Umfassender Leitfaden: So baust du eine Karriere im Bereich Data Science auf

von Claudia Boker

Eine visuelle Darstellung der KI

Einleitung

Data Science ist heute eines der am schnellsten wachsenden und lohnendsten Berufsfelder. Es bietet eine hohe Nachfrage, lukrative Karrieremöglichkeiten und die Chance, reale Probleme zu lösen. Wenn dich die Idee begeistert, aus Rohdaten umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, dann ist dieser Leitfaden genau das Richtige für dich. Hier führen wir dich Schritt für Schritt durch den Aufbau einer erfolgreichen Karriere im Bereich Data Science, von den Grundlagen bis hin zur Suche nach den passenden Möglichkeiten.

Weiterführende Literatur:

Warum eine Karriere im Bereich Data Science starten?
Wenn du dir unsicher bist, ob Data Science das Richtige für dich ist, zeigt dir dieser Blog die Vorteile und Chancen in diesem spannenden Berufsfeld.

 


Die Grundlagen verstehen

Was ist Data Science?

Im Kern geht es bei Data Science darum, Techniken aus Statistik, Machine Learning und Fachwissen aus der Wirtschaft zu nutzen, um komplexe Daten zu analysieren und fundierte Entscheidungen zu unterstützen. Es handelt sich um ein multidisziplinäres Feld, das Kreativität, Logik und Innovation vereint.

Mehr erfahren: Schau dir unseren Blog Was ist Data Science? an, um tiefer in die grundlegenden Konzepte und Tools dieses spannenden Bereichs einzutauchen.


Warum ist Data Science wichtig?

In unserer datengetriebenen Welt verlassen sich Unternehmen aus verschiedenen Branchen auf Data Science, um Prozesse zu optimieren, Kundenerfahrungen zu verbessern und Trends vorherzusagen. Diese zentrale Rolle hat Data Science zu einem der gefragtesten Berufsfelder gemacht.


Weiterführende Literatur:

Erfahre in unserem Blog Warum sollte ich Data Science studieren?, wie Data Science deine Karriere transformieren kann. 


Wichtige Tools und Fähigkeiten für Data Science

Der Einstieg in eine Karriere im Bereich Data Science erfordert die Beherrschung verschiedener Tools und Fähigkeiten. Diese ermöglichen es Fachleuten, Daten zu analysieren, Vorhersagemodelle zu erstellen und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Hier sind die grundlegenden Elemente, die du brauchst:


Programmiersprachen: Python, R

  • Python: Eine vielseitige und benutzerfreundliche Programmiersprache, die den Bereich Data Science dank umfangreicher Bibliotheken und Frameworks wie Pandas, NumPy, TensorFlow und Scikit-learn dominiert. Python ist ideal für Aufgaben, die von der Datenmanipulation bis hin zu komplexen Machine-Learning- und Deep-Learning-Projekten reichen.
  • R: Eine leistungsstarke Sprache, die speziell für statistische Analysen und Datenvisualisierung entwickelt wurde. R ist hervorragend geeignet für Aufgaben wie Hypothesentests, lineare und nichtlineare Modellierungen sowie die Erstellung hochwertiger Visualisierungen mit Paketen wie ggplot2 und Shiny.

Tools zur Datenmanipulation: Pandas, NumPy

  • Pandas: Eine Python-Bibliothek für Datenmanipulation und -analyse. Sie bietet Datenstrukturen wie DataFrames, die das Bereinigen, Umformen und Transformieren von Datensätzen erleichtern.
  • NumPy: Unverzichtbar für numerisches Rechnen, bietet NumPy Unterstützung für große, mehrdimensionale Arrays und Matrizen sowie eine Sammlung von hochentwickelten mathematischen Funktionen, um effizient mit diesen Arrays zu arbeiten.

Frameworks für Machine Learning: TensorFlow, PyTorch

  • TensorFlow: Von Google entwickelt, ist TensorFlow ein beliebtes Open-Source-Framework zum Erstellen und Bereitstellen von Machine-Learning- und Deep-Learning-Modellen. Dank seiner Skalierbarkeit eignet es sich ideal für produktionsreife Anwendungen.
  • PyTorch: Bekannt für seine Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit, ist PyTorch (entwickelt von Facebook) ein Favorit unter Forschern und Entwicklern für Experimente mit Deep-Learning-Modellen. Es zeichnet sich durch dynamische Rechengraphen und starke Unterstützung für GPU-Beschleunigung aus.

