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6 interessante Data Science Jobs

Seit einiger Zeit sammeln Unternehmen in großem Umfang Daten und werten diese gezielt aus, um sich Wettbewerbsvorteile zu verschaffen. Viele wissen jedoch nicht, wie viel Arbeit und Arbeitsplätze für den Aufbau und die Pflege einer solchen Infrastruktur erforderlich sind. Deshalb gibt es derzeit einen großen Mangel an qualifizierten Arbeitskräften im Bereich Data Science.

Welche Fähigkeiten brauchst Du für Data Science Jobs?

Die Data Science Jobs, die wir in diesem Artikel vorstellen, haben alle gemeinsame Fähigkeiten, die zukünftige Bewerber mitbringen sollten. Dazu gehören:

Analytische Fähigkeiten

Analytische Kenntnisse gehören zu den wichtigsten Fähigkeiten im Bereich Big Data. Um komplexe Zusammenhänge verstehen zu können, sind Grundkenntnisse in Mathematik und Data-Science-Techniken unerlässlich. Man muss verstehen, welche Analysetools unter welchen Bedingungen eingesetzt werden können und wie sie zu interpretieren sind.

Fähigkeiten zur Datenvisualisierung

Jede noch so gute Analyse ist nutzlos, wenn es Dir nicht gelingt, die Ergebnisse so einfach und verständlich wie möglich einem Publikum zu vermitteln, das mit dem Thema nicht vertraut ist. Dies lässt sich am einfachsten durch verständliche Visualisierungen erreichen.

Programmierkenntnisse

Ein vorteilhaftes Add-on für die meisten Mitarbeiter mit Data Science Jobs sind grundlegende Programmierkenntnisse in Sprachen wie Python, C oder Java. In diesem Bereich sollte man ausreichend Erfahrung im Umgang mit grundlegenden Algorithmen, Datenstrukturen und objektorientierter Programmierung haben. Darüber hinaus ist es von Vorteil, quantitative und statistische Analysen programmieren zu können.

Problemlösungsfähigkeiten

Die Arbeit mit Big Data wirft Probleme auf, insbesondere bei der Arbeit mit unstrukturierten Daten wie Posts in sozialen Medien oder Bildern. In vielen Fällen sind Kreativität und Problemlösungskompetenz gefragt, um die beste Lösung für den jeweiligen Anwendungsfall zu finden.

Structured Query Language

Trotz der Verwendung von unstrukturierten Daten und Datenbanken, die nicht auf dem relationalen Datenmodell basieren, ist die Structured Query Language (SQL) immer noch ein Eckpfeiler für die Abfrage von Daten. Darüber hinaus verwenden NoSQL-Ansätze wie Hadoop nach wie vor SQL-Module, mit denen die Daten aus der Datenbank abgefragt werden können.

Data-Mining-Wissen

Eine Schlüsselqualifikation für angehende Data Science Jobs ist die Verwendung von Data Mining Tools und Algorithmen. Die kontinuierliche Zunahme von Big-Data-Anwendungen führt auch zu einer steigenden Nachfrage nach Personal, das mit solchen Datenmengen umgehen kann. Laut dem LinkedIn Workforce Report 2018 fehlen allein in den USA mehr als 150.000 Arbeitskräfte mit Data-Science-Kenntnissen.

Welche sind die bekanntesten Data Science Jobs?

1. Data Analyst

Der Data Analyst arbeitet im Bereich der Data Science Jobs vor allem in der Marktforschung, in der Marketingabteilung oder in anderen Abteilungen eines Unternehmens, die Daten auswerten.

Aufgaben: Datenanalysten sammeln Daten aus internen und externen Quellen, manchmal auch durch die Durchführung oder Beauftragung von Umfragen. Die Hauptaufgabe besteht dann darin, die Ergebnisse so aufzubereiten, dass sie für ein breites Publikum verständlich sind.

