Wie man eine Karriere in der Datenwissenschaft aufbaut

Interessierst du dich für eine Karriere in den Datenwissenschaften, hast aber Angst, nicht den "richtigen" Abschluss zu haben? Keine Angst! Im Gegensatz zu traditionelleren Karrierewegen ist für eine Karriere in der Datenwissenschaft nicht unbedingt ein technischer Bachelor- oder Master-Abschluss erforderlich. Mit den richtigen Fähigkeiten und Erfahrungen kann jeder in diesem Bereich hervorragende Leistungen erbringen. 

In diesem zweiteiligen Blogbeitrag erfährst du, welche Kernkompetenzen für Data Science erforderlich sind und welche verschiedenen Karrierewege es gibt. Egal, ob du ein Student bist, der seine Möglichkeiten prüft, ein Berufstätiger in der Mitte seiner Laufbahn, der einen Wechsel anstrebt, oder einfach nur jemand, der sich für diesen Bereich interessiert, lies weiter, um mehr darüber zu erfahren, wie man eine Karriere in den Datenwissenschaften aufbauen kann.



 

Inhaltsübersicht

Teil I: Ist Data Science etwas für dich? Bewertung der erforderlichen Fähigkeiten und Karrierewege

• Was ist Datenwissenschaft?
• Erforderliche Kernkompetenzen in der Datenwissenschaft
  • Hard Skills
  • Soft Skills
• Welche Art von Job kann man in der Datenwissenschaft bekommen?
• Fünf Fragen, um zu verstehen, ob Datenwissenschaft der richtige Karriereweg für dich ist

Teil II: Das Fachwissen weiterentwickeln, dass du brauchst, um einen Job in der Datenwissenschaft zu bekommen

• Ist ein Hochschulabschluss erforderlich, um eine Stelle in den Datenwissenschaften zu finden?
• Wie man praktische Erfahrungen in den Datenwissenschaften sammeln kann

 

Was ist Datenwissenschaft?

Die Datenwissenschaft hat sich zu einem der gefragtesten und lukrativsten Berufe des 21. Jahrhunderts entwickelt. In diesem Bereich geht es darum, mithilfe von mathematischen, statistischen und rechnerischen Methoden Erkenntnisse und Wissen aus grossen, komplexen Datensätzen zu extrahieren. 






In der heutigen Welt werden Daten in einem noch nie dagewesenen Ausmass generiert, und die Unternehmen wollen diese Daten nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Hier kommt die Datenwissenschaft ins Spiel: Mithilfe von Algorithmen und Modellen können Datenwissenschaftler verborgene Modelle entdecken, zukünftige Trends vorhersagen und datengestützte Entscheidungen treffen.

Eine Karriere in den Datenwissenschaften ist vielversprechend, da die Nachfrage nach qualifizierten Datenwissenschaftlern und anderen Datenberufen steigt, worauf wir in diesem Beitrag näher eingehen werden. Darüber hinaus bieten die Datenwissenschaften Arbeitsmöglichkeiten in verschiedenen Bereichen, von der Forschung über die Produktentwicklung bis hin zum Marketing und mehr. 

Ziehst du eine Karriere in den Datenwissenschaften in Betracht? Werfen wir einen genaueren Blick auf die erforderlichen Fähigkeiten.

 

Erforderliche Kernkompetenzen in der Datenwissenschaft

Data Science ist ein vielseitiges Gebiet, das eine einzigartige Kombination aus Hard- und Soft Skills erfordert. Wir haben für dich eine List von Hard- und Soft Skills zusammengestellt, welche du brauchst, um in der Datenwissenschaft Karriere zu machen.

