Data Scientist

Der beste Job der Welt - mit hohen Anforderungen

In den Unternehmen werden immer mehr Daten gesammelt. Doch sie müssen auch ausgewertet werden. Das neue Berufsbild des Datenwissenschaftlers entsteht.

Big Data Anwender

Der Data Scientist ist ein Beruf mit großem Image

Die Informationstechnologie und die daraus folgende Digitalisierung der Arbeitswelt hat uns neue Berufsbilder beschert: Softwareentwickler, Administrator, Support-Spezialist und viele mehr. Einige davon sind Ausbildungsberufe, andere akademische Berufe, die einen Studienabschluss in Ingenieurwissenschaften, Mathematik oder Informatik voraussetzen. Ein solches Beispiel ist der Beruf des Data Scientists oder Datenwissenschaftlers. Er beschäftigt sich mit Beschaffung, Bearbeitung, Auswertung und Interpretation von Daten aller Art - so lässt sich der Beruf in Kürze zusammenfassen.

Vor wenigen Jahren war er mehr oder weniger unbekannt, Google zeigt für den Begriff „Data Scientist“ erst ab 2014 einen klaren Trend nach oben. Kein Wunder, denn das Image des Datenwissenschaftlers ist gut: Die Harvard Business Review hat den Beruf zum Sexiest Job des 21. Jahrhunderts gekürt und das Jobranking von Glassdoor platzierte den Datenwissenschaftler zum dritten Mal in Folge auf den ersten Platz.

Das Ranking wird über drei Schlüsselfaktoren ermittelt: Das Median-Jahreseinkommen, die Zufriedenheit mit dem Job und die Anzahl der Jobangebote. Der erste Wert ist natürlich besonders aussagekräftig, Data Scientists können in den USA durchaus mit Gehältern um 110.000 Dollar rechnen. Ein interessantes Detail: Von den 50 Topjobs sind 20 Technologieberufe und davon sechs Berufe, die mit Datenanalytik zu tun haben.

Unternehmen suchen nach Datenanalytikern

Auch in Deutschland ist der Beruf beliebt. So hat die Jobplattform Joblift rund 14 Millionen Stellenanzeigen der letzten 20 Monate analysiert, um Aussagen über die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern zu treffen. In dieser Zeit erschienen mehr als 64.000 Stellenanzeigen für Data Scientists und verwandte Positionen, wobei Joblift ein starkes Wachstum der Nachfrage in den letzten zwölf Monaten feststellte. Die Unternehmen suchen verstärkt nach Kompetenzen im Umgang mit großen Datenmengen. Das Anforderungsniveau ist hoch. In den Stellenausschreibungen für Data Scientists wird fast ausnahmslos (93%) ein Hochschulabschluss als Grundvoraussetzung genannt, wobei die meisten Unternehmen Master-Abschlüsse bevorzugen. Die größte Nachfrage herrscht nach Informatikern (41%), aber auch Mathematiker, Statistiker, Physiker und Wirtschaftsingenieure sind gefragt.

Doch das Studium alleine reicht noch nicht, nach Erkenntnissen von Jobliftsind zusätzlich spezielle Kenntnisse und Fähigkeiten der Bewerber entscheidend. Die fünf wichtigsten Programmiersprachen sind SQL (16.942 Nennungen), R (8.422 Nennungen), Python (6.587 Nennungen), Java (5.945 Nennungen) und SPARK (2.356 Nennungen). Gleichzeitig sollten Bewerber Vorwissen im Bereich Künstliche Intelligenz (1.202 Nennungen), insbesondere in Machine Learning (5.931 Nennungen) und Deep Learning (1.100 Nennungen) als besondere Teilgebiete mitbringen. Außerdem werden oft Erfahrungen mit Datenvisualisierung (4.217 Nennungen) und Cloud-Technologie (3.356 Nennungen) vorausgesetzt.

Soviel zu den Hardskills, die insgesamt nicht überraschend sind. Denn der Data Scientist gehört zu den anspruchsvollen und stark MINT-lastigen Berufen. Dürfen also nur Nerds und Geeks diesen Beruf ergreifen? Nein: Jede zweite Anzeige hebt die Kommunikationsstärke des Bewerbers als wichtiges Kriterium hervor. Hinzu kommen weitere Softskills wie Kreativität, Teamfähigkeit und Eigeninitiative. Das liegt daran, dass ein Datenwissenschaftler in aller Regel nicht permanent hinter dem Computer sitzt und Daten analysiert, sondern diese Daten auch präsentieren und vermitteln muss - beispielsweise der Geschäftsführung oder wichtigen Kunden.

Hohe Anforderungen und vielfältige Berufspraxis

Die Anforderungen an Datenwissenschaftler sind also hoch, das Berufsbild ist aber in weiten Teilen noch recht unbestimmt. Doch es gibt erste Versuche, genauer festzulegen, was ein Datenwissenschaftler können muss. So hat der Industrie-4.0-Experte Benjamin Aunkofer, Lead Data Scientist bei Datanomiq in seinem Blog einen ausführlichen Artikel über die Anforderungen des Berufsbild geschrieben. Er hat daraus das Modell eines „Knowledge Stack“ entwickelt, der Jobinteressenten eine Handreichung für den Erwerb von Wissen und Fähigkeiten gibt.

Das Modell von Aunkofer zeigt deutlich die Vielfalt dieses Berufes, der weitaus mehr als nur Datenanalyse zu seinen Aufgaben zählt. Diese Vielfalt hat den Datenanalytiker Clint Chegin zu einem etwas provokanten Schluss verführt: „So etwas wie einen Datenwissenschaftler gibt es nicht“. Er findet, dass diese Berufsbezeichnung eher ein Dachbegriff für eine Vielzahl an unterschiedlichen Jobs ist, die mit der Analyse von Daten zu tun haben. In der Praxis sehen die Jobs dann sehr unterschiedlich aus. Manche widmen sich in erster Linie der Datenextraktion (ETL), andere der Entwicklung von BI-Anwendungen, weitere analysieren Produkttests oder kümmern sich um die Datasets für Machine Learning.

Das führt durchaus zu Frustration, denn Positionen als Data Scientist erfüllen nicht immer die Erwartungen der Bewerber. So ist dem Datenwissenschaftler Jonny Brooks-Bartlett aufgefallen, dass es in seinem Berufsfeld sehr viel Fluktuation gibt. Ein Grund dafür ist das teils zu gute Image, sodass die Wirklichkeit daran nur scheitern kann. Darüber hinaus sind viele Datenanalytiker überfordert durch die enormen Ansprüche in der Praxis, denn sie sind oft diejenige Person im Unternehmen, bei der jeder aufläuft, der irgendwas mit Daten machen muss. Hinzu kommt, dass Datenwissenschaftler häufig nur schlecht in übergreifende Teams eingebunden sind und isoliert vor sich hin arbeiten - auch eine Quelle für Frust. Das sollte aber niemanden aufhalten, diesen Beruf zu ergreifen, sondern sich seinen Arbeitgeber besonders penibel auszusuchen.

Bildquelle: Thinkstock

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