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Wie unterscheiden sich Data Scientists von anderen Analytics-Berufen?

Data Scientists müssen in der Lage sein, tief in Daten einzutauchen. Dabei unterscheiden sie sich in mehreren Punkten von anderen Analytiker-Berufen.

Wie unterscheidet sich der Job des Data Scientists (Datenwissenschaftler) von anderen BI- und Analytics-Jobs? Und welche Art von Ausbildung ist erforderlich, um ein Data Scientist zu werden?

Mit den immensen Möglichkeiten zur Speicherung und Verarbeitung von Big Data wächst die Nachfrage nach Data Scientists, die solche Daten analysieren und die Ergebnisse für Unternehmen nutzbar machen können. Das macht den Job eines Data Scientists für viele attraktiv. Für die Harvard Business Review ist der Data Scientist sogar der „sexiest job of the 21st century“.

Nüchtern formuliert, ist die Kernaufgabe eines Data Scientists, geschäftsrelevante statistische Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Er legt fest, welche Analyseformen sich am besten eignen, um bestimmte Erkenntnisse zu erzielen und welche Rohdaten dafür erforderlich sind. Mit wissenschaftlichen Datenanalyse-Methoden entwickelt er Modelle zur Informationsextraktion und zu Prognosen für Big-Data-Anwendungen.

Doch ein Data Scientist muss wesentlich mehr können. Er treibt Analytics- und Data-Warehousing-Anwendungen voran: Er muss herausfinden, was die Daten einem Unternehmen wirklich erzählen, und er muss in der Lage sein, relevante Daten von den irrelevanten Daten zu unterscheiden.

Eintauchen in Daten

Ein Data Scientist sollte das derzeit eingesetzte Enterprise Data Warehouse (EDW) einsetzen können, um tiefer in die aus dem EDW extrahierten Daten einzutauchen oder neue Datentypen zu analysieren, die in Hadoop-Clustern und anderen Big-Data-Systemen gespeichert sind. Und ein Data Scientist wird nicht nur über die Daten berichten, wie es ein klassischer Business-Intelligence-Entwickler macht, sondern auch Entscheidungsträgern auf der Grundlage von Datenanalysen neue Business-Einsichten vermitteln.

Ein Data Scientist hat auch einen stark ausgeprägten Geschäftssinn und die Fähigkeit, aus den Daten abgeleitete Schlussfolgerungen an das Business zu vermitteln. Er muss also auch gute Kommunikationsfähigkeiten besitzen und schlüssig und überzeugend argumentieren können.

Starke Data Scientists werden sich aber nicht nur mit Geschäftsproblemen befassen. Sie werden auch die richtigen Probleme anpacken, die den größten Wert für eine Organisation besitzen. Nach meiner Überzeugung ist der Job eines Data Scientists eine strategischere Position innerhalb einer Organisation als die eines BI-Spezialisten.

Wie man Data Scienist wird

Data Scientists durchsuchen alle verfügbaren Daten mit dem Ziel, bisher verborgene Muster und Einsichten zu entdecken, die wiederum einen Wettbewerbsvorteil bieten oder ein dringendes Geschäftsproblem thematisieren. Sie sammeln nicht einfach Daten und berichten über Daten – sie betrachten die Daten auch aus vielen Blickwinkeln, bestimmen, was sie bedeuten und schlagen vor, wie die Daten angewendet werden können. Kurzum: Data Scientists jonglieren mit den Daten, analysieren sie unter verschiedenen Blickwinkeln und gehen aktiv mit ihnen um.

Die beste und typischste Ausbildung zum Data Scientist ist ein Informatik-, Mathematik- und/oder Statistik-Studium. In den USA bieten inzwischen eine ganze Reihe von Universitäten auch speziell Studiengänge für Data Scienists an.

Auch in Deutschland tut sich langsam etwas. So bietet die Universität Marburg einen Studiengang Data Science mit Bachelor-Abschluss an und die Hochschule Darmstadt einen Master auf Fachhochschulniveau. Zwei deutsche Hochschulen haben einen Studiengang auf Universitätsebene im Programm, der bis zum Master führt: Die Ludwig-Maximilians-Universität München und die Universität Mannheim.

Daneben gibt es viele Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten von privaten IT-Unternehmen wie IBM, Oracle oder HP sowie von Organisationen wie der Fraunhofer-Gesellschaft und dem Bitkom.

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Artikel wurde zuletzt im März 2017 aktualisiert

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