Data Scientist*in

Jedes Unternehmen muss im Laufe seiner Geschichte Entscheidungen treffen, wichtige und weniger wichtige. Um deren Erfolg und damit auch den des Unternehmens zu sichern, bedienen sich die Firmen großer Datenmengen. Wer diese auswertet, worin die Unterschiede zu Data Scientist*innen liegen, welche Voraussetzungen es für die Stelle braucht und wie hoch der Verdienst in ist, das kläre ich in diesem Artikel.

Inhaltsverzeichnis

Berufsbild – Das sind Data Scientist*innen
Karriere als Data Scientist*in
Gehalt – Das verdienen Data Scientist*innen
Bewerbung als Data Scientist*in
Kostenlose Bewerbungsvorlagen für Data Scientist*innen

Berufsbild – Das sind Data Scientist*innen

Daten – Sie sind in der aktuellen Zeit allgegenwärtig. Sie sind nicht nur für jede unternehmerische Entscheidung grundlegend, auch wissenschaftliches Arbeiten fußt immer auf eine fundierte Datenbasis. Datenwissenschaftler*innen, besser bekannt als Data Scientist*innen, stellen sich wissenschaftliche Forschungsfragen, um anhand der Ergebnisse Aussagen über Zusammenhänge bestimmter Daten und Parameter treffen zu können. Sie lassen sich als höher qualifizierte Data Analyst*innen beschreiben, die sich eigeninitiiert Forschungsfragen stellen und widmen. Sie arbeiten mit Daten aus allen Bereichen des Unternehmens, sei es Marketing, Vertrieb oder Logistik.

Was machen Data Scientist*innen? – die Tätigkeiten im Überblick

Viele Menschen empfinden den Tätigkeitsbereich der Datenwissenschaftler*innen als sehr abstrakt. Für Laien ersichtlich scheinen Data Scientist*innen Daten zu analysieren. Doch diese liegen in den meisten Fällen lediglich in sogenannter Rohdatenform vor, müssen also, bevor sie verwendet werden können, bearbeitet werden. Diese und andere Aufgaben übernehmen Data Scientist*innen. Um dir einen groben Überblick über einige der Tätigkeiten der Data Scientist*innen zu geben, habe ich sie dir in einer Liste zusammengefasst.

Mit folgenden Aufgaben sehen sich Data Scientist*innen konfrontiert:

Datenanalyse: Data Scientist*innen analysieren große Mengen von strukturierten und unstrukturierten Daten, um Muster, Trends und Zusammenhänge zu identifizieren. Sie nutzen statistische Methoden, Data-Mining und maschinelles Lernen, um Einblicke aus den Daten zu gewinnen.
Modellierung und Vorhersage: Datenwissenschaftler*innen entwickeln statistische Modelle und Algorithmen, um Vorhersagen und Prognosen zu erstellen. Sie nutzen Techniken wie lineare Regression, Entscheidungsbäume, neuronale Netze und Support-Vector-Machines, um zukünftige Ereignisse oder Verhaltensweisen vorherzusagen.
Datenaufbereitung und -bereinigung: Data Scientist*innen bereiten die Daten für die Analyse vor, indem sie sie bereinigen (Data Scrubbing), transformieren und strukturieren. Sie entfernen fehlerhafte Daten, behandeln fehlende Werte und harmonisieren Daten aus verschiedenen Quellen.
Datenvisualisierung: Data Scientist*innen erstellen visuelle Darstellungen und interaktive Dashboards, um komplexe Daten und Analyseergebnisse verständlich zu präsentieren. Sie nutzen Tools wie Tableau, Power BI oder Python-Bibliotheken wie Matplotlib und Seaborn, um aussagekräftige Visualisierungen zu kreieren.
Machine Learning: Data Scientist*innen entwickeln und implementieren maschinelle Lernmodelle, um Daten zu analysieren und Muster zu erkennen. Sie verwenden Supervised-Learning, Unsupervised-Learning und Reinforcement Learning, um Klassifizierungen, Clusterings, Empfehlungssysteme und andere Anwendungen des maschinellen Lernens zu erstellen.
Big Data: Data Scientist*innen arbeiten mit großen Datensätzen und nutzen Big-Data-Technologien wie Hadoop, Spark und NoSQL-Datenbanken, um die Daten zu speichern, zu verwalten und zu verarbeiten. Sie entwickeln effiziente Methoden, um mit der hohen Datenkomplexität und -vielfalt umzugehen.
Experimente und Hypothesen: Datenwissenschaftler*innen entwerfen und führen Experimente durch, um Hypothesen zu testen und Erkenntnisse zu gewinnen. Sie nutzen statistische Methoden, um die Signifikanz von Ergebnissen zu bewerten und Schlussfolgerungen zu ziehen.
Optimierung und Automatisierung: Data Scientist*innen identifizieren Möglichkeiten zur Optimierung von Prozessen, Entscheidungen und Abläufen mithilfe von Daten. Sie entwickeln Algorithmen und Modelle, um effizientere Lösungen zu finden und repetitive Aufgaben zu automatisieren.
Zusammenarbeit und Kommunikation: Data Scientist*innen arbeiten eng mit anderen Fachbereichen zusammen, um Anforderungen zu verstehen, Datenbedürfnisse zu ermitteln und Ergebnisse zu kommunizieren. Sie präsentieren ihre Analysen und Erkenntnisse in verständlicher Form und helfen dabei, datenbasierte Entscheidungen zu treffen.
Forschung und Weiterbildung: Datenwissenschaftler*innen bleiben über aktuelle Entwicklungen in den Bereichen Datenanalyse, maschinelles Lernen und Statistik auf dem Laufenden. Sie halten sich über neue Technologien, Tools und Methoden auf dem Markt auf dem neuesten Stand und beteiligen sich möglicherweise an Forschungsprojekten oder Konferenzen.

