Um eine Karriere in der Datenwissenschaft zu beginnen, ist es entscheidend, den Kontext und die Bedeutung des Fachgebiets in der heutigen datengestützten Welt zu verstehen. Wir generieren jede Sekunde riesige Mengen an Daten. Mit so vielen Daten in diesem Informationszeitalter gewinnt die Datenwissenschaft – der Prozess, wertvolle Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen – an Bedeutung.

Unternehmen suchen jetzt nach Data Scientists für datenbasierte Lösungen und Entscheidungen. Während die Datenwissenschaft in den letzten Jahren zugenommen hat, wächst die Frage „Wie wird man Datenwissenschaftler?“ täglich. Um eine Karriere in der Datenwissenschaft zu beginnen, wird dieser Blogbeitrag wichtige Tipps geben, um Ihnen den Weg zu zeigen.

Warum Datenwissenschaftler werden?

Die Gründe, ein Datenwissenschaftler zu werden, sind überzeugend, insbesondere in der heutigen datengestützten Landschaft. Viele Unternehmen in verschiedenen Branchen haben die Datenwissenschaft angenommen und erkennen ihre entscheidende Rolle für den Erfolg und das Wachstum. Datenwissenschaftler leisten bedeutende Beiträge in der Wirtschaft und in verschiedenen Bereichen wie Gesundheitswesen, Marketing, Fertigung und Bildung. Ihre Fähigkeit, komplexe Daten zu analysieren und zu interpretieren, ist von unschätzbarem Wert und trägt zu strategischen Entscheidungen und Innovationen bei, die Organisationen wettbewerbsfähig und zukunftsorientiert halten. Hier sind fünf Gründe, Datenwissenschaftler zu werden:

• Datenwissenschaftler überwinden komplexe Probleme und Herausforderungen, indem sie Daten manipulieren, analysieren und interpretieren. Dann verwandeln sie Daten in eine leistungsstarke Informationsquelle, die hilft, die Trends, Bedingungen, Verkäufe usw. eines Unternehmens zu verbessern.

• Datenwissenschaftler gehören zu den bestbezahlten Berufen in der Technologiebranche. Laut Indeed liegt das durchschnittliche Jahresgehalt für Datenwissenschaftler in den USA am 29. April 2024 bei 124.33 $, während es laut Payscale im Jahr 2024 in Deutschland bei 56.400 € liegt.

  

• Datenwissenschaft verbindet technische Fähigkeiten mit Problemlösungsfähigkeiten. Es bietet eine großartige Gelegenheit für diejenigen, die Freude daran haben, verschiedene Fähigkeiten zu nutzen.

• Datenwissenschaftler lernen ständig neue Entwicklungen in ihrem Bereich, die sich ständig mit neuen Methoden, Werkzeugen und Technologien ändern und erweitern.

• Datenwissenschaftler haben viele Berufsperspektiven. Sie können als Datenanalysten, Maschinenbauingenieure, Datenwissenschaftler, Business Intelligence-Analysten usw. arbeiten.

Was sind die erforderlichen Qualifikationen für einen Datenwissenschaftler?

Erforderliche Qualifikationen für einen Datenwissenschaftler umfassen sowohl Soft- als auch Hard Skills. Hard Skills sind wie die Werkzeuge in Ihrem Werkzeugkasten, und Soft Skills sind, wie Sie sie effektiv einsetzen. Beide sind unerlässlich für eine erfolgreiche Karriere in der Datenwissenschaft.

Hard Skills:

• Statistik und Wahrscheinlichkeit:

  Datenanalyse basiert auf statistischen Konzepten wie Hypothesentest, Korrelation und Regressionsanalyse. Ein qualifizierter Datenwissenschaftler sollte über gute Kenntnisse in Mathematik und Statistik verfügen.

• Programmierung:

  Datenwissenschaftler nutzen Programmiersprachen wie Python und R, um Daten zu manipulieren, Modelle zu erstellen und Aufgaben zu automatisieren.

• Datenbereinigung:

  Rohe Daten sind nutzlos. Datenwissenschaftler müssen Daten bereinigen, organisieren und vorverarbeiten, um genauere und konsistentere Ergebnisse und Erkenntnisse zu erzielen. Dieser Prozess umfasst das Entfernen von Duplikaten oder nicht benötigten Informationen, das Korrigieren von Fehlern, das Ausfüllen oder Entfernen von Nullwerten und das Anpassen des Datenformats zur Analyse.