Hard Skills

• Statistische Analyse: Anwendung statistischer Methoden zur Analyse und Interpretation komplexer Datensätze.
• Maschinelles Lernen (ML): Beherrschen des Aufbaus und der Anwendung von ML-Modellen, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.
• Datenvisualisierung: Fähigkeit, überzeugende visuelle Darstellungen von Daten zu erstellen, um den Beteiligten Erkenntnisse zu vermitteln.
• Programmierung: Gute Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python, R und SQL.
• Big-Data-Technologien: Vertrautheit mit Technologien wie Hadoop, Spark und Hive, um grosse und komplexe Datensätze zu verarbeiten.
• Datenverarbeitung: Fähigkeit, Daten zu bereinigen und für die Analyse vorzubereiten.
• Data Mining: Fähigkeit, nützliche Informationen aus Daten zu extrahieren.
• Mathematik: Ein solides Fundament in mathematischen Konzepten wie linearer Algebra, Differential- und Integralrechnung und Wahrscheinlichkeitsrechnung.
• Cloud Computing: Vertrautheit mit Cloud-Computing-Plattformen wie AWS, GCP und Azure.
• Datenspeicherung: Verständnis für verschiedene Datenspeicherlösungen wie relationale Datenbanken, NoSQL und verteilte Dateisysteme.

Soft Skills

Kommunikation: Wirksame Vermittlung von Erkenntnissen und Ergebnissen an technische und nichttechnische Interessengruppen.
Kritisches Denken: Fähigkeit, Probleme zu analysieren und datengestützte Entscheidungen zu treffen.
Problemlösung: Fähigkeit, Probleme zu identifizieren, zu beheben und zu lösen.
Liebe zum Detail: Starker Fokus auf Genauigkeit und Gründlichkeit bei der Datenanalyse.
Teamarbeit: Fähigkeit, effektiv mit funktionsübergreifenden Teams zusammenzuarbeiten.
Anpassungsfähigkeit: Flexibilität zur Anpassung an sich ändernde Situationen und Anforderungen.
Zeitmanagement: Fähigkeit, Aufgaben nach Prioritäten zu ordnen und Fristen einzuhalten.
Neugierde: Bereitschaft, zu lernen und sich über die neuesten Tools, Techniken und Trends in der Datenwissenschaft auf dem Laufenden zu halten.
Geschäftssinn: Verständnis der Unternehmensziele, um Data-Science-Initiativen mit der Gesamtstrategie in Einklang zu bringen.
Ethik: Bewusstsein für ethische Überlegungen bei der Datenerfassung, -analyse und -berichterstattung.
 

Welche Art von Job kann man in der Datenwissenschaft bekommen?

Das Spannende an den Datenwissenschaften ist, dass dein Karriereweg nicht geradlinig und eng ist. Mit einer soliden Grundlage in Datenwissenschaft kannst du viele Möglichkeiten in einer Vielzahl von Sektoren erkunden, von Finanzen über das Gesundheitswesen bis hin zu Marketing oder Technologie. Lass uns einige aufregende Rollen erkunden, die du mit deinem Wissen und deiner Expertise in den Datenwissenschaften ausüben kannst.

• Datenanalytiker: Sammeln, verarbeiten und analysieren strukturierter und unstrukturierter Daten, um Muster und Erkenntnisse zu erkennen, die als Grundlage für Geschäftsentscheidungen dienen können.
• Ingenieur für maschinelles Lernen (ML): Entwerfen, Erstellen und Warten von ML-Modellen, die automatisch lernen und sich verbessern können.
• Datenwissenschaftler: Analysieren komplexe, grosse Datensätze, um Muster und Trends zu erkennen, die als Grundlage für Geschäftsstrategien und -entscheidungen dienen können.
• Business-Intelligence-Analyst: Erstellen und pflegen Dashboards und Berichte, die Einblicke in die Unternehmensleistung geben und dabei helfen, Bereiche mit Verbesserungsbedarf zu identifizieren.
• Dateningenieur: Kümmer sich um den Aufbau und Pflege der Infrastruktur und Pipelines zur effizienten und effektiven Erfassung, Speicherung und Verarbeitung von Daten.
• Datenbankverwalter: Gewährleisten, dass die Datenbanken sicher, zuverlässig und leistungsoptimiert sind, um den Geschäftsbetrieb zu unterstützen.
• Datenarchitekt: Entwerfen und Implementieren Datenverwaltungslösungen, die Geschäftsziele unterstützen und Datenqualität und -genauigkeit gewährleisten.
• Quantitativer Analytiker: Entwickeln und implementieren mathematische Modelle und Algorithmen, um Finanz- und Investitionsdaten zu analysieren und Investitionsentscheidungen zu treffen.
• Spezialist für Datenvisualisierung: Entwerfen und erstellen visuelle Darstellungen von Daten, um Erkenntnisse und Ergebnisse effektiv an die Beteiligten zu kommunizieren.
• Marketing-Analyst: Analysieren Verbraucherverhalten und Markttrends zur Weiterentwicklung von Marketingstrategien und -kampagnen.

