Eine Liste von Data Science-Karrieren, die unsere Zukunft prägen

Seit vier Jahren in Folge wurde Data Scientist von Glassdoor zum beliebtesten Job in den USA ernannt. Darüber hinaus berichtet das U.S. Bureau of Labor Statistics, dass die Nachfrage nach datenwissenschaftlichen Fähigkeiten bis 2026 zu einem Anstieg der Beschäftigung in diesem Bereich um 27,9 Prozent führen wird. Es gibt nicht nur eine große Nachfrage, sondern auch einen spürbaren Mangel an qualifizierten Datenwissenschaftlern.

Daniel Gutierrez, geschäftsführender Redakteur von insideBIGDATA, sagte gegenüber Forbes: "Auf der Straße herrscht definitiv ein Mangel an Leuten, die Data Science können." Wenn Sie eine Leidenschaft für Computer, Mathematik und die Entdeckung von Antworten durch Datenanalyse haben, dann könnte ein fortgeschrittener Abschluss in Datenwissenschaft oder Datenanalyse Ihr nächster Schritt sein.

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Was ist Datenwissenschaft?

Martin Schedlbauer, PhD und Professor für Datenwissenschaft an der Northeastern University, sagt, dass Datenwissenschaft von "Computerfachleuten genutzt wird, die über die Fähigkeiten zum Sammeln, Gestalten, Speichern, Verwalten und Analysieren von Daten [als] wichtige Ressource für Organisationen verfügen, um eine datengestützte Entscheidungsfindung zu ermöglichen." Fast jede Interaktion mit Technologie beinhaltet Daten - Ihre Amazon-Einkäufe, Ihr Facebook-Feed, Ihre Netflix-Empfehlungen und sogar die Gesichtserkennung, die erforderlich ist, um sich bei Ihrem Telefon anzumelden.

Amazon ist ein Paradebeispiel dafür, wie hilfreich die Datenerfassung für den Durchschnittseinkäufer sein kann. Amazons Datensätze merken sich, was Sie gekauft, was Sie bezahlt und was Sie gesucht haben. Auf diese Weise kann Amazon die nachfolgenden Ansichten seiner Homepage an Ihre Bedürfnisse anpassen. Wenn Sie zum Beispiel nach Campingausrüstung, Babyartikeln und Lebensmitteln suchen, wird Amazon Sie nicht mit Werbung oder Produktempfehlungen für geriatrische Vitamine überhäufen. Stattdessen werden Ihnen Artikel angezeigt, von denen Sie tatsächlich profitieren können, wie z. B. ein kompakter Camping-Hochstuhl für Kleinkinder.

Ebenso kann die Datenwissenschaft nützlich sein, um Sie an gewohnheitsmäßige Einkäufe zu erinnern. Wenn Sie z. B. jeden Monat Windeln bestellen, könnten Sie jeden Monat zur gleichen Zeit einen strategisch platzierten Gutschein oder ein Angebot sehen. Diese Nutzung von Daten soll als Auslöser dienen und Sie dazu bringen, zu denken:

"Mir ist gerade eingefallen, dass ich Windeln kaufen muss, und ich sollte sie jetzt kaufen, weil sie im Angebot sind."

Von der Datenwissenschaft profitieren Unternehmen und Verbraucher gleichermaßen. Das McKinsey Global Institute hat herausgefunden, dass Big Data die Gewinnspanne eines Einzelhändlers um 60 Prozent erhöhen kann, und dass "Dienste, die durch persönliche Standortdaten ermöglicht werden, es den Verbrauchern ermöglichen können, einen wirtschaftlichen Überschuss in Höhe von 600 Milliarden Dollar zu erzielen", d. h. sie können eine Ware oder eine Dienstleistung zu einem geringeren Preis als erwartet erwerben. Wenn Sie zum Beispiel 7.500 Dollar für den Kauf eines Whirlpools eingeplant haben und dann genau das gewünschte Modell für 6.000 Dollar finden, beträgt Ihr wirtschaftlicher Überschuss 1.500 Dollar. Data Science kann gleichzeitig die Rentabilität von Einzelhändlern erhöhen und den Verbrauchern Geld sparen, was für eine gesunde Wirtschaft ein Gewinn für beide Seiten ist.

Warum ist Datenwissenschaft wichtig? 

Die Datenwissenschaft ermöglicht es Einzelhändlern, unsere Kaufgewohnheiten zu beeinflussen, aber die Bedeutung der Datenerfassung reicht noch viel weiter.

Datenwissenschaft kann die öffentliche Gesundheit durch tragbare Tracker verbessern, die den Einzelnen zu gesünderen Gewohnheiten motivieren und auf potenziell kritische Gesundheitsprobleme aufmerksam machen können. Daten können auch die Diagnosegenauigkeit verbessern, die Suche nach Heilmitteln für bestimmte Krankheiten beschleunigen oder sogar die Ausbreitung eines Virus stoppen. Als das Ebola-Virus 2014 in Westafrika ausbrach, konnten Wissenschaftler die Ausbreitung der Krankheit verfolgen und vorhersagen, welche Gebiete am anfälligsten für die Krankheit waren. Diese Daten halfen den Gesundheitsbehörden, dem Ausbruch zuvorzukommen und zu verhindern, dass er sich zu einer weltweiten Epidemie ausweitete.