DevOps: GIT, GitLab, Docker und AWS

  • GIT: Ein Versionskontrollsystem, mit dem Data Scientists Änderungen am Code nachverfolgen, effizient im Team zusammenarbeiten und verschiedene Projektversionen verwalten können.
  • GitLab: Eine integrierte DevOps-Plattform, die Versionskontrolle, CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) und Projektmanagement kombiniert und so eine reibungslose Zusammenarbeit an Data-Science-Projekten ermöglicht.
  • Docker: Ein Tool zur Erstellung, Bereitstellung und Ausführung von Anwendungen in isolierten Containern. Docker wird häufig in der Data Science genutzt, um Konsistenz zwischen Umgebungen sicherzustellen, die Bereitstellung zu vereinfachen und Abhängigkeiten zu verwalten.
  • AWS (Amazon Web Services): Eine Cloud-Computing-Plattform, die skalierbare Infrastruktur für Data-Science-Workflows bereitstellt, einschließlich Speicher (S3), Computing (EC2) und Machine-Learning-Diensten (SageMaker). Kenntnisse in AWS ermöglichen es Data Scientists, großangelegte Datenverarbeitung zu bewältigen und Modelle in der Cloud bereitzustellen.
 

Profi-Tipp: Python ist einsteigerfreundlich und in der Branche weit verbreitet. Mehr dazu in unserem Leitfaden: Getting Started with Python: Ein praktischer Schritt-für-Schritt-Leitfaden für Anfänger.
 


Wo kann man Data-Science-Fähigkeiten lernen?

Es gibt unzählige Online-Kurse, Tutorials und Bootcamps, die dir den Einstieg erleichtern. Bei Constructor Academy bieten wir eine Vielzahl von Ressourcen, um dir zu helfen, Data-Science-Fähigkeiten zu meistern:
  • Data-Science-Bootcamps: Unsere intensiven Vollzeit- (12 Wochen) und Teilzeitprogramme (22 Wochen) decken zentrale Themen wie Python, Machine Learning, Deep Learning und NLP ab. Durch Vorlesungen, praxisnahe Projekte und Mentoring durch Experten erhältst du wertvolle praktische Erfahrungen, die auf die Bedürfnisse der Branche zugeschnitten sind.
  • Kostenloser Einführungskurs: Ideal für Anfänger! Unser selbstgesteuerter kostenloser Kurs führt dich in Python, die Data-Science-Workflows (CRISP-DM) und das Lösen realer Probleme ein und legt damit eine solide Grundlage für fortgeschrittenes Lernen.
  • Mastering Generative AI Kurs: Dieser 6-wöchige Teilzeitkurs konzentriert sich auf generative KI. Du lernst Prompt Engineering und wie du große Sprachmodelle wie ChatGPT in verschiedenen Anwendungen integrieren kannst.
  • Python-Programmierungskurs: In diesem 6-wöchigen Programm erwirbst du grundlegende Programmierfähigkeiten, darunter die Arbeit mit APIs, Datenbanken und automatisierten Berichten – alles speziell für Anwendungen in der Data Science entwickelt.


Kostenlose Ressourcen:

Kursempfehlung:

Bei Constructor Academy bieten wir ein umfassendes Data-Science-Programm an, das darauf ausgelegt ist, dich mit gefragten Fähigkeiten auszustatten.

 
 

Schritt-für-Schritt-Anleitung für eine Karriere im Bereich Data Science

  • Schritt 1: Lerne die Grundlagen
    • Beginne damit, dir fundierte Kenntnisse in Statistik, Programmierung und Datenmanipulation anzueignen. Diese sind das Fundament der Data Science.
  • Schritt 2: Wähle eine Spezialisierung
    • Konzentriere dich auf eine Nische wie Machine Learning, Data Engineering oder Business Analytics, um dich auf dem Arbeitsmarkt abzuheben.
  • Schritt 3: Baue ein Portfolio auf
    • Erstelle ein Portfolio mit Projekten aus der Praxis, die deine Fähigkeiten bei der Lösung von Problemen mithilfe von Data-Science-Techniken zeigen.
  • Schritt 4: Bleibe auf dem Laufenden und knüpfe Kontakte
    • Besuche Konferenzen, nimm an Hackathons teil und vernetze dich mit Branchenexperten. Networking ist entscheidend, um neue Chancen zu entdecken.