Du hast es eilig? Dann lade dir hier unseren Steckbrief mit allen wichtigen Informationen rund um den / die Data Scientist*in kostenlos herunter.

Jetzt kostenlos herunterladen!

Wo arbeiten Data Scientist*innen?

Nahezu in jeder Branche werden Daten gesammelt und so finden sich verschiedenste Unternehmen, die regelmäßig Stellen für Data Scientist*innen ausschreiben. Um dir einen guten Überblick über die verschiedenen Optionen zu geben, habe ich dir hier eine Liste möglicher Arbeitsbereiche kombiniert mit den für sie typischen Firmen zusammengestellt.

In diesen Branchen finden Data Scientist*innen oft Anstellungen:

Technologieunternehmen: Data Scientist*innen werden in Technologieunternehmen eingesetzt, um komplexe Datenanalyseprobleme zu lösen, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz zu entwickeln und datengesteuerte Entscheidungen zu unterstützen. Beispiele sind Google, Microsoft und IBM.
Finanz- und Versicherungswesen: Datenwissenschaftler*innen im Finanz- und Versicherungsbereich helfen bei der Risikoanalyse, der Betrugserkennung, der Vorhersage von Marktveränderungen und der Entwicklung von Algorithmen zur Portfoliooptimierung. Unternehmen wie J.P. Morgan, Allianz und Deutsche Bank beschäftigen Data Scientist*innen.
E-Commerce und Online-Marktplätze: Data Scientist*innen werden in E-Commerce-Unternehmen eingesetzt, um personalisierte Empfehlungen, Preisoptimierung, Nachfrageprognosen und Kund*innensegmentierung durchzuführen. Beispiele sind Amazon, Intel und SAP.
Gesundheitswesen: Im Gesundheitswesen unterstützen Datenwissenschaftler*innen bei der Analyse von medizinischen Daten, der Identifizierung von Krankheitsmustern, der Vorhersage von Behandlungsergebnissen und der Entwicklung von Algorithmen zur personalisierten Medizin. Unternehmen wie Roche, Pfizer und Siemens Healthineers beschäftigen Data Scientist*innen.
Consulting-Unternehmen: Data Scientist*innen in Beratungsunternehmen arbeiten in verschiedenen Branchen und helfen bei der Entwicklung datengetriebener Strategien, der Optimierung von Geschäftsprozessen und der Durchführung von Datenanalysen zur Unterstützung von Entscheidungen. Beispiele sind Accenture, McKinsey & Company und Deloitte.
Medien und Unterhaltung: In der Medienbranche nutzen Unternehmen Data Scientist*innen, um Zuschauerverhalten zu analysieren, personalisierte Empfehlungen zu geben, Inhalte zu optimieren und Werbekampagnen zu verbessern. Beispiele sind Netflix, Spotify und Warner Bros.
Automobilindustrie: Data Scientist*innen unterstützen die Automobilindustrie bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge, der Analyse von Fahrzeugdaten, der Vorhersage von Wartungsbedarf und der Optimierung der Fahrzeugleistung. Unternehmen wie Tesla, Porsche und BMW setzen Datenwissenschaftler*innen ein.
Energiewirtschaft: In der Energiewirtschaft werden Data Scientist*innen eingesetzt, um Energieverbrauchsmuster zu analysieren, Energieeffizienz zu optimieren, erneuerbare Energien zu prognostizieren und intelligente Netze zu entwickeln. Unternehmen wie E.ON, RWE und Enel beschäftigen Data Scientist*innen.
Forschung und Entwicklung: Datenwissenschaftler*innen in Forschungseinrichtungen und Entwicklungsabteilungen unterstützen bei der Datenanalyse, der Modellierung komplexer Systeme, der Optimierung von Prozessen und der Entwicklung neuer Technologien. Beispiele sind Max-Planck-Institute, Fraunhofer-Gesellschaft und CERN.
Öffentliche Verwaltung und Regierungsbehörden: Data Scientist*innen werden von Regierungsbehörden eingesetzt, um bei der Analyse von Daten für politische Entscheidungen, der Optimierung öffentlicher Dienstleistungen und der Identifizierung von Trends. Im Zuge der fortschreitenden Digitalisierung werden in solchen Behörden besonders fähige Data Scientist*innen und Data Engineers gesucht, die daran arbeiten, eine qualitative Datenarchitektur anzulegen.

