Berufsbild Data Scientist

Wissenschaftliche Bildung und gesunde Skepsis

Ein Data Scientist ist zu gleichen Teilen Praktiker und Wissenschaftler, meint Gerald Fahner, Senior Director bei den Datenanalytikern von FICO. Im Interview beschreibt er das Berufsbild des Datenwissenschaftlers aus der Sicht eines langjährigen Profis.

Der Datenanalytiker Dr. Gerald Fahner

Wie hat sich das Berufsbild des Data Scientist entwickelt?

Der Begriff Data Scientist ist noch relativ neu, aber das Berufsbild gibt es bei Finanzdienstleistern und bei FICO schon sehr lange. In dieser Branche werden zum Beispiel Daten für das Kreditscoring genutzt. Doch in der letzten Zeit gibt es eine größere Nachfrage nach Leuten, die Daten analysieren können.

Immer mehr Unternehmen aus allen Branchen wollen ihre Daten sinnvoll auswerten. Ein Datenanalytiker oder Data Scientist muss heute mehr Methoden und Tools beherrschen, da heute viel mehr Datentypen ausgewertet werden sollen. Der Beruf hat sich nicht grundsätzlich verändert, sondern evolutionär erweitert.

Welche Aufgaben hat ein Data Scientist?

Ganz grundsätzlich ist der Data Scientist dafür zuständig, in Business-Daten aller Art nach Zusammenhängen zu suchen und daraus für ein Unternehmen nützliche Erkenntnisse zu ziehen. Deshalb hat er ein sehr umfassendes Aufgabenspektrum.

Zunächst einmal muss der Data Scientist anhand der gesammelten Daten Business-Probleme identifizieren. Außerdem ist er für die Aufbereitung der Daten sowie für die Auswertung mit statistischen und mathematischen Methoden zuständig. Und er muss die entwickelten mathematischen Modelle auch mit der IT umsetzen können.

Dazu gehört auch ein Interesse an angewandter Wissenschaft. Der Data Scientist ist kein Theoretiker, sondern ein Praktiker. Er muss Business-Probleme lösen und bei seinen Analysen oder Modellen immer auf Eignung in der Praxis achten.

Welches Knowhow und welche Fähigkeiten muss ein Data Scientist mitbringen?

Eine besonders wichtige Fähigkeit ist die wissenschaftliche Denkweise. Ein Data Scientist muss anhand der Daten Annahmen transparent machen, Hypothesen aufstellen und Experimente oder Tests unternehmen.

Wissenschaftliche Denkweise bedeutet beim Umgang mit Daten, dass er zum Beispiel statistische Korrelationen nicht mit Kausalität verwechselt und mehr aus den Daten herausholt, als darin steckt. Er sollte auch so redlich sein, nicht nur erwünschte Ergebnisse zu liefern.

Dafür benötigt er ein ganzheitliches Bild der Probleme, bei deren Lösung er helfen soll. Er muss einerseits in der Lage sein, die Details zu verstehen, sollte sich aber andererseits auch nicht darin verlieren. Ergänzend benötigt er ein gutes Verständnis der Branche, in deren Rahmen er Daten analysiert. Und ein gewisses Maß an Teamfähigkeit ist ebenfalls notwendig.

Ein Data Scientist muss nicht unbedingt alle Aufgabenbereiche in gleicher Weise beherrschen, er sollte sich aber mit den Kollegen gut verständigen und abgleichen können. Zudem muss er in der Lage sein, seine Überlegungen und Erkenntnisse auch Außenstehenden zu vermitteln - schließlich wollen ja die Manager im Unternehmen davon profitieren.

Das klingt nach einem akademischen Beruf, der wenigstens einen Master voraussetzt. Wie bewerten Sie spezialisierte Studiengänge zum Data Scientist?

Naturwissenschaftler, aber auch empirisch arbeitende Sozialwissenschaftler haben im Idealfall genau die Eigenschaften, die einen guten Data Scientist ausmachen. Ein eigener Studiengang sollte auf jeden Fall in die wissenschaftliche Denkweise einführen. Ein Data Scientist muss gelernt haben, mit Hypothesen umzugehen, zu testen und zu experimentieren.

Und was ist mit Kurzlehrgängen für Branchenexperten, die von einigen Anbietern schon vermarktet werden?

Da bin ich sehr skeptisch. In einem Kurs von nur wenigen Wochen oder gar Tagen geht es höchstens um die Anwendung von IT-Tools. Das alleine reicht aber nicht. Ein guter Data Scientist braucht auch Intuition und Erfahrung, um die Daten bewerten zu können. Dafür ist eine gründliche wissenschaftliche Ausbildung nötig. Sonst werden unkritisch irgendwelche Ergebnisse aus den Zahlen abgeleitet, die bei etwas mehr gesunder Skepsis als unhaltbar erkannt würden.

Bildquelle: FICOhttp://www.pixelio.de/

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