Mehr erfahren:
Entdecke, warum Networking und der Aufbau von Fähigkeiten in der Data Science so wichtig sind: Warum eine Karriere in Data Science starten?

 


Fortgeschrittene Techniken

Über die Grundlagen hinaus

Sobald du die Grundlagen von Programmierung und Data Science verinnerlicht hast, ist es an der Zeit, fortgeschrittene Themen zu erkunden. Diese eröffnen dir nicht nur den Zugang zu Spitzentechnologien und innovativen Anwendungen, sondern bereiten dich auch auf bedeutende Rollen in zukunftsweisenden Branchen vor. Hier sind drei transformative Bereiche im Detail:

Deep Learning: Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learnings, der sich auf mehrschichtige neuronale Netzwerke konzentriert. Dadurch können Computer komplexe Aufgaben wie Bild- und Objekterkennung, autonomes Fahren und sogar die Generierung von Kunst bewältigen. Wichtige Technologien in diesem Bereich sind:
  • Convolutional Neural Networks (CNNs): Eingesetzt in der Bild- und Videoverarbeitung, medizinischen Bildgebung und Objekterkennung.
  • Recurrent Neural Networks (RNNs): Essenziell für Zeitreihenanalysen, Natural Language Processing (NLP) und Spracherkennung.
  • Transformer-Modelle: Moderne Architekturen wie GPT und BERT, die unsere Interaktion mit Sprachmodellen und KI-Assistenten revolutionieren.
Das Beherrschen von Deep Learning erfordert Kenntnisse über neuronale Netzwerke, Backpropagation und Frameworks wie TensorFlow und PyTorch.

Künstliche Intelligenz (KI): KI umfasst die Entwicklung von Systemen, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu zählen:
  • Expertensysteme: Algorithmen, die Entscheidungen treffen oder Probleme in bestimmten Bereichen lösen können.
  • Robotik: Entwicklung autonomer Systeme, die ihre Umgebung wahrnehmen und darauf reagieren können.
  • KI-Ethik und Governance: Sicherstellen, dass KI-Systeme fair, transparent und gesellschaftlichen Werten entsprechend gestaltet sind.
Mit KI-Fähigkeiten kannst du intelligente Systeme entwickeln, die in Echtzeit Entscheidungen treffen, Prozesse optimieren und zukünftige Trends vorhersagen. Wichtige Themen sind Verstärkungslernen, generative Modelle und ethische Fragestellungen.

Natural Language Processing (NLP): NLP schlägt die Brücke zwischen menschlicher Sprache und Computern und ermöglicht Anwendungen wie:
  • Sprachübersetzung: Tools wie Google Translate oder Untertitel in Echtzeit.
  • Sentiment-Analyse: Ermittlung der emotionalen Stimmung in Texten, z. B. für die Analyse von Social Media oder Kundenfeedback.
  • Chatbots und virtuelle Assistenten: Entwicklung von Systemen wie Siri, Alexa oder Chatbots für den Kundenservice.
  • Textzusammenfassung und Beantwortung von Fragen: Extraktion wesentlicher Informationen aus großen Datenmengen.
Das Erlernen von NLP umfasst das Verständnis von Tokenisierung, Parsing, Embedding-Techniken wie Word2Vec oder GloVe sowie den Einsatz vortrainierter Modelle wie OpenAI’s GPT oder Hugging Face Transformers.

Mehr erfahren: Entdecke, wie KI in das größere Feld der Data Science passt, in unserem Blog: What is Data Science?

 


Fallstudien und Beispiele aus der Praxis

  1. Erfolgreicher Karrierwechsel
Viele Fachkräfte wechseln aus Bereichen wie Ingenieurwesen, Wirtschaft oder Ökonomie in die Datenwissenschaft. Ihre Erfolgsgeschichten zeigen, wie flexibel und chancenreich dieses Berufsfeld ist.

