Wie startet man eine Karriere in der Datenwissenschaft?

Warum Datenwissenschaftler werden?

Die Gründe, Datenwissenschaftler zu werden, sind besonders in der heutigen datengetriebenen Landschaft überzeugend. Viele Unternehmen in verschiedenen Branchen haben die Datenwissenschaft erkannt und schätzen ihre kritische Rolle bei der Förderung von Erfolg und Wachstum. Datenwissenschaftler leisten bedeutende Beiträge in Unternehmen und verschiedenen Bereichen wie Gesundheitswesen, Marketing, Fertigung und Bildung. Ihre Fähigkeit, komplexe Daten zu analysieren und zu interpretieren, ist von unschätzbarem Wert und treibt strategische Entscheidungen und Innovationen voran, 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 Ressource für Einblicke, die dazu beitragen, die Trends, Bedingungen, Verkäufe usw. eines Unternehmens zu verbessern.

• Datenwissenschaftler gehören zu den bestbezahlten Berufen in der Tech-Industrie. Laut Indeed beträgt das durchschnittliche Jahresgehalt für Datenwissenschaftler in den USA ab dem 29. April 2024 124.330 USD, während es laut Payscale in Deutschland im Jahr 2024 56.400 EUR beträgt.

  

• Die Datenwissenschaft kombiniert technische Fähigkeiten und Problemlösungsfähigkeiten. Sie bietet eine großartige Gelegenheit für diejenigen, die es genießen, verschiedene Fähigkeiten zu nutzen.

• Datenwissenschaftler lernen ständig über neue Fortschritte in ihrem Bereich, der sich ständig mit neuen Methoden, Werkzeugen und Technologien verändert und erweitert.

• Datenwissenschaftler haben viele Karrierewege. Sie können als Datenanalysten, Machine Learning Engineers, Datenwissenschaftler, Business Intelligence Analysten usw. arbeiten.

Was sind die notwendigen Qualifikationen für einen Datenwissenschaftler?

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

Hard Skills:

• Statistik und Wahrscheinlichkeit:

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

• Programmierung:

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

• Datenreinigung

  Rohdaten 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 unnötigen Informationen, das Korrigieren von Fehlern, das Auffüllen oder Entfernen von Nullwerten und das Anpassen des Datenformats für die Analyse.

• Datenanalyse & Visualisierung:

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

• Machine Learning und Deep Learning:

  Kenntnisse von Machine Learning-Algorithmen, ein Verständnis von Deep Learning und künstlichen Intelligenzkonzepten sind zunehmend wichtig für Datenwissenschaftler.

• Cloud Computing (Bonus):

  Cloud Computing ist kein Muss für einen Datenwissenschaftler, aber es ist gut, es zu haben. Da die Datenmengen wachsen, gewinnen Speicher 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 Erkenntnisse und Einsichten für technische und nicht-technische Zielgruppen erklären können.

• Zusammenarbeit:

  Datenwissenschaftler arbeiten mit Dateningenieuren, Business Analysten 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 aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.

Ist eine Karriere in der Datenwissenschaft lohnenswert?

Ja, die Datenwissenschaft ist eine lohnenswerte Karriere. Sie ist großartig für Menschen, die die Herausforderung lieben und die notwendigen Fähigkeiten und Leidenschaften haben. Wenn du dich für Daten und ihr Potenzial interessierst, ist die Datenwissenschaft der perfekte Weg für dich.

Was sind die Verantwortlichkeiten von Datenwissenschaftlern?

Datenwissenschaftler haben fünf Hauptverantwortlichkeiten in ihrem Arbeitszyklus:

• Sammeln und Vorverarbeiten von Daten.
• Durchführung von EDA (explorative Datenanalyse), um Muster und Trends zu identifizieren.
• Aufbau von statistischen Modellen und Machine Learning-Algorithmen.
• Kommunikation von Erkenntnissen und Empfehlungen an Stakeholder.
• Entwicklung von Datenprodukten und -lösungen.

Wie herausfordernd ist eine Karriere in der Datenwissenschaft?