• Datenanalyse und -visualisierung:

  Sobald die Daten bereinigt und bereit sind, erkunden die Datenwissenschaftler sie und identifizieren Trends und Muster. Sie verwenden Werkzeuge wie Tableau und PowerBI, um Datenvisualisierungen zu erstellen. Visualisierungen machen komplexe Daten nachvollziehbar, was sowohl für technische als auch für nicht-technische Benutzer von Vorteil ist.

• Maschinenlernen und tiefes Lernen:

  Kenntnisse über Maschinenlernalgorithmen, ein Verständnis von tiefem Lernen und Konzepten der künstlichen Intelligenz sind für Datenwissenschaftler zunehmend wichtig.

• Cloud Computing (Bonus):

  Cloud Computing ist für einen Datenwissenschaftler nicht zwingend erforderlich, aber vorteilhaft. Da das Datenvolumen wächst, gewinnen Speicherung und Verarbeitung an Bedeutung. Vertrautheit mit Cloud-Plattformen wie AWS, Azure oder Google Cloud Platform ist ein Plus für einen Datenwissenschaftler.

Soft Skills:

• Kommunikation:

  Datenwissenschaftler müssen komplexe Ergebnisse und Erkenntnisse sowohl technischen als auch nicht-technischen Zielgruppen verständlich machen.

• Zusammenarbeit:

  Datenwissenschaftler arbeiten mit Dateningenieuren, Geschäftsanalysten und Fachexperten zusammen, um genaue Modelle für geschäftliche Bedürfnisse zu erstellen.

• Problemlösung:

  Datenwissenschaft umfasst die Lösung von Problemen. Datenwissenschaftler sollten in der Lage sein, Herausforderungen zu bewältigen und kreativ zu denken, um sinnvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Ist eine Karriere in der Datenwissenschaft lohnenswert?

Ja, Datenwissenschaft ist eine lohnenswerte Karriere. Sie ist großartig für Menschen, die die Herausforderung mögen und die notwendigen Fähigkeiten und Leidenschaften mitbringen. Datenwissenschaft ist Ihr perfekter Weg, wenn Sie an Daten und deren Potenzial interessiert sind.

Was sind die Verantwortlichkeiten von Datenwissenschaftlern?

Datenwissenschaftler haben 5 Hauptverantwortlichkeiten in ihrem Arbeitszyklus:

• Sammeln und Vorverarbeiten von Daten.

• Durchführen von EDA (explorative Datenanalyse), um Muster und Trends zu identifizieren.

• Erstellen statistischer Modelle und Maschinenlernalgorithmen.

• Kommunizieren von Ergebnissen und Empfehlungen an die Interessengruppen.

• Entwickeln von Datenprodukten und -lösungen.

Wie herausfordernd ist eine Karriere in der Datenwissenschaft?

Eine Karriere in der Datenwissenschaft zu beginnen kann lohnend und herausfordernd sein und erfordert eine einzigartige Kombination von Fähigkeiten und Engagement, um ihre Komplexität zu bewältigen. Datenwissenschaftler müssen wissen, wie man programmiert, und gut in Mathematik und Statistik sein. Sie müssen mit neuen Werkzeugen Schritt halten und ständig Neues lernen. Mit großen Datenmengen zu arbeiten und nützliche Muster zu finden ist harte geistige Arbeit.

Datenwissenschaftler müssen mit Menschen aus anderen Teams arbeiten. Sie müssen komplizierte Daten auf einfache Weise erklären, die auch Nicht-Techniker verstehen können. Für jemanden, der es liebt, Probleme zu lösen, logisch zu denken und neue Dinge zu lernen, kann es sehr lohnend sein, Datenwissenschaftler zu sein, auch wenn es herausfordernd ist. Wie man seine Karriere in der Datenwissenschaft startet Bevor Sie Ihre Karriere in der Datenwissenschaft beginnen, sollten Sie den Weg wählen, dem Sie folgen möchten. Dann können Sie nach einem Bootcamp oder Online-Zertifizierungsprogrammen in der Datenwissenschaft suchen.

Wie Sie Ihre Karriere in der Datenwissenschaft starten

Karrierewege in der Datenwissenschaft

Datenwissenschaft hat verschiedene Karrierewege, aber jeder Weg ist wichtig und wertvoll. Die häufigsten Karrierewege in der Datenwissenschaft sind:

• Datenwissenschaftler

• Datenanalyst

• Dateningenieur

• Business Intelligence-Analyst

• Datenmodellierer

• Maschinenlernen-Ingenieur

Zukunftsaussichten für Karrieren in der Datenwissenschaft

Da wir in einer Welt leben, die von Daten geprägt ist, wird die Datenwissenschaft niemals ihre Bedeutung verlieren, noch werden Datenjobs an Bedeutung verlieren. Täglich werden Millionen von Daten generiert, und dies wird weiterhin zunehmen. In Zukunft wird erwartet, dass Karrieren in der Datenwissenschaft vielfältiger werden. Datenwissenschaft ist nicht mehr auf traditionelle Analytikunternehmen beschränkt. Sie hat ein breites Anwendungsspektrum in vielen Bereichen, das in Zukunft noch größer sein wird, einschließlich Bildung, Gesundheitswesen und Transport. Die Möglichkeiten für Fernarbeit werden ebenfalls zunehmen.

