Ihre Sätze frei verhandelbar. Dafür stehen Sie vor der Herausforderung, Kunden beschaffen zu müssen, und haben kein sicheres Einkommen. Die Stundensätze sind zwar oft etwas höher, wenn Sie selbstständig arbeiten, Urlaub, Krankheitstage usw. Werden aber nicht bezahlt und müssen bei einer Kalkulation miteinbezogen werden.
Finden Sie die Position, die am besten zu Ihnen passt
Fazit: Ist Data Scientist der richtige Beruf für Sie?
Data Scientist ist sicher kein einfacher Beruf. Sie müssen in der Lage sein, analytisch zu denken, in großen Datenmengen Muster zu erkennen, die andere übersehen, und Empfehlungen zu formulieren, die andere überzeugen. Sie brauchen also verschiedenste Fähigkeiten und sind im Begriff, eine verantwortungsvolle Stelle anzutreten. Wenn Sie das technische Know-how aber haben und nach ständig neuen Herausforderungen suchen, werden Sie diesen Beruf mögen. Es gibt jedenfalls einen großen Bedarf an Fachkräften in der IT-Branche, und wenn Sie sich berufen fühlen, in diesem Bereich zu arbeiten, sind Sie in vielen Unternehmen gerne gesehen.