Eine Karriere in der Datenwissenschaft zu starten kann lohnend und herausfordernd sein. Es erfordert eine einzigartige Mischung aus Fähigkeiten und Engagement, um die Komplexitäten zu bewältigen. Datenwissenschaftler müssen programmieren können und ein gutes Verständnis für Mathematik und Statistik haben. Sie müssen mit neuen Werkzeugen Schritt halten und ständig dazulernen. Mit großen Datenmengen zu arbeiten und nützliche Muster zu finden, ist harte geistige Arbeit.

Datenwissenschaftler müssen mit Menschen aus anderen Teams zusammenarbeiten. Sie müssen in der Lage sein, komplizierte Daten auf einfache Weise zu erklären, sodass auch nicht-technische Personen sie verstehen können. Für jemanden, der gerne Probleme löst, logisch denkt und neue Dinge lernt, kann es sehr lohnenswert sein, Datenwissenschaftler zu sein, auch wenn es herausfordernd ist.

Wie startet man seine Karriere in der Datenwissenschaft?

Bevor du deine Karriere in der Datenwissenschaft beginnst, solltest du den Pfad wählen, den du folgen möchtest. Dann kannst du nach einem Bootcamp oder Online-Zertifizierungsprogrammen für Datenwissenschaft suchen.

Karrierewege in der Datenwissenschaft

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

• Datenwissenschaftler
• Datenanalyst
• Dateningenieur
• Business Intelligence Analyst
• Datenmodellierer
• Machine Learning Engineer

Zukunftsaussichten für Karrieren in der Datenwissenschaft

Da wir in einer Welt voller Daten leben, wird die Datenwissenschaft niemals an Bedeutung verlieren, ebenso wenig wie Datenjobs. Täglich werden Millionen von Daten generiert, und das wird auch weiterhin so sein. In Zukunft werden Karrieren in der Datenwissenschaft voraussichtlich vielfältiger sein. Datenwissenschaft ist nicht mehr auf traditionelle Analysefirmen beschränkt. Sie hat eine breite Anwendung in vielen Bereichen, die in Zukunft noch umfangreicher sein werden, einschließlich Bildung, Gesundheitswesen und Transportwesen. Auch die Möglichkeit für Fernarbeit wird höher sein.

Gehaltserwartungen für Datenwissenschaftler

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

Stand 2. Mai 2024, laut ZipRecruiter:

• Einstiegsgehälter für Datenwissenschaftler (mit 0 bis 2 Jahren Erfahrung) reichen von $64,180 bis $81,730 jährlich.

• Datenwissenschaftler auf mittlerem Niveau (mit 2 bis 5 Jahren Erfahrung) verdienen zwischen $98,500 und $136,000jährlich.

• Senior-Datenwissenschaftlergehälter (mit 5 bis 10 Jahren Erfahrung) liegen zwischen $118,500 und $166,500wobei Top-Verdiener jährlich $188,000 in den Vereinigten Staaten verdienen.

Umstieg auf eine Karriere in der Datenwissenschaft

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, Gesundheitswesen usw.).

• Lernplan

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

• Netzwerk

  Besuchen Sie Meetups und Konferenzen zur Datenwissenschaft oder treten Sie Online-Communities bei, um Kontakte zu Fachleuten in diesem Bereich zu knüpfen.

• Zertifizierungen

  Zertifizierungen von renommierten Organisationen können Ihr Wissen bestätigen und sind gut für Ihren Lebenslauf.

• Erfahrung:

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

Erforderliche Qualifikationen für die Datenwissenschaft

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

• Bildung:

  Ein Bachelor- oder Master-Abschluss in Informatik, Statistik, Mathematik oder Ingenieurwesen ist vorteilhaft, aber nicht immer erforderlich.

• Programmierung:

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

• Machine Learning:

  Das Verständnis und die Anwendung von Machine Learning-Algorithmen sind entscheidend.

• Datenvisualisierung:

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

Fazit

Eine Karriere in der Datenwissenschaft zu starten oder zu wechseln kann herausfordernd, aber auch spannend sein. Datenwissenschaftler werden nie an Bedeutung verlieren, da die Nachfrage nach datengetriebenen Lösungen wächst. Mit den notwendigen Qualifikationen und Fähigkeiten und durch kontinuierliche Weiterbildung können sich Einzelpersonen für den Erfolg in diesem Bereich positionieren.