Definition „Datenwissenschaftler“ Was macht ein Data Scientist?

Ein Data Scientist kümmert sich um die wissenschaftliche und wirtschaftliche Analyse von Big Data, also großen Datenmengen. Hieraus leitet er geschäftsrelevante Erkenntnisse und neue Ideen ab.

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Data Science oder Datenwissenschaft befasst sich damit, Daten zu analysieren und daraus Wissen und neue Strategien abzuleiten. Die Disziplin hat sich nahe an der Praxis entwickelt, weil es im Alltag vieler Unternehmen zunehmend mehr Daten zu analysieren gibt.

Welche Fähigkeiten muss man mitbringen?

Um Daten für die Wirtschaft analysieren zu können, muss ein Data Scientist solides Wissen in verschiedenen Disziplinen besitzen. Es geht darum, Big Data sowohl wissenschaftlich als auch wirtschaftlich zu betrachten.

Unverzichtbar sind deshalb beispielsweise fundierte Kenntnisse in Mathematik, Statistik und Datenvisualisierung. Auch Wissen in technischen Bereichen wie Datenbanken oder Software Engineering sind von Bedeutung. Zudem sollte man eine analytische Denkweise mitbringen.

Welche Ausbildung braucht man als Datenwissenschaftler?

In Deutschland gibt es zunehmend Studiengänge, die sich speziell auf die Ausbildung zum Data Scientist konzentrieren. Wer Datenwissenschaft studiert, lernt die grundlegenden Fähigkeiten, mit denen Daten wissenschaftlich durchdrungen und für die Wirtschaft ausgewertet werden können. Außerdem gibt es Fortbildungen für Personen, die bereits Mathematik, (Wirtschafts-) Informatik oder Statistik studiert haben und sich beruflich weiterbilden möchten.

Welche Aufgabengebiete hat ein Data Scientist?

Data Scientists analysieren vorhandene Datenmengen mit verschiedenen wissenschaftlichen Methoden, um Erkenntnisse zu gewinnen und innovative, gewinnbringende Konzepte abzuleiten. Dazu müssen sie zunächst Daten aus verschiedensten Quellen sammeln und sinnvoll miteinander in Bezug setzen.

Die Daten werden in der Regel nach einer bestimmten Aufgabenstellung untersucht, um dezidierte Fragen zu beantworten. Die Daten werden also in einem festgesetzten Kontext wissenschaftlich betrachtet, um zum Beispiel Schwachstellen aufzudecken oder neue, lukrative Handlungsschritte aufzuzeigen.

Kollegen / Berührungspunkte

Datenwissenschaftler müssen mit vielen verschiedenen Personengruppen zusammenarbeiten, um sich einerseits die richtigen Daten und Konzepte zu beschaffen und andererseits die Ergebnisse ihrer Arbeit zu kommunizieren.

Je nach Unternehmen ist es also denkbar, dass ein Data Scientist firmenintern direkt mit einzelnen Fachabteilungen in Kontakt steht, um Informationen über die anfallenden Daten zu sammeln. Außerdem besteht in der Regel eine enge Zusammenarbeit mit Kunden oder dem Management, weil Data Scientists regelmäßig die Ergebnisse ihrer Analysen präsentieren.

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