Ausbildung und Berufsfeld Data Science

Die Tätigkeiten im Bereich Data Science umfassen im Schwerpunkt die Bedarfe eines Unternehmens oder einer Institution, interne (eigene) Daten oder Daten Dritter zu verarbeiten. Es zeigt sich ein branchenübergreifendes, vielfältiges Spektrum von Anforderungen und Zielsetzungen für dieses Berufsfeld. So ließ beispielsweise im Juli 2021 die Bundesregierung in einer Pressemeldung verkünden, dass zur Umsetzung ihrer ‚Datenstrategie‘, alle Bundesministerien sowie das Bundeskanzleramt eigene Datenlabore gründen und Chief Data Scientisten einstellen werden. „Ziel ist es, die Datenkompetenz zu stärken, datenbasierte Politik zu gestalten und den Bürgerinnen und Bürgern mehr offene Daten zur Verfügung zu stellen.“

Berufsfeld Data Science und Anforderungen an einen Data Scientist

Demnach soll ein Data Scientist das Potenzial von Daten erschließen. Die Jobangebote reichen von Verbänden, Telekommunikationsanbietern, Versicherungen & Banken über Wirtschaftsprüfer, Automobilhersteller, Tabakindustrie, Energieversorger bis hin zu Forschung und Wissenschaft. Die Anforderungen dazu stellen sich grob zusammengefasst wie folgt dar:

• Daten sammeln (Data Gathering) und Aufbau von Dateninfrastrukturen
• Analysieren, Entwerfen und Implementieren von Algorithmen zur (zweckbezogenen) Auswertung der unternehmensinternen Daten
• durch Einsatz von Machine-Learning und KI-Methoden
• auch für das Berechnen und Tätigen von Vorhersagen bzw. Prädikationen
• Visualisierungen von Daten und deren Analysen
• (Entwicklungs-)zusammenarbeit sowie Daten- und Informationsservice mit und für andere Fachbereiche

Es kursiert der Witz: “Ein Data Scientist ist jemand, der mehr über Statistik weiß als ein Informatiker und mehr über Informatik als ein Statistiker.“ Aber wie man sieht ist das Tätigkeitsfeld viel weiter gefasst.

Ein Data Scientist arbeitet ohne Zweifel in einem sehr technischen, methodenorientierten Berufsfeld, was beschleunigt durch Big Data in Organisationen jeglicher Form einen stark wachsenden Bedarf darstellt und sich durch seine Anwendungsvielfalt in Bezug auf Daten auszeichnet. Aber das grundsätzliche Ziel, Entscheidungen, die getroffen werden (sollen oder müssen), datengetrieben zu verbessern, führt zu einem deutlich breiteren Einsatzspektrum.

„Data Science is the practice of using data to try to understand and solve real-world problems“, schreiben die Autorinnen E. Robinson und J. Nolis in dem Buch Build a Career in Data Science. Dazu nutzt ein Data Scientist eben nicht nur Computer Code, um Daten zu transformieren, aggregieren, statistisch zu analysieren und Machine-Learning-Modelle zu trainieren. Die notwendige Expertise umfasst eben auch ein entsprechendes ‚Business Understanding‘ wie Fragen per Daten und Coding gestellt und beantwortet und Ergebnisse (z.B. in Präsentationen) kommuniziert werden müssen, damit am Ende die richtigen Entscheidungen getroffen werden.

Text angelehnt und entnommen aus der Neuerscheinung: Neue Dimensionen in Data Science, Vergleich dazu auch im Blogartikel Was ist Data Science?

Data Science in der Ausbildung

infas 360 ist förderndes Mitglied der German Data Science Society e.V., kurz GDS Society. In enger Zusammenarbeit mit der LMU München legt der Verband wert auf die Aus- und Weiterbildung von Data Scientists. Dazu zählen beispielsweise Programme wie die Summer School Machine Learning and Data Analytics in Finance and Accounting University of Munich LMU – Summer School – Machine Learning and Data Analytics in Finance and Accounting (MDA) (mda-misu.de)

Data Science bei infas 360

Das Besondere für einen Data Scientist im Bereich Data Science bei der infas 360 GmbH besteht in dem interdisziplinären Ansatz, unterschiedliche Datenquellen (z.B. Geodaten, Regionalen Marktdaten, CRM und Befragungsdaten) zu recherchieren, aufzubereiten und miteinander zu verknüpfen, um diese dann anhand moderner Raum-Zeit-Analysen multidimensional auswerten zu können. Tangiert werden dabei auch immer wieder kaufmännische sowie lizenz- und datenschutzrechtliche Fragestellungen. Nach einer etwa einjährigen Traineephase erfolgt der verstärkte Einsatz in Kundenprojekt- und Produktmanagement.

Die Zusammenarbeit erfolgt in einem einzigartigen, interdisziplinären Team aus den Geo- und Sozialwissenschaften, der Volkswirtschaftslehre, der Informatik, Mathematik und Statistik.

Sie interessieren sich für das zweijähriges Programm zum Data Scientist (w/m/d) oder wollen sich direkt als Data Scientist bei infas 360 bewerben? Dann kontaktieren Sie uns unter personal@infas360.de – wir bilden fortlaufend zum Consultant Data Science aus! Weitere aktuelle Stellenangebote finden sich hier …