Erwartungen an die Gehälter von Datenwissenschaftlern

Die Gehälter von Datenwissenschaftlern variieren je nach Standort, Branche, Erfahrungsgrad und spezifischen Fähigkeiten. Hier sind einige Gehaltserwartungen für Datenwissenschaftler in den USA:

Mit Stand vom 2. Mai 2024, laut ZipRecruiter,

• Gehälter für Berufseinsteiger im Bereich Datenwissenschaft (mit 0 bis 2 Jahren Erfahrung) liegen im Bereich von 64,18 $ (25. Percentile) bis 81,73 $ (75. Percentile) jährlich.

• Für Datenwissenschaftler auf mittlerer Ebene (mit 2 bis 5 Jahren Erfahrung) liegt das Gehalt zwischen 98.500 $ (25. Percentile) und 136.000 $ (75. Percentile) jährlich.

• Die Gehälter für Senior-Datenwissenschaftler (mit 5 bis 10 Jahren Erfahrung) liegen zwischen 118.500 $ (25. Percentile) und 166.500 $ (75. Percentile), wobei die Bestverdiener (90. Percentile) jährlich 188.000 $ in den Vereinigten Staaten verdienen.

Wechsel zur Datenwissenschaft als Karriere

Der Wechsel zu einem Job in der Datenwissenschaft erfordert Zeit und Mühe. Sie müssen viele neue Fähigkeiten erlernen. Hier sind einige wichtige Punkte zu beachten:

• Aktuelle Fähigkeiten:

  Überprüfen Sie Ihr bestehendes Wissen in Programmierung, Statistik, Mathematik und einem bestimmten Bereich (z.B. Finanzen, Bildung, Gesundheit usw.).

• Lernplan:

  Erstellen Sie einen strukturierten Lernplan basierend auf Ihren fehlenden Fähigkeiten und besuchen Sie Online-Kurse, Bootcamps oder Studiengänge. Datenwissenschaft umfasst verschiedene Fähigkeiten, wie Programmiersprachen (Python, R, SQL), statistische Modellierung, Maschinenlernalgorithmen und Datenvisualisierung.

• Netzwerk:

  Besuchen Sie Datenwissenschafts-Meetups und Konferenzen oder treten Sie Online-Communities bei, um Kontakt zu Fachleuten auf diesem Gebiet zu knüpfen.

• Zertifizierungen in Betracht ziehen:

  Zertifizierungen von renommierten Organisationen können Ihr Wissen validieren, was gut für Ihren Lebenslauf ist.

• Erfahrung:

  Suchen Sie nach Praktika und Einstiegsjobs im Bereich Daten, um Erfahrung mit realen Daten zu sammeln.

Erforderliche Qualifikationen für die Datenwissenschaft

Beim Wechsel von einem Job zu einem Datenwissenschaftler gibt es einige wichtige Qualifikationen. Einige wichtige Qualifikationen für Datenwissenschaftler sind:

• Bildung:

  Ein Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Statistik, Mathematik oder Ingenieurwesen ist von Vorteil, auch wenn er nicht immer erforderlich ist.

• Programmierung:

  Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python (insbesondere mit Bibliotheken wie NumPy, Pandas, Scikit-learn), R und SQL sind unerlässlich.

• Maschinenlernen:

  Das Verständnis und die Anwendung von Maschinenlernalgorithmen ist entscheidend.

• Datenvisualisierung:

  Es ist wichtig, große Datensätze zu sammeln, zu bereinigen, zu organisieren und zu manipulieren, indem Visualisierungstools wie Tableau, Power BI oder Matplotlib eingesetzt werden.

Fazit

Eine Karriere in der Datenwissenschaft zu beginnen oder zu wechseln kann herausfordernd, aber auch aufregend sein. Datenwissenschaftler werden niemals an Bedeutung verlieren, da die Nachfrage nach datengestützten Lösungen wächst. Mit den erforderlichen Qualifikationen und Fähigkeiten und dem ständigen Erwerb neuer Kenntnisse können sich Einzelpersonen für den Erfolg in diesem Bereich positionieren.