Fachwissen reicht nicht: Als Data Scientist brauchen Sie diese Fähigkeiten
Energiewende und digitale Transformation: Data Scientists sind gefragt wie nie – auch angesichts des enormen Fachkräftemangels. Doch bestimmte Skills sind nötig. Wer sie hat, kann sich seinen Traumjob aussuchen.
Die Fähigkeit, Daten zu analysieren, werden im Job immer wichtiger. Doch Data Scientists müssen noch mehr können.
Foto: Panthermedia.net/HayDmitriy
Der Selbstzweck ist der Tyrann unter den Zwecken. Das hat der Chemiker und zeitweilige BASF-Forschungsvorstand Hans-Jürgen Quadbeck-Seeger mal gesagt. Nein, es ist keine Bildungslücke, wenn man das Zitat nicht kennt – aber es erscheint recht früh, wenn man nach „Selbstzweck“ googelt. An irgendeiner Stelle im Kosmos Internet weiß eine KI nun, dass ich als Nutzer an diesem Wort Interesse hatte – und dieses kleine Datenfragment wirkt sich womöglich an irgendeiner anderen Stelle wieder aus. Ähnlich funktioniert das mit Shopping-Portalen, das Produkte vorschlägt, die exakt den eigenen Geschmack treffen. Hinter solchen Anwendungen steckt die Arbeit von Data Scientists. Und der Job ist gefragter denn je.
Die meisten Expertinnen und Experten sind sicher, dass die Fähigkeit, Daten zu interpretieren, zu einer absoluten Schlüsselqualifikation wird – oder schon ist. „Wir bekommen viel mehr Daten als früher, weil zum Beispiel Maschinen mit immer mehr Sensoren bestückt sind. Entwicklungsingenieurinnen oder -ingenieure müssen in der Lage sein, diese Daten zu deuten und sinnvolle Schlüsse daraus zu ziehen“, sagt etwa Roman Dumitrescu, Direktor am Fraunhofer-Institut für Entwurfstechnik Mechatronik IEM.
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Das deckt sich mit dem jüngsten Bericht „Future of Jobs“ des Weltwirtschaftsforums. KI- und Data Analytics-Berufen wird darin ein besonders hoher Stellenwert attestiert. Tatsächlich wird die Flut an Daten immer größer – nur sind Daten für Unternehmen eben kein Selbstzweck. Sie müssen analysiert und die Informationen aus den Daten gewinnbringend in Maßnahmen umgesetzt werden, zum Beispiel bei der Entwicklung neuer Produkte oder Geschäftsfelder oder bei der Optimierung von Produktionsabläufen und Maschinen.
Laut dem aktuellen Arbeitsmarktreport der Prüfgesellschaft Dekra müssen Data Scientists ganz bestimmte Skills mitbringen – dann können sie sich ihren Traumjob aussuchen.
„Immer mehr Unternehmen und Branchen benötigen Data Scientists“, erklärt Katrin Haupt, Geschäftsführerin der Dekra-Akademie.
„Der Beruf bietet nicht nur jungen Menschen in der Berufsfindungsphase hervorragende Perspektiven. Auch für erfahrene Fachkräfte mit einem Hintergrund in IT oder Naturwissenschaften kann es eine hoch interessante Weiterentwicklungsmöglichkeit sein.“
Job der Zukunft: Was macht ein Data Scientist?
Der Fachkräftemangel ist ohnehin groß, und Spezialistinnen und Spezialisten, die genau das leisten können, was praktisch alle Unternehmen im Zuge der Digitalen Transformation brauchen, sind noch sehr selten. So bringen laut dem Arbeitsmarktreport Kandidatinnen und Kandidaten mathematisch-statistische Fähigkeiten, technisches Know-how, ein kommunikatives Wesen und eine Leidenschaft für komplexe Fragestellungen mit.
„Unternehmen mit einem fähigen Data-Analytics-Team verstehen ihre Kunden besser, entwickeln innovativere Produkte oder kommen in der Forschung schneller voran“, heißt es in dem Report, für den 350 Stellenangebote analysiert wurden. Ziel sei es gewesen, herauszufinden, welche Aufgaben ein Data Scientist am neuen Arbeitsplatz übernehmen soll und was er dafür können muss.
Klar ist: Jedes Unternehmen verfolgt andere Ziele, das heißt, Bewerberinnen und Bewerber müssen flexibel sein. Die meisten der gesuchten Expertinnen und Experten befassen sich laut Dekra mit fortgeschrittenen Analysemethoden. Neben allgemeinen Kenntnissen in Datenanalyse benötigen sie Erfahrung im Bereich Machine Learning. Und fast jeder fünfte Arbeitgeber suche Fachkräfte, die auch Erfahrung mit Deep Learning haben. Die Stellenbeschreibungen umfassen Aufgaben, die den gesamten Analyseprozess abdecken: Also die Entwicklung von Modellen und Methoden und Datenaufbereitung.
So bekommen Sie das nötige IT-Know-how
Aber: technisch-analytische Fähigkeiten reichen nicht. Denn Data Scientists arbeiten eng mit denjenigen zusammen, die später ihre Analysen nutzen und Maßnahmen daraus ableiten, zum Beispiel Kolleginnen und Kollegen aus Fachabteilungen oder aus der Geschäftsführung. Interdisziplinäres Arbeiten sei deshalb in Zukunft immer wichtiger, sagt Roman Dumitrescu, der das Prinzip System Engineering propagiert: „Es geht darum, Systeme ganzheitlich zu entwickeln. Jeder sollte bei einem Projekt das Gesamtsystem verstehen und sich nicht nur auf sein Spezialgebiet konzentrieren. Bildlich ausgedrückt: Wer eine Wand mauert, sollte wissen, dass sie Teil eines Hauses sein wird, und das Haus in einem Viertel stehen wird, das wiederum Teil einer Stadt ist.“
Deshalb ist es Unternehmen wichtig, dass Data Scientists komplexe Fragestellungen oder Ergebnisse verständlich erklären und präsentieren können – auch und vor alle denjenigen, die nicht so tief im Thema sind wie sie selbst.