Data Scientistin vs Data Analystin – Was sind die Unterschiede?

Der Bereich der Datenanalyse, wie viele IT-basierende Berufe, wurde in Deutschland lange Zeit eher stiefmütterlich behandelt. So verwundert es nicht, dass gerade die bekannteren Berufe „Data Scientist*in“ und „Data Analyst*in“ häufig synonym verwendet wurden und sogar noch werden. Dabei gibt es deutliche Unterschiede zwischen den beiden Berufsgruppen. Zwar arbeiten beide mit Daten, die sie als Grundlage für die Beantwortung verschiedenster Fragestellungen nutzen, der Initiator der Fragen ist jedoch jeweils ein*e andere*r. Während nämlich Data Analyst*innen kurzfristig anfallende Fragen innerhalb eines Unternehmens zu beantworten versuchen, konzentrieren sich Data Scientist*innen eher auf langfristige Fragestellungen, die sie sich selbst stellen. Sie erkennen also eigenständig Muster in der Datenlage und führen deshalb eigenständige Untersuchungen durch.

Entsprechend der Unterschiede im jeweiligen Tätigkeitsbereich verdienen Data Scientist*innen in der Regel mehr als Data Analyst*innen. Dazu passt ebenso der höhere Abschluss, der für die Arbeit als Scientist*in gefordert wird. Während nämlich für Data Anaylst*innen meist ein Bachelorabschluss genügt, ist eine Einstellung als Data Scientist*in ohne Masterabschluss die absolute Ausnahme.

Karriere als Data Scientist*in

Daten werden in Zukunft nicht weniger wichtig werden. So verwundert es nicht, dass Data Scientist*innen sehr gefragt sind. Gab es vor einigen Jahren noch keinen klaren Weg für einen Berufseinstieg, finden interessierte Bewerber*innen heute sowohl einen spezifischen Ausbildungsgang als auch einen Studiengang vor. Über diesen jetzt konventionellen Weg finden sich noch weitere Möglichkeiten, einen Karriereeinstieg in die Data Science zu ermöglichen.

Diese Voraussetzungen solltest du als Data Analyst*in mitbringen

Datenanalyse erfordert besondere Voraussetzungen, geteilt in sogenannte Soft Skills und Hard Skills. Mit Soft Skills werden Persönlichkeitsmerkmale oder Eigenschaften bezeichnet. Diese lassen sich nicht durch Zertifikate oder dergleichen belegen und sind deshalb meist weniger ausschlaggebend. Soft Skills werden ebenfalls als Kann- oder Soll-Kriterien bezeichnet, schließlich sind sie in Stellenausschreibungen oft durch Schlüsselwörter wie „wünschenswert“, „vorteilhaft“ oder „idealerweise“ gekennzeichnet.

Diese Soft Skills sind für Data Scientist*innen:

Analytische Fähigkeiten: Data Scientist*innen müssen in der Lage sein, große Mengen von Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und daraus Schlussfolgerungen zu ziehen. Gute analytische Fähigkeiten ermöglichen es Data Scientist*innen, komplexe Probleme zu lösen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Kommunikationsfähigkeiten: Data Scientist*innen müssen in der Lage sein, komplexe technische Konzepte in verständlicher Form zu kommunizieren. Sie müssen in der Lage sein, ihre Ergebnisse und Erkenntnisse einem nicht-technischen Publikum zu erklären, um beispielsweise Führungskräfte oder Kund*innen zu überzeugen.
Problemlösungsfähigkeiten: Data Scientist*innen sind dafür verantwortlich, komplexe Probleme zu lösen. Sie sollten in der Lage sein, Probleme zu analysieren, verschiedene Ansätze zu bewerten und geeignete, wenn nötig innovative Lösungen zu entwickeln.
Teamfähigkeit: Data Science-Projekte erfordern oft die Zusammenarbeit mit anderen Fachleuten wie Entwicklern, Statistikern und Geschäftsanalysten. Ein*e Data Scientist*in sollte effektiv im Team arbeiten können, um gemeinsame Ziele zu erreichen und erfolgreich Projekte abzuschließen.
Wissenschaftliches Denken: Als Data Scientist*in musst du in der Lage sein, Daten kritisch zu bewerten und zu interpretieren. Du solltest in der Lage sein, Annahmen zu hinterfragen, Bias zu erkennen und valide Schlussfolgerungen aus den verfügbaren Daten zu ziehen.
Flexibilität und Anpassungsfähigkeit: Data Science ist ein sich schnell entwickelndes Feld. Als Data Scientist*in musst du bereit sein, neue Technologien, Tools und Methoden zu erlernen und dich an Veränderungen anzupassen.
Geschäftliches Verständnis: Um als Data Scientist*in erfolgreich zu sein, ist es wichtig, ein grundlegendes Verständnis für Geschäftsprozesse und geschäftliche Anforderungen zu haben. Du solltest in der Lage sein, Datenanalyse in einen geschäftlichen Kontext zu setzen und datengesteuerte Empfehlungen zu geben.
Kreativität: Data Science erfordert oft kreative Ansätze, um komplexe Probleme zu lösen und innovative Lösungen zu finden. Als Data Scientist*in solltest du in der Lage sein, „outside the box“ zu denken und neue Wege zu finden, um Daten zu nutzen und Erkenntnisse zu gewinnen.

