"Turning Data into Success!” So klingt die Stellenbeschreibung von Datenwissenschaftler*innen. Sehr lukrativer. Schon im Jahr 2012, für digitale Dimensionen eine Ewigkeit, hat die Harvard Business Review den Beruf von Data Scientist*innen als “The Sexiest Job of the 21st Century” betitelt. Heute, ein Jahrzehnt später, ist die Prophezeiung Realität geworden. Kleiner Beweis gefällig? Im Jahr 2020 lag die weltweit generierte und replizierte digitale Datenmenge bei 64,2 Zettabyte. 2025 werden es den Prognosen zufolge weltweit über 181 Zettabyte sein. Ein ebenso gigantischer wie rasanter Anstieg.

Doch was macht das Arbeitsfeld von Data Scientist*innen so sexy? Und wie können IT-Quereinsteiger*innen etwas vom großen, lukrativen “Daten-Kuchen” abbekommen?

Hot, Hotter, Big Data

Im Silicon Valley gelten die Meister*innen der Zahlen, die Herrscher über die unübersichtlichen, unstrukturierten Datenberge, als Rockstars der Branche. Lukrative Bezahlung, überdimensionale Boni, Extrawünsche sowie individuelle “Star”-Attitüden: Alles Part of the Deal zwischen Firmen und Data Scientist*innen. Zumindest in den USA. Kaum jemand fordert unter 100.000 Euro Jahresgehalt. Auch der europäische Markt zieht nach. Denn längst ist der Wettbewerb um die besten IT-Talente ein internationaler. IT-Quereinsteiger*innen hergehört! Das gilt auch für Personen, die kaum bis gar keine Joberfahrung nachweisen können. Warum? Ganz einfach. Die extreme Nachfrage übersteigt schon seit Jahren das Angebot. Das treibt die Gehälter und die Egos der Data Scientist*innen gleichermaßen in die Höhe. Hinzu kommt, dass Daten mittlerweile zum Kerngeschäft nahezu jeder Branche gehören. Von Banken über Versicherungen und E-Commerce bis zur Medizin: Alle leben von Kundendaten. Und das wird sich künftig nicht ändern: So verdoppelt sich derzeit das globale Datenvolumen alle zwei Jahre. Wie also können Quereinsteiger*innen - ausgebildete Naturwissenschaftler*innen, Wirtschaftswissenschaftler*innen oder Ingenieur*innen - vom großen, sehr großen “Daten-Kuchen” ein saftiges Sahnestück abbekommen? Super easy. Einfach anmelden… und 12 Wochen in unser neue fische Data Science Bootcamp abtauchen. Danach? Bist Du ein Rockstar! 💥

Was machen Data Scientist*innen? -Eine Stellenbeschreibung

Data Scientist*innen arbeiten mit den unterschiedlichsten Daten und setzen diese entsprechend der Vorgaben in Relation zueinander. Damit haben sie Unmengen unstrukturierter Rohdaten vor sich, die sie strukturieren müssen. Es folgt die Analyse und die Ableitung von betriebswirtschaftlichen Entscheidungen sowie Entwicklungsprognosen. Zahlenmeister*innen erkennen wiederkehrende Muster aus der Vergangenheit (Pattern Recognition), die ausschlaggebend für geschäftlichen Erfolg sein können. Denn entscheidend ist nicht, wer die meisten Daten von User*innen generiert, sondern wer diese Daten sinnvoll nutzen kann. Die Stellenbeschreibung lässt sich in Kürze wie folgt zusammenfassen: Data Scientist*innen machen aus Big Data Smart Data!
Zum Job gehört es mitunter auch, ein Tracking zu implementieren und Daten konstant zu monitoren. Häufig entwickeln Datenwissenschaftler*innen eigene analytische Methoden zur besseren Analyse. Doch das, worauf alles hinausläuft, ist die Vorhersage von Entwicklungen und das Aussprechen von Handlungsempfehlungen. Darauf ist jede Geschäftsführung angewiesen.

