Wieso jetzt der richtige Zeitpunkt ist, um „Data Scientist“ zu werden

Gemessen an Job-Zufriedenheit, Anzahl an Jobausschreibungen und dem durchschnittlichen Jahresgehalt wurde „Data Scientist“ unter anderem von Glassdoor.com in den Jahren 2016, 2017 und 2018 zum besten Job in den USA gekürt – und auch bei uns wird vor dem Hype kein Halt gemacht. Die Nachfrage nach Data Science Skills ist in der jüngeren Vergangenheit enorm gestiegen. Quasi jedes Unternehmen sucht nach Menschen, die dem überwältigenden Anstieg an Datenmengen der letzten Jahre – Stichwort „Big Data“ - Herr werden können.

Was macht ein Data Scientist?

Das Aufgabengebiet eines Data Scientist ist vielfältig: Daten werden mit Hilfe verschiedenster Analyse- und Reportingtools gesammelt und analysiert, um so Muster, Trends und Zusammenhänge in Datenmengen ausfindig machen zu können – und damit einen Beitrag dazu leisten, um Kundenverhalten voraussagen oder etwa Geschäftsrisiken und –opportunitäten eruieren zu können. Kurz gesagt: Unstrukturierte Datenmengen sollen so aufbereitet werden, dass daraus wichtige Geschäftsinsights abgeleitet werden können.

Welche Skills brauchen Data Scientists?

Das bedeutet, dass es als Data Scientist nicht nur wichtig ist, analytische und quantitative Skills mitzubringen, sondern auch, Geschäftsmodelle auf einer größeren Skala verstehen zu können. Deshalb ist aktuell ein enormer „Skills Gap“ vorherrschend: Es reicht nicht, ausschließlich aus einem Feld zu kommen, das mit Hilfe eines Studiums der Mathematik, Statistik oder IT bedient werden kann.  Entscheidend ist, dass Data Scientists gut mit denjenigen Kolleginnen und Kollegen zusammenarbeiten können, die diese Daten in reale Taten übersetzen können – und mit Führungskräften, die die Daten in die größere Strategie des Unternehmens einflechten.

Der ideale Austausch mit diesen Stakeholdern ermöglicht es den Data Scientists, bessere Fragestellungen zu formulieren, um die Datenanalyse in die richtige Richtung voranzutreiben. Data Scientists sollen im Idealfall „Data Storytellers“ sein, die wissen, wie sie ihre Insights auf allen Stufen einer Organisation präsentieren können.

Wie werde ich Data Scientist?

Neben einem Grundverständnis für die „Hard Skills“, die dieser Job verlangt (wie etwa Data Mining, Machine Learning und Programmieren), gibt es heutzutage eine Vielzahl an spezifischen Ausbildungen, die eine solide Basis für eine Karriere als Data Scientist bieten. So etwa das „Data Scientist Praxisseminar“ der Technikum Wien Academy: In vier ganztägigen Seminareinheiten werden den Teilnehmenden notwendige Kenntnisse vermittelt, um komplexe Datensätze für Vorhersagemodelle zu nutzen und diese für eigene Anwendungszwecke einsetzen zu können. Im Rahmen des Programms werden sowohl theoretisches Know-How als auch praktische, direkt anwendbare Data Science-Lösungen vermittelt. Das Seminar wendet sich an Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen mit Grundkenntnissen der Programmierung und Datenanalyse, die mit einer Vielfalt von Daten aus unterschiedlichen Unternehmensbereichen konfrontiert sind und sich aktuelles Wissen im Bereich Data Science (Data Engineering, maschinelles Lernen) aneignen und erweitern wollen.

Das nächste Seminar findet von 20.-23.5. statt. Mehr Informationen zum Seminar finden Sie hier!