Tatsächlich sind es für Recruiter*innen besonders die Hard Skills, die eine Person für eine bestimmte Stelle qualifizieren. Deshalb finden sich Hard Skills in Stellenausschreibungen in der Regel als sogenannte Muss-Kriterien gekennzeichnet. Sie sind meist unerlässlich für die Stelle, da sie die geforderten fachlichen Kompetenzen zeigen. Viele dieser Kenntnisse oder Fähigkeiten lassen sich neben Studien- oder Ausbildungsabschlüssen ebenso durch Zertifikate von Weiterbildungen oder Ähnlichem belegen. Darüber hinaus lassen sich nahezu alle dieser Hard Skills durch autodidaktisch erlernen, sodass angehende Quereinsteiger*innen in ihnen eine mögliche Argumentationsgrundlage für ihre berufliche Qualifikation finden.

Wichtige Hard Skills für Datenwissenschaftler*innen sind:

Programmierkenntnisse: Data Scientist*innen sollten über gute Programmierkenntnisse verfügen, insbesondere in Sprachen wie Python, die in der Datenanalyse und maschinellen Lernalgorithmen häufig verwendet werden. Datenwissenschaftler*innen sollten in der Lage sein, Code zu schreiben, zu verstehen und zu optimieren.
Statistik und mathematischen Modellierung: Fundierte Kenntnisse in Statistik und mathematischer Modellierung sind entscheidend, um Daten zu analysieren, Muster zu identifizieren und Vorhersagemodelle zu erstellen. Data Scientist*innen sollten mit statistischen Konzepten, Wahrscheinlichkeitstheorie, linearer Algebra und Optimierungsalgorithmen vertraut sein.
Datenverarbeitung und Datenbanken: Datenwissenschaftler*innen sollten wissen, wie sie Daten effizient verarbeiten und in geeigneten Datenbanken oder Big-Data-Plattformen speichern können. Kenntnisse in SQL für die Datenabfrage und Erfahrung mit NoSQL-Datenbanken sind ebenfalls von Vorteil.
Maschinelles Lernen und Deep Learning: Data Scientist*innen sollten über Kenntnisse in maschinellem Lernen und Deep Learning verfügen, um Modelle zu entwickeln, die aus Daten lernen und Vorhersagen treffen können. Sie sollten mit verschiedenen Algorithmen und Frameworks wie Scikit-Learn, TensorFlow oder PyTorch vertraut sein.
Datenvisualisierung: Die Fähigkeit, Daten visuell darzustellen und ansprechende Visualisierungen zu erstellen, ist wichtig, um komplexe Informationen verständlich zu kommunizieren. Data Scientist*innen sollten mit Tools wie Matplotlib, ggplot oder Tableau vertraut sein.
Datenbereinigung und Datenvorverarbeitung: Oftmals sind Daten unvollständig, fehlerhaft oder unstrukturiert. Data Scientist*innen sollten in der Lage sein, Daten zu bereinigen, zu transformieren und für die Analyse vorzubereiten. Das erfordert Kenntnisse in der Datenbereinigung, der Datenmanipulation und der Datenintegration.
Big Data-Technologien: Wegen der immer größer werdenden Datenmengen müssen Datenwissenschaftler*innen über Kenntnisse in Big Data-Technologien wie Hadoop, Spark oder Apache Kafka verfügen. Diese Technologien ermöglichen das Verarbeiten großer Datenmengen und die Skalierung von Analyseprozessen.
Domainwissen: Je nach Anwendungsbereich ist es wichtig, über spezifisches Fachwissen zu verfügen. Das Verständnis für die jeweilige Abteilung oder Branche hilft dabei, datenbasierte Lösungen zu entwickeln, die den spezifischen Anforderungen gerecht werden.