Tasks auf einen Blick:

• Daten Management, Mining und Analyse (Advanced Analytics)

• Formulierung einer relevanten geschäftswirtschaftlichen Fragestellung

• Sammlung von benötigten Daten

• Identifikation und Ausarbeitung von datenbasierten Use Cases

• Identifikation von passenden (Big Data) Datenquellen

• Anbindung von Datenquellen oder Zugriff auf Data Warehouse oder Data Lake

• Prüfung der Datenqualität

• Erstellen von Attributen (Feature Engineering)

• Trainieren, Testen und Validieren von Machine Learning Modellen (“Big Data Analytics”)

• Interpretation der Ergebnisse, Operationalisierung der Erkenntnisse und ML-Modelle

• Abschlussbericht

Welche Skills sind erforderlich?

Logisch, dass die Basis von allem eine Leidenschaft für Mathematik, Statistik sowie Stochastik sein sollte. Nerdiges Zahlenverständnis lässt sich vergolden. Denn ohne einen starken Background diesbezüglich geht nichts. Ferner sollten sich Data Scientist*innen mit Deep Learning und Machine Learning auskennen und die Basics der Softwareentwicklung inklusive gängiger Programmiersprachen wie Python und R beherrschen. In den Anforderungen der Stellenbeschreibung wird schon deutlich, dass hier einiges an Hard Skills zwingend Zugangsvoraussetzung ist. Allerdings nichts, was nicht erlernbar ist. Auch für Quereinsteiger*innen in einem super turbo schnellen, 12-wöchigen Bootcamp. Im Bootcamp lernst du mit Tools wie SQL und Pandas zur Extraktion und Manipulation von Daten aus verschiedenen Quellen umzugehen. Nach der Datenmanipulation geht es an die Exploratory Data Analysis. Zudem tauchen wir gemeinsam in die Welt von Machine Learning und neuronalen Netzwerken ein.

Skills von Data Scientist*innen:

• Mathematisches und Statistisches Know-how

• Basics in Deep Learning und Machine Learning

• Programmiersprachen wie Python und R

• Erfahrung im Umgang mit KI-Anwendungen

• Betriebswirtschaftliches Denken und Geschäftssinn in Controlling, Marketing und Finance

• Korrektes, sehr genaues Arbeiten

• Proaktive Problemlösung

• Kritisches, logisches Denken

Spätestens jetzt sollte deutlich werden, warum sich Data Scientist*innen auch Rockstar-Attitüden leisten können. Oder?

Was verdient man als Data Scientist*in?
Wer viel weiß, der kann sich das auch gut bezahlen lassen - erst recht, wenn das Wissen heiß begehrt ist. Berufsanfänger, die über Programmierkenntnisse verfügen sowie grundlegendes Wissen über Artificial Intelligence, Machine Learning und erste praktische Erfahrungen vorweisen können, starten mit einem Gehalt von rund 50.000 € jährlich. Als Mid-Level Data Scientist*in beläuft sich die Gehaltsspanne auf 60.000 € und bis rund 80.000 € jährlich. Der Rest… Open end. Alles ist möglich in diesem Bereich. Das Kräfteverhältnis liegt klar auf Seiten der Wissensträger*innen. Wenn du mehr Informationen zum Thema Gehalt als Data Scientist erfahren möchtest, haben wir für dich was vorbereitet.

Dir sagt die Stellenbeschreibung zu? Werde Wissensträger*in! Sichere dir den Rockstar-Hype! Auch mittel- bis langfristig wird sich das Kräfteverhältnis weiter zugunsten der Data Scientist*innen verschieben. Also: Mal eben 12 Wochen büffeln und danach Datengold schürfen. Was willst du mehr? Nichts? Ok, dann go for it… Hier zum neue fische Data Science Bootcamp anmelden!🌈

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