 

Fünf Fragen, um herauszufinden, ob Data Science der richtige Karriereweg für dich ist

Wie du siehst, bietet die Datenwissenschaft viele Möglichkeiten für diejenigen, die eine Karriere in diesem Bereich anstreben. Bevor du jedoch ins Detail gehst, um dir einen Job in der Datenwissenschaft zu sichern, solltest du dir die Zeit nehmen, diese Fragen zu beantworten, um festzustellen, ob die Datenwissenschaft der richtige Karriereweg für dich ist.

1. Hat es dir jemals Spass gemacht, mit Daten zu arbeiten oder Muster in Informationen zu analysieren? 
2. Was motiviert dich? Ist es dein Antrieb, komplexe Probleme zu lösen, Muster in Daten zu finden oder datengestützte Entscheidungen zu treffen?
3. Du bist bereit, täglich mit Daten und Technologie zu arbeiten? Data Science beinhaltet die Arbeit mit grossen Datenmengen und erfordert einen hohen Programmieraufwand, daher ist es wichtig, dass du gerne damit arbeitest.
4. Verfügst du über ein solides Fundament in Mathematik und Statistik? Die Datenwissenschaft stützt sich stark auf Konzepte wie Differential- und Integralrechnung, lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitstheorie und statistische Schlussfolgerungen.
5. Welche Art von Einfluss willst du in deiner Karriere ausüben? Die Datenwissenschaft kann zur Lösung einer Vielzahl von Problemen eingesetzt werden, vom Gesundheitswesen über das Finanzwesen bis hin zum Marketing. Wenn du in einer bestimmten Branche oder einem bestimmten Bereich etwas bewirken möchtest, kann dir eine Karriere in den Datenwissenschaften ein leistungsstarkes Instrumentarium an die Hand geben, mit dem du deine Ziele erreichen kannst.

 


 

Teil 2: Das Fachwissen weiterentwickeln, dass du brauchst, um einen Job in der Datenwissenschaft zu bekommen

Die Datenwissenschaft ist ein sich ständig weiterentwickelndes Gebiet, das nur mit praktischer Erfahrung beherrscht werden kann. Eine formale Ausbildung und theoretisches Wissen sind zwar wichtig, aber praktische Erfahrung in den Datenwissenschaften ist entscheidend, um ein erfolgreicher Datenwissenschaftler zu werden. In diesem Abschnitt werden wir erörtern, ob ein Hochschulabschluss erforderlich ist, um eine Stelle im Bereich der Datenwissenschaft zu erhalten, und welche Möglichkeiten es gibt, praktische Erfahrungen zu sammeln.

 

Ist ein Hochschulabschluss für eine Karriere in den Datenwissenschaften erforderlich?

Mit der zunehmenden Bedeutung von Daten für die Entscheidungsfindung ist die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern in den letzten Jahren sprunghaft angestiegen. Die Frage, ob ein Hochschulabschluss für eine Karriere in den Datenwissenschaften notwendig ist, bleibt jedoch ein Diskussionsthema.

Einige Arbeitgeber verlangen zwar einen Hochschulabschluss, aber viele sind eher an den Fähigkeiten und der Erfahrung eines Bewerbers in diesem Bereich interessiert. Diejenigen, die Online-Kurse, Bootcamps oder Selbstlernprogramme absolviert haben, können die gleichen Fähigkeiten erworben haben wie diejenigen mit einem Abschluss in einem verwandten Bereich. Das 12-wöchige Data-Science-Bootcamp von Constructor Academy kann zum Beispiel die erforderlichen Kenntnisse vermitteln, um ein Data Scientist zu werden.

