Berufsbilder im Wandel - Der Data Scientist

Worauf muss man bei der Suche nach einem Data Scientist achten? Einsatzgebiet und Anforderungen im Überblick.

In der Welt der IT vollzieht sich ein Wandel: Unternehmen häufen im Laufe ihrer Tätigkeit eine Vielzahl von Daten an, die sich vielseitig verwenden lassen. Die gesammelten Datenberge setzen sich dabei aus den verschiedensten Quellen zusammen. Nutzen lassen sich die Daten beispielsweise für die Optimierung von Geschäftsprozessen. Letztendlich können diese aber für alle Unternehmensbereiche verwendet werden. Dies ist zum einen ein großer Vorteil für Unternehmen, gleichzeitig aber auch eine große Herausforderung. Schließlich ist das Sammeln unzähliger Daten nur der Anfang. Es müssen eine Vielzahl von Aufgaben im Anschluss übernommen werden. Wenn tausende Terabytes Daten gesammelt wurden, dann müssen diese strukturiert werden, bevor sie in einem nächsten Schritt für Analysezwecke herangezogen werden. Wir leben dementsprechend in einem neuen Zeitalter der Datenverarbeitung. Und diese Entwicklung bewirkt einen entsprechenden Wandel in den Berufsbildern der IT-Branche.

Da der Trend vom klassischen Data-Miner weggeht, hin zu Persönlichkeiten, die Fragestellungen forschend angehen und diese durch Analysen beantworten, ist die Berufsbezeichnung als Datenwissenschaftler beziehungsweise Data Scientist die passendste. Und zweifelsfrei gibt es als Data Scientist viel zu erforschen. Grundvoraussetzung für die Ausübung dieses Berufs ist eine profunde Ausbildung und eine gehörige Portion Neugierde.

Eigenschaften eines Data Scientists
Der Bedarf an Menschen mit den richtigen Fähigkeiten ist groß, die Anzahl an Datenwissenschaftlern dagegen klein. Die Herausforderung für Unternehmen ist es, qualifizierte Data Scientists zu finden, denn es gibt keine Studiengänge, die eine mögliche Qualifikation belegen. Woran erkennt man also einen guten Data Scientist? Dafür gibt es einige Indikatoren:

• Mathematisches Verständnis: Statistik, Programmierung und selbstlernende Algorithmen sind für den Data Scientist keine Fremdworte, sondern seine Stärken
• Business-Skills: Organisation, Kommunikation und Planung sind Grundvoraussetzungen für gute, geordnete und erfolgreiche Arbeit. Auch der Datenwissenschaftler verfügt über diese Skills
• Visualisierung von Daten: Der Data Scientist sollte seine Analyseergebnisse natürlich auch vermitteln können. Deshalb muss er Visualisierungs-Tools beherrschen wie zum Beispiel HighCharts, AmCharts oder Google Visualization
• Die Fähigkeit des Umgangs mit diversen Technologien: Hadoop, Java, Python, C++, ECL und Datenbank-Technologien wie NoSQL sind heimisches Territorium für den Data Scientist
• Neugierde: Wie es der Name schon sagt, der Data Scientist ist eine Art Wissenschaftler. Er sollte also lernbegierig, neugierig und immer auf der Suche nach Neuem sein

Ist ein Data Scientist auf diesen Gebieten zu Hause, dann stehen die Chancen gut, dass man einen wahren Fachmann vor sich hat, der seine wertvollen Fähigkeiten gewinnbringend in die Dienste eines Unternehmens stellt.

Kontakt: Grit Lange, EXASOL AG, presse@exasol.com

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