Die Datenwissenschaft hat in den meisten Branchen wichtige Anwendungen. So werden Daten beispielsweise von Landwirten für die effiziente Erzeugung und Lieferung von Lebensmitteln, von Lebensmittellieferanten zur Verringerung der Lebensmittelverschwendung und von gemeinnützigen Organisationen zur Steigerung der Mittelbeschaffung und zur Vorhersage des Finanzierungsbedarfs genutzt.

In einer Rede aus dem Jahr 2015 sagte der Ökonom und Freakonomics-Autor Steven Levitt, dass CEOs zwar wissen, dass ihnen die Bedeutung von Big Data entgeht, sie aber nicht über die richtigen Teams verfügen, um die entsprechenden Fähigkeiten zu erwerben. Er sagt: "Ich glaube wirklich immer noch, dass die Kombination aus der Zusammenarbeit mit Big Data und der Randomisierung von Unternehmen [...] absolut im Mittelpunkt dessen stehen wird, was die Wirtschaftswissenschaften sind und was andere Sozialwissenschaften in Zukunft sein werden."

Eine Karriere in der Datenwissenschaft ist ein kluger Schachzug, nicht nur weil sie im Trend liegt und gut bezahlt wird, sondern weil Daten sehr wohl der Dreh- und Angelpunkt sein können, an dem sich die gesamte Wirtschaft dreht.

Gefragte Karrieren in der Datenwissenschaft

Experten für Datenwissenschaft werden in praktisch jedem Arbeitsbereich benötigt - nicht nur in der Technologie. Tatsächlich beschäftigen die fünf größten Tech-Unternehmen - Google, Amazon, Apple, Microsoft und Facebook - nur ein halbes Prozent der Beschäftigten in den USA. Um in diese hochbezahlten, gefragten Positionen zu gelangen, ist jedoch in der Regel eine fortgeschrittene Ausbildung erforderlich.

"Datenwissenschaftler sind sehr gut ausgebildet - 88 Prozent haben mindestens einen Master-Abschluss und 46 Prozent einen Doktortitel - und obwohl es bemerkenswerte Ausnahmen gibt, ist in der Regel ein sehr guter Bildungshintergrund erforderlich, um die für einen Datenwissenschaftler erforderliche Wissenstiefe zu entwickeln", berichtet KDnuggets, eine führende Website zu Big Data.

Hier sind einige der führenden Karrieren in der Datenwissenschaft, in die Sie mit einem höheren Abschluss einsteigen können. Da uns in der DACH-Region die Zahlen fehlen, richten wir uns nach amerikanischen Werten.

1. Datenwissenschaftler

Durchschnittliches Gehalt: $117.212

Typische Jobanforderungen: Finden, bereinigen und organisieren Sie Daten für Unternehmen. Data Scientists müssen in der Lage sein, große Mengen komplexer roher und verarbeiteter Daten zu analysieren, um Muster zu finden, die für ein Unternehmen von Vorteil sind und dazu beitragen, strategische Geschäftsentscheidungen zu treffen. Im Vergleich zu Datenanalysten sind Datenwissenschaftler wesentlich technischer.

Erfahren Sie mehr: Was macht ein Datenwissenschaftler?

2. Ingenieur für maschinelles Lernen

Durchschnittliches Gehalt: $131.001

Typische Jobanforderungen: Ingenieure für maschinelles Lernen erstellen Datentrichter und liefern Softwarelösungen. Sie benötigen in der Regel gute Statistik- und Programmierkenntnisse sowie Kenntnisse in der Softwaretechnik. Neben dem Entwurf und der Entwicklung von Systemen für maschinelles Lernen sind sie auch für die Durchführung von Tests und Experimenten zur Überwachung der Leistung und Funktionalität solcher Systeme verantwortlich.

3. Wissenschaftler für maschinelles Lernen

Durchschnittliches Gehalt: $137.053

Typische berufliche Anforderungen: Erforschung neuer Datenansätze und Algorithmen, die in adaptiven Systemen verwendet werden sollen, einschließlich überwachter, nicht überwachter und Deep-Learning-Techniken. Wissenschaftler für maschinelles Lernen tragen oft Titel wie Research Scientist oder Research Engineer.

4. Anwendungsarchitekt

Durchschnittliches Gehalt: $129.000

Typische Jobanforderungen: Verfolgen Sie das Verhalten von Anwendungen, die in einem Unternehmen verwendet werden, und wie sie miteinander und mit den Benutzern interagieren. Anwendungsarchitekten konzentrieren sich auch auf die Gestaltung der Architektur von Anwendungen, einschließlich der Entwicklung von Komponenten wie Benutzeroberfläche und Infrastruktur.