Mehr erfahren:
Entdecke diese inspirierenden Geschichten in unserem Blog:  
 

Fazit

Datenwissenschaft ist ein erfüllender und lukrativer Karriereweg. Mit den richtigen Werkzeugen, Fähigkeiten und Strategien kannst du in dieses spannende Berufsfeld einsteigen und erfolgreich sein.

Bewirb dich heute! Melde dich für unseren kommenden Data Science & KI Intensivkurs an oder besuche die Constructor Academy für mehr Informationen.

 


Bonus: Häufig gestellte Fragen (FAQs)

FAQ 1: Wie lange dauert es, um Data Scientist zu werden?

Absolviere das Programm:
  • Vollzeit (3 Monate): Intensives Lernen mit über 40 Stunden pro Woche, inklusive Unterricht, Projekten und Aufgaben.
  • Teilzeit (6 Monate): Lerne denselben Stoff in einem langsameren Tempo mit etwa 15–20 Stunden pro Woche.

Erstelle ein Portfolio (während und 1–2 Monate nach dem Programm)

  • Bearbeite 2–3 Projekte: Während des Programms, einschliesslich eines Capstone-Projekts.
  • Verfeinere die Projekte: Füge Dokumentation hinzu und teile sie auf GitHub und LinkedIn.

Jobsuche und Networking (3–6 Monate)

  • Nutze die Karrieredienste des Programms: Unterstützung bei Lebenslauf, Probeinterviews und Jobvermittlung.
  • Ziele auf Einstiegspositionen ab: Zum Beispiel Data Scientist, Data Analyst oder Machine Learning Engineer.
  • Netzwerke aktiv: Besuche Events, Hackathons und knüpfe Kontakte über LinkedIn.

Zeitlicher Aufwand insgesamt

  • Vollzeitweg: ca. 6–9 Monate (3 Monate Programm + 3–6 Monate Jobsuche).
  • Teilzeitweg: ca. 9–12 Monate (6 Monate Programm + 3–6 Monate Jobsuche).

Der Zeitplan berücksichtigt sowohl intensive als auch flexible Lernende, die innerhalb von 6-12 Monaten in die Datenwissenschaft einsteigen und gleichzeitig branchengerechte Fähigkeiten und Verbindungen aufbauen können.


FAQ 2: Brauche ich ein Studium in Data Science?

Nein, viele Data Scientists kommen aus ganz unterschiedlichen Bildungswegen. Mehr dazu erfährst du in unserem Blog: Warum eine Karriere in Data Science starten?
Mit diesem Leitfaden bist du bestens vorbereitet, um eine erfolgreiche Karriere in Data Science zu starten. Egal, ob du bei null anfängst oder dich weiterbildest – der Weg lohnt sich auf jeden Fall!
 
 

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Der Einstieg in eine Karriere im Bereich Data Science ist eine Reise des stetigen Lernens, der Kreativität und der Wirkung. Als eines der gefragtesten Berufsfelder unserer Zeit bietet Data Science einzigartige Möglichkeiten, reale Probleme zu lösen, mit modernsten Technologien zu innovieren und die Zukunft ganzer Branchen mitzugestalten. Mit Engagement, den richtigen Fähigkeiten und einem strategischen Netzwerk kann jeder in diesem dynamischen Bereich erfolgreich sein.

Egal, ob du ganz von vorne anfängst oder deine Fähigkeiten weiter ausbauen möchtest, jetzt ist der perfekte Zeitpunkt, den ersten Schritt zu machen. Rüste dich mit fundiertem Wissen, praktischer Erfahrung und fortgeschrittenen Techniken aus, die dich in dieser wettbewerbsintensiven Branche hervorheben.

Bei Constructor Academy begleiten wir dich auf jedem Schritt deines Weges mit unseren umfassenden Data-Science-Kursen, die darauf ausgelegt sind, dir den Einstieg in deine Traumkarriere zu ermöglichen.

Warte nicht länger, starte deine Reise in die Welt der Data Science noch heute und entdecke dein Potenzial, Daten in wertvolle Erkenntnisse zu verwandeln!

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