Studium oder Ausbildung – Wie werde ich Data Scientist*in?

Noch immer gilt der Beruf der Data Scientist*innen als relativ neuer Berufszweig, so verwundert es nicht, dass es lange keine spezifischen Bildungswege für den Beruf gab. Durch die wachsende Relevanz hat sich dahingehend jedoch schon ein wenig getan. Seit August 2020 gibt es in Deutschland einen Ausbildungsberuf, der dich für die berufliche Arbeit mit Datenmengen qualifiziert. Der Ausbildungszweig ist eine spezifischere Form des / der Fachinformatiker*in und wird als Ausbildung zum/-r Fachinformatiker*in für Daten- und Prozessanalyse bezeichnet.

Während schon die eigentliche Ausbildung zum/-r Fachinformatiker*in Parallelen zum Data Science Studium aufweist, werden diese in dieser spezifischeren Ausbildung noch einmal vertieft. Die Ausbildungszeit dauert standardmäßig drei Jahre, kann aber auf Wunsch verkürzt werden. Bei aller berechtigten Freude ob des nun existenten Ausbildungswegs sollte beachtet werden, dass es dich diese allenfalls für den Beruf der Data Analyst*innen qualifiziert. Die meisten Unternehmen fordern in ihren Ausschreibungen für die Stelle eines/-r Data Scientist*in ein abgeschlossenes Masterstudiums.

Diese Masterstudiengänge qualifizieren dich für die Arbeit als Data Scientist*in:

Data Science: Es gibt mittlerweile spezialisierte Bachelor- und Masterstudiengänge im Bereich Data Science. Diese Studiengänge vermitteln ein breites Spektrum an Kenntnissen in den Bereichen Statistik, maschinelles Lernen, Datenanalyse, Programmierung und Datenmanagement.
Informatik: Ein Studium der Informatik ist eine häufige Wahl für angehende Data Scientist*innen. Es bietet eine solide Grundlage in Programmierung, Algorithmen, Datenbanken und Softwareentwicklung. Du kannst dich auf datenbezogene Kurse oder Schwerpunkte wie Data-Mining oder Big Data spezialisieren.
Statistik oder Mathematik: Ein Studium der Statistik oder Mathematik ist eine gute Wahl, um solide Kenntnisse in mathematischen Modellierungstechniken, Wahrscheinlichkeitstheorie und statistischer Inferenz zu erwerben. Diese Fähigkeiten sind für die Datenanalyse und Modellierung als Data Scientist*in von großer Bedeutung.
Wirtschaftsinformatik: Ein Studium der Wirtschaftsinformatik kombiniert betriebswirtschaftliche Aspekte mit Informatik. Es vermittelt Kenntnisse über Datenanalyse, Datenbanken, Geschäftsprozesse und betriebswirtschaftliche Zusammenhänge, die für die Arbeit als Data Scientist*in nützlich sind.
Ingenieurswissenschaften: Studiengänge wie Elektrotechnik, Maschinenbau oder andere Ingenieurwissenschaften können ebenfalls eine gute Basis für eine Karriere als Data Scientist*in bieten. Sie vermitteln Kenntnisse in Mathematik, Programmierung und Datenverarbeitung, die in der Datenanalyse und Modellierung verwendet werden können.

Diese Liste schließt nicht alle Studiengänge ein, durch die du für eine Stelle als Data Scientist*in qualifizieren kannst. Oft kommt es auf die in der jeweiligen Stellenausschreibung geforderte Qualifikation an. Fordert ein Unternehmen in seiner Stellenanzeige „ein abgeschlossenes Data Science Studium oder Vergleichbares“, wirst du mit einem Master in Statistik bessere Chancen haben als bei einem Unternehmen, dass die Stelle explizit für Data Science Absolvent*innen ausschreibt.

Quereinstieg – in 5 Schritten zum Quereinstieg

Ja, es ist möglich, als Quereinsteiger*in in dem Bereich zu arbeiten, allerdings ist der Einstieg als Data Analyst*in in der Regel leichter als der als Data Scientist*in, da der geforderte Abschluss niedriger ausfällt. Hast du den Entschluss gefasst, Data Scientist*in zu werden, kannst du deine Chancen auf eine Stelle aktiv verbessern.