5. Unternehmensarchitekt

Durchschnittliches Gehalt: $150.782

Typische Jobanforderungen: Ein Unternehmensarchitekt ist dafür verantwortlich, die Strategie eines Unternehmens mit der für die Umsetzung der Ziele erforderlichen Technologie in Einklang zu bringen. Dazu muss er ein umfassendes Verständnis des Unternehmens und seiner technologischen Anforderungen haben, um die zur Erfüllung dieser Anforderungen erforderliche Systemarchitektur zu entwerfen.

6. Datenarchitekt

Durchschnittliches Gehalt: $118.868

Typische berufliche Anforderungen: Sicherstellen, dass die Datenlösungen leistungsfähig sind, und Entwerfen von Analyseanwendungen für mehrere Plattformen. Neben der Entwicklung neuer Datenbanksysteme suchen Datenarchitekten oft nach Möglichkeiten, die Leistung und Funktionalität bestehender Systeme zu verbessern, und arbeiten daran, Datenbankadministratoren und -analysten Zugang zu verschaffen.

7. Infrastruktur-Architekt

Durchschnittliches Gehalt: $127.676

Typische berufliche Anforderungen: Überwachen, dass alle Geschäftssysteme optimal funktionieren und die Entwicklung neuer Technologien und Systemanforderungen unterstützen können. Eine ähnliche Berufsbezeichnung ist Cloud Infrastructure Architect, der die Cloud-Computing-Strategie eines Unternehmens überwacht.

8. Dateningenieur

Durchschnittliches Gehalt: $112.493

Typische Jobanforderungen: Durchführung von Stapelverarbeitungen oder Echtzeitverarbeitungen an gesammelten und gespeicherten Daten. Data Engineers sind auch für den Aufbau und die Pflege von Datenpipelines verantwortlich, die ein robustes und vernetztes Datenökosystem innerhalb eines Unternehmens schaffen und Informationen für Data Scientists zugänglich machen.

9. Business Intelligence (BI)-Entwickler

Durchschnittliches Gehalt: $92.013

Typische Jobanforderungen: BI-Entwickler entwerfen und entwickeln Strategien, um Geschäftsanwendern dabei zu helfen, schnell die Informationen zu finden, die sie benötigen, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Sie sind äußerst datenkundig und verwenden BI-Tools oder entwickeln benutzerdefinierte BI-Analyseanwendungen, um das Verständnis der Endbenutzer für ihre Systeme zu erleichtern.

10. Statistiker

Durchschnittliches Gehalt: $88.989

Typische Berufsanforderungen: Statistiker sammeln, analysieren und interpretieren Daten, um Trends und Beziehungen zu erkennen, die als Grundlage für die Entscheidungsfindung in Unternehmen dienen können. Darüber hinaus gehören zu den täglichen Aufgaben von Statistikern häufig die Gestaltung von Datenerfassungsprozessen, die Kommunikation der Ergebnisse an die Beteiligten und die Beratung der Unternehmensstrategie.

11. Datenanalyst

Durchschnittliches Gehalt: $69.517

Typische berufliche Anforderungen: Transformieren und manipulieren Sie große Datensätze, um die gewünschten Analysen für Unternehmen zu erstellen. Für viele Unternehmen kann diese Aufgabe auch die Verfolgung von Webanalysen und die Analyse von A/B-Tests umfassen. Datenanalysten helfen auch bei der Entscheidungsfindung, indem sie Berichte für die Unternehmensleitung erstellen, die Trends und Erkenntnisse aus ihren Analysen effektiv vermitteln.

Data Scientists sind ständig gefragt

Schedlbauer kommt zu dem Schluss, dass zwar ein Teil der datenwissenschaftlichen Arbeit in den nächsten 10 Jahren wahrscheinlich automatisiert werden wird, "aber es besteht ein klarer Bedarf an Fachleuten, die einen Geschäftsbedarf verstehen, eine datenorientierte Lösung entwickeln und diese Lösung dann umsetzen können".

Data-Science-Experten werden in fast allen Bereichen benötigt, von der staatlichen Sicherheit bis zu Dating-Apps. Millionen von Unternehmen und Behörden sind auf Big Data angewiesen, um erfolgreich zu sein und ihre Kunden besser bedienen zu können. Berufe in den Datenwissenschaften sind sehr gefragt, und dieser Trend wird sich so schnell nicht abschwächen, wenn überhaupt.

Der Einstieg in das Berufsfeld

Wenn Sie in den Bereich der Datenwissenschaft einsteigen möchten, gibt es eine Reihe von Möglichkeiten, wie Sie sich auf diese herausfordernden und zugleich spannenden Aufgaben vorbereiten können. Am wichtigsten ist vielleicht, dass Sie künftige Arbeitgeber durch Ihr Fachwissen und Ihre bisherige Berufserfahrung beeindrucken. Eine Möglichkeit, diese Fähigkeiten und Erfahrungen zu erwerben, ist ein fortgeschrittener Studiengang in Ihrem Interessengebiet.