Data Scientist

Was macht ein Data Scientist?

Grundsätzlich löst ein Data Scientist, geschäftliche oder wissenschaftliche Aufgabenstellungen mit Hilfe von datengetriebenen Ansätzen. Zu diesem Zweck erstellt er beispielsweise Vorhersagen und schätzt Risiken ein. Mitunter deckt er sogar versteckte bzw. unerwartete Relationen in den Daten auf.

Dabei sind die folgenden Schritte üblich:

• Zunächst gilt es, den Anwendungsfall im Austausch mit fachlichen Mitarbeitern zu verstehen und zu bewerten.
• Im Anschluss werden zum Anwendungsfall passende Quellen identifiziert, bereinigt und selektiert.
• Der Data Scientist bereitet die Daten für maschinelles Lernen oder Analysen etwa mit mathematischen oder statistischen Methoden auf.
• Unter Einsatz von Machine-Learning-Verfahren trainiert er Modelle, die zum Beispiel für die Erstellung von Vorhersagen genutzt werden können.
• Die resultierenden Ergebnisse werden vom Data Scientist mit Blick auf den Anwendungsfall interpretiert.

Seine Ergebnisse kommuniziert der Data Scientist unter anderem in Form von KPIs und interaktiven Dashboards. Bei Bedarf stellt er eine konkrete Lösung für die produktive Nutzung durch Management, Mitarbeiter oder auch Kunden bereit. In dem Zusammenhang besteht auch die Möglichkeit, Prozesse vollständig zu automatisieren und durch KI Anwendungen anzureichern.

Welche Skills braucht ein Data Scientist?

Wie sich zeigt, müssen Data Scientists über ein breites Spektrum an Kenntnissen und Fertigkeiten verfügen. Ein Studium bzw. eine Ausbildung in den Bereichen IT, Mathematik oder Statistik kann hierbei die erforderlichen Grundlagen schaffen. Ebenso sind weitreichende Erfahrungen im Umgang mit großen Datenmengen, unterschiedlichen Datenquellen sowie modernen Cloud-Technologien gefragt. Kenntnisse in Programmiersprachen – wie Python, R und Spark – sowie gängigen Machine-Learning-Werkzeugen runden das Skillset ab.

Über die technische Qualifikation hinaus muss der Data Scientist aber auch ein Verständnis von dem Business aufbauen, für das er neue Erkenntnisse aus Daten gewinnen soll. Gleichzeit benötigt er ausgeprägte Soft Skills, zum Beispiel in Sachen Kommunikation. Schließlich entstehen seine Lösungen im ständigen Austausch mit den fachlichen Mitarbeitern des jeweiligen Unternehmensbereichs.

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