Um deine Chancen für einen Quereinstieg zu verbessern, beachte folgende Schritte:

Evaluiere deine vorhandenen Fähigkeiten und Kenntnisse: Überlege, welche relevanten Fähigkeiten und Kenntnisse du bereits besitzt, die im Bereich Data Science nützlich sein könnten. Dies können mathematische Kenntnisse, Programmiererfahrung, Statistikkenntnisse oder Erfahrung im Umgang mit Daten sein.
Identifiziere Lücken in deinen Qualifikationen: Bestimme die Lücken in deinem Wissen und identifiziere die Bereiche, in denen du dich weiterentwickeln musst, um als Data Scientist*in erfolgreich zu sein. Dies kann die Aneignung von Kenntnissen in Statistik, maschinellem Lernen, Datenbanken oder Programmierung umfassen.
Selbststudium, Weiterbildung und Zertifizierungen: Betrachte die Möglichkeit, an weiterführenden Kursen oder Zertifizierungsprogrammen teilzunehmen, um deine Qualifikationen zu stärken und deine Chancen auf dem Arbeitsmarkt zu verbessern. Es gibt eine Vielzahl von Data Science-Zertifizierungen, die deine Fachkenntnisse und Fähigkeiten validieren können. Nutze Online-Ressourcen, Bücher und Tutorials, um dir das benötigte Wissen anzueignen. Es gibt viele kostenlose oder kostenpflichtige Kurse und Lernplattformen, die speziell auf Data Science ausgerichtet sind. Investiere Zeit und Energie in eigenständiges Lernen und praktische Übungen, um deine Fähigkeiten zu entwickeln.
Praktische Projekte, Praktika oder freiberufliche Tätigkeiten: Arbeite an eigenen Datenprojekten, um praktische Erfahrung zu sammeln und deine Fähigkeiten zu demonstrieren. Nutze öffentlich verfügbare Datensätze oder suche nach Open-Source-Projekten, an denen du mitarbeiten kannst. Diese Projekte ermöglichen es dir, Datenanalyse, Modellierung und maschinelles Lernen in der Praxis anzuwenden. Suche nach Möglichkeiten für Praktika oder freiberufliche Tätigkeiten im Bereich Data Science. Dies ermöglicht es dir, praktische Erfahrung zu sammeln und dich weiterzuentwickeln. Praktika können auch eine Gelegenheit bieten, Kontakte zu knüpfen und möglicherweise in eine Vollzeitposition übernommen zu werden.
Bewerbungen und Networking in der Branche: Erstelle einen überzeugenden Lebenslauf und ein aussagekräftiges Anschreiben, indem du deine Fähigkeiten, Kenntnisse und praktische Erfahrung hervorhebst. Nutze dein berufliches Netzwerk durch Plattformen wie LinkedIn oder Xing, um potenzielle Arbeitgeber zu erreichen und dich über Karrieremöglichkeiten zu informieren.

Als Quereinsteiger*in kommst du an Weiterbildungen nicht vorbei. Um Kosten zu sparen, kann es sich anbieten, auf sogenannte E-Learning Programme zurückzugreifen. Diese bieten dir die Möglichkeit, dir die erforderlichen Fähigkeiten online beizubringen. Statt einer direkten Ansprechperson stehen dir in der Regel Videos oder Anleitungen in Textform zur Verfügung. So kannst du die Weiterbildung flexibel in deinen Alltag einbinden.

Weiterbildungen

Grundsätzlich empfehle ich dir zwar den Abschluss eines Studiums in diesem Bereich, dennoch kannst du dich auch durch berufliche Weiterbildungen für diese Stelle qualifizieren. Entscheidest du dich also für Letztere, dann habe ich dir hier eine Liste möglicher Weiterbildungsmaßnahmen zusammengestellt.

Folgende Weiterbildungen qualifizieren dich für die Arbeit als Data Scientist*in:

Certified Data Scientist*in: Die Weiterbildung zum/-r Certified Data Scientist*in schafft Kenntnisse der wesentlichen Techniken, Tools und Methodiken der Data Scientist*innen. Angeleitet wird die Weiterbildung durch einen persönlichen Mentor, der dich beim Erlernen und Anwenden von Machine Learning Systemen und künstlicher Intelligenz.
Data Science – Qualifizierung in Datenbankentwicklung und -programmierung: In der Weiterbildung Data Science – Qualifizierung in Datenbankentwicklung und -programmierung lernst du, wie du Informationen aus großen Datenmengen ziehst, um durch sie Voraussagen über die Zukunft zu treffen.
Cloud Data Scientist*in: Die Weiterbildung zum/-r Cloud Data Scientist*in bildet eine gute Grundlage, um sich darauf aufbauend zum/-r Data Scientist*in weiterzubilden. Es werden neben vielen weiteren Inhalten Grundkenntnisse in der Programmierung mit Python und Machine Learning vermittelt.

Wenn du bereits als Data Scientist*in arbeitest, helfen dir sogenannte Anpassungsweiterbildungen. Das sind Weiterbildungsmaßnahmen, durch die du dein Wissen im Gebiet der Data Science auf dem neuesten Stand halten kannst. So kannst du auf neue Entwicklungen in diesem Bereich reagieren und dich und deine Fähigkeiten an die neuen Gegebenheiten anpassen. Auf der Seite der Agentur für Arbeit findest du eine breite Auswahl möglicher Anpassungsweiterbildungen.