Was muss ein Data Scientist im Job können?
Weil ihre Datenmengen immer weiter anwachsen, verlegen viele Unternehmen ihre Speicherkapazitäten in die Cloud oder verfolgen ein hybrides Modell. Wer sich gut mit mit Cloud Computing und Datenbanken auskennt und Frameworks wie Hadoop und Spark im Bereich Big Data einsetzen kann, hat aktuell einen großen Pluspunkt bei der Jobsuche.
Warum jetzt der perfekte Zeitpunkt für IT-Fachkräfte ist
Quasi ein Muss: Python. Die Programmiersprache ist im Bereich Data Analytics sehr geläufig und spielt in den Anforderungsprofilen von der ausgeschriebenen Stellen laut Dekra immer wieder eine Rolle. Python-Kenntnisse werden in 84 % der Fälle verlangt. In jedem zweiten Jobangebot wird außerdem die Beherrschung der Programmiersprachen R und SQL vorausgesetzt. Während R speziell für statistische Berechnungen gedacht ist, muss ein Data Scientist in seinem Job die Datenbanksprache SQL beherrschen, etwa um Datenbankstrukturen zu definieren.
Welches Studium ist erforderlich?
Ein Studium ist eine optimale Voraussetzung, aber häufig kein Muss. Viele Arbeitgeber sind laut dem Arbeitsmarkt-Report offen gegenüber anderen Werdegängen, solange Bewerberinnen und Bewerber Erfahrungen vorweisen können.
Bei den Fachrichtungen zählen die Unternehmen durchschnittlich 3,7 Studiengänge auf, die für eine Stelle infrage kommen:
- Am meisten gesucht sind Menschen aus dem Bereich Informatik (70,0 %)
- Gefolgt von Mathematik (53,4 %)
- Auf Platz 3 ist Statistik (31,4 %)
- Physik (30,9 %) ist in Kombination mit IT-Kenntnissen auch eine gute Basis
Fachspezifische Ausbildungen finden sich hingegen erst an neunter Stelle (15,4 %), was vornehmlich damit zusammenhängen dürfte, dass diese noch vergleichsweise jung sind und es noch wenige Absolventen gibt.
Die meisten Jobangebote richten sich an erfahrene Data Scientists. Allerding bleiben die Recruiter oft vage, was genau das heißt und wie lange die Wunschkandidatinnen und -kandidaten bereits im Job gearbeitet haben sollten. Bewerberinnen, die am Beginn ihrer Laufbahn sind, haben bei gut jeder zehnten Position eine Chance (12,3 %).
Diese Soft Skills brauchen Data Scientists unbedingt
Sehr wichtig ist den meisten Arbeitgebern legen ein hohes Maß an Verantwortungsbewusstsein. Denn unbedachtes Handeln kann fatale Folgen für das Unternehmen haben. Und: Data Analytics hat auch eine ethische Dimension, etwa im Bereich autonomes Fahren, aber auch, wenn es darum geht, bestimmte Biases zu vermeiden.
Bei den Soft Skills sind Fähigkeit, komplexe Aufgaben zu bewältigen oder eine analytische und strukturierte Denk- und Arbeitsweise gefragt, sowie Kommunikations- und Teamfähigkeit.
Was verdient man als Data Scientist?
Weil der Data Scientists gefragt sind, sind die Rahmenbedingungen im ausgeschriebenen Job oft sehr gut: Unternehmen bieten den potenziellen Mitarbeiterinnen und Mitarbeiterin viele Corporate Benefits.
- Eine flexibel zu gestaltende Arbeitszeit ist bei 56,0 % demnach selbstverständlich
- Homeoffice oder hybrides Arbeiten sind bei 46,6 % der ausgeschriebenen Stellen möglich
- Mehr als jeder zweite Arbeitgeber stellt Weiterbildungen und Zertifizierungen in Aussicht
- Bei vielen gibt es zudem Gesundheits- und Fitnessangebote wie Fahrrad-Leasing und oder die Möglichkeit von Sabbaticals.
Auffällig: Ein „attraktives Gehalt“ findet sich erst an zehnter Stelle (23,1 %) der Benefits. Das sei „wohl selbstverständlich und Recruiter stellen daher eher die Zusatzleistungen in den Vordergrund, die für die tendenziell junge Zielgruppe interessant sind“, heißt es bei Dekra.
Metaverse: Jobs mit hohem Gehalt – aber es gibt einen Haken
Genaue Zahlen, wie viel Data Scientists verdienen, gibt es nicht – was auch daran liegt, dass der Job mit dieser speziellen Bezeichnung noch relativ neu ist. Berufseinsteiger verdienen aber zu Beginn selten weniger als 45.000 bis 50.000. Zur Einordnung und als Anhaltspunkt: Die Durchschnittsgehälter für erfahrene Ingenieure in der Informationstechnologie liegen laut der ingenieur.de-Gehaltsstudie bei 63.414 Euro. Je nach Rolle und Erfahrung können die Gehälter dann aber stark ansteigen.
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