Darüber hinaus haben viele erfolgreiche Datenwissenschaftler einen unterschiedlichen Bildungshintergrund, z.B. in den Bereichen Informatik, Mathematik, Ingenieurwesen und Statistik, der dir die notwendigen Fähigkeiten für eine Karriere in der Datenwissenschaft vermittelen kann. Ein Hochschulabschluss ist also nicht unbedingt erforderlich, um eine Stelle im Bereich der Datenwissenschaft zu finden.

Einige Arbeitgeber setzen jedoch einen Hochschulabschluss voraus, insbesondere für höhere Positionen in der Datenwissenschaft. Ein Hochschulabschluss kann auch für diejenigen erforderlich sein, die sich auf einen bestimmten Bereich der Datenwissenschaft spezialisieren möchten, wie z.B. maschinelles Lernen oder Data Engineering. Darüber hinaus kann ein Abschluss in einem verwandten Bereich den Bewerbern einen Vorteil gegenüber anderen verschaffen, da er ein tieferes Verständnis der grundlegenden Konzepte und Theorien der Datenwissenschaft vermittelt.

Daher ist ein Hochschulabschluss für Einstiegspositionen in den Datenwissenschaften zwar nicht unbedingt erforderlich, kann aber für diejenigen, die ihre Karriere vorantreiben wollen, ein wertvoller Vorteil sein.
 

Praktische Erfahrungen in der Datenwissenschaft sammeln

Nimm an datenwissenschaftlichen Wettbewerben teil

Datenwissenschaftliche Wettbewerbe sind eine gute Möglichkeit, praktische Erfahrungen zu sammeln. Plattformen wie Kaggle, Analytics Vidhya und Driven Data veranstalten verschiedene datenwissenschaftliche Wettbewerbe, bei denen die Teilnehmer ihre Fähigkeiten zur Lösung realer Probleme einsetzen müssen. Die Teilnahme an diesen Wettbewerben ermöglicht es ihnen, von anderen Teilnehmern zu lernen, ihre Fähigkeiten zu verbessern und ihr Portfolio um Projekte zu erweitern.
 

An Open-Source-Projekten mitarbeiten

Open-Source-Projekte sind öffentlich zugängliche Projekte, zu denen jeder beitragen kann. Indem du zu diesen Projekten beiträgst, kannst du praktische Erfahrungen mit den verschiedenen Tools und Technologien sammeln, die in der Datenwissenschaft verwendet werden. Ausserdem kannst du durch die Mitarbeit an Open-Source-Projekten ein starkes Netzwerk von Data Science Experten aufbauen.






 

Praktika

Viele Unternehmen bieten Praktika an, bei denen du an konkreten Projekten arbeiten und praktische Erfahrungen sammeln kannst. Durch die Zusammenarbeit mit Fachleuten aus der Branche kannst du dich über bewährte Verfahren informieren, wertvolle Einblicke gewinnen und dein Netzwerk ausbauen.

Erstelle dir deine Projekte

Nutze öffentlich verfügbare Datensätze oder sammle deine eigenen Daten, um an einem Projekt deiner Wahl zu arbeiten. Auf diese Weise kannst du in deinem eigenen Tempo lernen, mit verschiedenen Techniken experimentieren und deine Fähigkeiten potenziellen Arbeitgebern präsentieren.

 

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sich die Datenwissenschaft zu einem vielversprechenden Karriereweg mit steigender Nachfrage nach qualifizierten Datenwissenschaftlern entwickelt hat. Er erfordert eine einzigartige Kombination aus technischen und sozialen Fähigkeiten, darunter statistische Analyse, maschinelles Lernen, Datenvisualisierung, Programmierung und Kommunikation. Es gibt viele Möglichkeiten in verschiedenen Sektoren, darunter Finanzen, Gesundheitswesen, Marketing und Technologie. Bevor du eine Karriere in der Datenwissenschaft anstrebst, solltest du herausfinden, ob sie deinen Interessen, Motivationen und Fähigkeiten entspricht. Mit dem richtigen Fundament und Fachwissen kann Data Science eine lohnende Karriere sein.

 

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