Gehalt – Das verdienen Data Scientist*innen

Data Scientist*innen als überwiegend Masterabsolvent*innen verdienen im Regelfall besser als Data Analyst*innen, da diese meist statt des Masters „nur“ ein abgeschlossenes Bachelorstudium vorweisen müssen. Die fortschreitende Digitalisierung vergrößert neben der Datenmenge ebenfalls deren Wichtigkeit und somit die Verantwortung, die den Datenwissenschaftler*innen zukommt.

Das durchschnittliche Monatsgehalt der Data Scientist*innen in Deutschland liegt in einer Gehaltsspanne zwischen 4.500€ und 5.800€ brutto. Doch es gibt einige Faktoren, die abseits des Abschlusses das Gehalt entscheidend beeinflussen können. Darunter beispielsweise die Berufserfahrung der Arbeitnehmer*innen.

Das durchschnittliche Bruttomonatsgehalt bei einer 40-stündigen Arbeitswoche liegt, gemessen an der Berufserfahrung, bei:

Einer Berufserfahrung von unter drei Jahren: 4.600€
Einer Berufserfahrung von drei bis sechs Jahren: 4.800€
Einer Berufserfahrung von sieben bis neun Jahren: 5.000€
Einer Berufserfahrung von über neun Jahren: 5.800€

Data Scientist*innen steigen wegen ihres Masterstudiums meist später ins Berufsleben ein als beispielsweise Data Analyst*innen. Wenn du dein Gehalt also bereits zu Anfang deiner Karriere positiv beeinflussen möchtest, dann bietet sich die Wahl eines Unternehmens mit passender Größe an. Denn es gilt: Je größer das Unternehmen, desto größer ist in der Regel die Datenmenge.

Bei einer 40-stündigen Arbeitswoche liegt das durchschnittliche Bruttomonatsgehalt, gemessen an der Unternehmensgröße, bei:

Einer Unternehmensgröße von unter 100 Mitarbeiter*innen: 4.500€
Einer Unternehmensgröße von 101 bis 1.000 Mitarbeiter*innen: 5.200€
Einer Unternehmensgröße von 1.001 bis 20.000 Mitarbeiter*innen: 5.700€
Einer Unternehmensgröße von über 20.000 Mitarbeiter*innen: 6.500€

Bundesländervergleich

Bedingt durch unterschiedliche Lebenshaltungskosten oder konjunkturelle Stärke der Region kann es selbst innerhalb Deutschlands zu unterschiedlichen Gehältern für Data Scientist*innen kommen. Der weitgehende Wegfall des Solidaritätsbeitrags lässt zwar anderes vermuten, dennoch sind es besonders die östlichen Bundesländer, in denen Arbeitnehmer*innen bei gleicher Arbeit weniger Geld verdienen.

Durchschnittsgehalt (Brutto/Jahr):

Baden-Württemberg: 68.800€

Bayern: 66.800€

Berlin: 60.200€

Brandenburg: 50.900€

Bremen: 61.300€

Hamburg: 67.400€

Hessen: 68.800€

Mecklenburg-Vorpommern: 49.000€

Niedersachsen: 58.600€

Nordrhein-Westfalen: 64..500€

Rheinland-Pfalz: 62.600€

Saarland: 60.800€

Sachsen: 51.400€

Sachsen-Anhalt: 50.600€

Schleswig-Holstein: 56.300€

Thüringen: 52.000€

Die angegebenen Werte sind lediglich näherungsweise zu betrachten und keinesfalls als Grundlage für bspw. eine Gehaltsverhandlung zu nutzen. Vielmehr sollen sie der groben Orientierung dienen, um dir eine Vorstellung zu bieten, welches Gehalt dich als Data Scientist*in erwarten kann.

Bewerbung als Data Scientist*in

Unabhängig deines Wunschberufs sollten sich deine Bewerbungsunterlagen durch Übersichtlichkeit, Struktur und relevante Informationen auszeichnen. Für die Arbeit der Data Scientist*innen wird meist ein Master verlangt und selten ein Anschreiben in den Bewerbungsunterlagen. Letzteres ist ein aufkommender Trend, der besonders durch amerikanische Firmen mit Standorten in Deutschland wie bspw. Amazon oder Intel hierzulande Einzug erhält. Mittlerweile setzen selbst führende deutsche Unternehmen, häufig bei Stellen im IT-Bereich, auf eine Bewerbung ohne Anschreiben, allen voran BMW, die generell auf ein Bewerbungsschreiben verzichten. Dennoch fordert der Automobilhersteller, und auch für Bewerber*innen anderer Unternehmen kann es von Vorteil sein, einen Weg zu finden, die eigene Motivation für die Stelle in die Bewerbung einfließen zu lassen.

Kostenlose Bewerbungsvorlagen für Data Scientist*innen

Wenn du dich dennoch für klassische Bewerbungsunterlagen entscheidest, dann findest du hier drei Varianten für mögliche Anschreiben. So bist du für jede mögliche Situation in deiner beruflichen Laufbahn passend vorbereitet.

Dieses Team bringt 4 von 5 Personen ins Vorstellungsgespräch!

Du willst den Anforderungen der Personaler*innen gerecht werden und eine Bewerbung ohne Anschreiben einreichen? Alles, was dagegenspricht, ist die Befürchtung, deine Motivation oder Persönlichkeit käme in einer nur aus einem Lebenslauf bestehenden Bewerbung zu kurz? Dann können dir „Die Bewerbungsschreiber“ bestimmt weiterhelfen. Mit ihrem neuen Produkt CV Plus gelingt es, deine Motivation ansprechend in das übersichtliche Layout eines tabellarischen Lebenslaufes zu integrieren.

Klicke hier und hol dir die beste Bewerbung deines Lebens!

Vorstellungsgespräch als Data Scientistin – so überzeugst du die Personalerinnen

Für jede*n Bewerber*in ist die Vorbereitung auf ein Vorstellungsgespräch unerlässlich. Doch besonders Data Scientist*innen sollten einige Dinge beachten. Abgesehen von Faktoren wie Pünktlichkeit oder Höflichkeit, die aufgrund ihrer Offensichtlichkeit nicht genannt werden müssten, sind es im Vorstellungsgespräch besonders deine Antworten und deine Persönlichkeit, die überzeugen müssen. Deine Antworten gestaltest du am besten strukturiert. Schließlich musst du als Data Scientist*in Struktur eine wichtige Voraussetzung für die Arbeit als Datenwissenschaftler*in.

Die sinnvollste Methode, um deine Antworten bestmöglich zu strukturieren, ist die sogenannte STAR-Methode. Aus dem amerikanischen Raum kommend, empfehlen besonders amerikanische Unternehmen ihren Bewerber*innen diese Methode. Als bekannte Beispiele für solche Firmen lassen sich Amazon oder auch Intel nennen.

STAR ist ein Akronym, gebildet aus den Anfangsbuchstaben der englischen Begriffe für Situation (situation), Aufgabe (task), Aktion (action) und Ergebnis (result), deren Reihenfolge die Struktur deiner Antwort vorgibt. Die Methode ist speziell dafür geeignet, auf Situationen aus deiner bisherigen Berufserfahrung einzugehen. So lassen sich bspw. schwer belegbare Fähigkeiten, wie es bei Soft Skills der Fall ist, schlüssig untermauern.

Ein gutes Beispiel für eine gelungene Anwendung als Data Scientist*in ist:

Sie sagen, Sie haben ein Auge für Muster in Datenmengen, wie macht sich das beruflich bemerkbar? „Während meines Studiums habe ich als Werkstudent bei einer Firma gearbeitet, die sich auf das Erstellen und den Verkauf von professionellen Bewerbungsdesigns spezialisiert hat. Diese Designs wurden in einem Online-Shop verkauft. Im Zuge des Erstellens von Verkaufsstatistiken für die einzelnen Produkte, habe ich bemerkt, dass sich bestimmte Designs besser zu verkaufen schienen als andere. Einen Zusammenhang mit der jeweiligen Produktfarbe vermutend konnte ich herausfinden, die Verkaufsrate bei Produkten mit wärmeren Farben höher war als bei Produkten mit kälteren Farben. Ich habe dann den zuständigen Mitarbeiter*innen meine Erkenntnisse erklärt und entsprechend vorgeschlagen, die Produktfarben zu ändern. Nach den Änderungen ließ sich bei einigen der Produkte ein erheblicher Anstieg - bei anderen ein leichter Anstieg verzeichnen.“

Für Data Scientist*innen gibt es im Allgemeinen keinen bestimmten Dresscode. Dennoch kann es sein, dass du dich je nach Branche nach einer Kleiderordnung richten musst. Data Scientist*innen in einer Bank sollten ihre Kleidung im Vorstellungsgespräch entsprechend anpassen. Doch selbst im Banksektor weichen die Vorschriften weiter auf, weshalb wir dir für dein Bewerbungsgespräch Kleidung im Stil „Business Casual“ empfehlen.

Autor: Jan Werk

Jan ist seit Anfang 2018 für die webschmiede GmbH tätig und ständig auf der Suche nach aktuellen Trends und Informationen rund um die Themen Bewerbung und Karriere. Dadurch garantiert er, dass unsere Leser immer auf dem neuesten Stand sind. Als Teil des Marketing-Teams konzipiert, lektoriert, erstellt und optimiert er Fachartikel für Bewerbung.net, die-bewerbungsschreiber.de und weitere Bewerbungsportale und ist somit an jeder Phase der Content-Erstellung beteiligt.

Zu Jans Autorenprofil