  • Auswertung von Daten aus internen und externen Quellen
  • Erstellung von Berichten für alle Managementebenen
  • Hervorhebung der wichtigen Informationen, die für weitere Untersuchungen wertvoll sein könnten

Qualifikationen: Datenanalysten sollten über solide Fähigkeiten und Kenntnisse in Datenbanksprachen, Business-Intelligence-Tools und Tabellenkalkulationstools verfügen. Weitere Kenntnisse in Programmiersprachen und maschinellem Lernen sind ein Plus.

  • Datenbanksprachen wie SQL
  • Tabellenkalkulationsprogramme wie Microsoft Excel oder Google Sheets
  • Datenvisualisierungstools wie Power BI oder Tableau

2. Data Scientist

Der Data Science Job „Data Scientist“ geht über die reine Analyse hinaus und versucht die statistischen und betriebswartschiftlichen Zusammenhänge herzustellen, die sich aus den Daten ergeben.

Aufgaben: Data Scientists sammeln Daten aus verschiedenen Quellen, um mithilfe statistischer Algorithmen geschäftsbezogene Probleme zu lösen.

  • Sammlung von Daten aus verschiedenen Quellen und Umwandlung in ein gemeinsames Format
  • Ermöglichung und Unterstützung datengestützter Entscheidungen
  • Visualisierung der Ergebnisse, um sie für ein nichttechnisches Publikum verständlich zu machen
  • Erforschung von Trends und Strukturen in Daten, die Aufschluss über Zusammenhänge geben können

Qualifikationen: Data Scientists verfügen über solide Kenntnisse in Mathematik, Informatik und der Erkennung von Trends und Mustern.

  • Maschinelles Lernen / Deep Learning
  • Datenvisualisierung
  • Erkennung von Mustern
  • Datenaufbereitung
  • Demnächst: Textanalyse

3. Data Architect

Im Bereich der Data Science Jobs sorgt der Datenarchitekt dafür, dass es eine einheitliche Architektur im Unternehmen gibt, nach denen Daten gesammelt, gespeichert und ausgewertet werden.

Aufgaben: Datenarchitekten legen die Richtlinien fest, wie Daten in einer Organisation erfasst, gespeichert und abgerufen werden.

  • Organisation der Datenmigration aus verschiedenen Quellen in ein Data Warehouse oder Data Lake
  • Entwerfen und Realisieren von Datenbanklösungen
  • Erstellung von Datenarchitekturberichten für das obere Management
  • Sicherstellung der Funktionalität von Datenarchitekturlösungen durch regelmäßige Tests

Qualifikationen: Datenarchitekten müssen über grundlegende technische Kenntnisse und fortgeschrittene Fähigkeiten im Projektmanagement verfügen.

  • Geschäftliches Verständnis
  • Projektmanagement-Fähigkeiten
  • Rechtliche Kenntnisse, z. B. Datenschutzgesetze
  • Fortgeschrittene Kenntnisse von Datenbanklösungen

4. Databank Manager

Der Datenbank Manager ist im Bereich der Data Science Jobs dafür zuständig, dass die genutzten Datenbanken aufgesetzt und funktionsfähig gehalten werden.

Aufgaben: Die Datenbankmanager sorgen dafür, dass alle Datenbanklösungen reibungslos funktionieren und auf dem neuesten Stand sind.

  • Auf dem Laufenden bleiben, z. B. bei der Installation neuer Software
  • Schutz von Datenbanken und deren Daten vor Hackern
  • Vorbereitung auf Systemausfälle, wie z. B. Stromausfälle
  • Konfiguration der Hardware, z. B. zur Erhöhung der Speicherkapazität

Qualifikationen: Datenbankmanager sollten in der Lage sein, Verantwortung zu übernehmen und Erfahrung mit mehreren verschiedenen Datenbanklösungen haben.

  • Führungsqualitäten
  • Strategische Planung
  • Solide Kenntnisse von Datenbanklösungen
  • Kreatives und analytisches Denken

5. Security Engineer

Im Bereich der Data Science Jobs sorgt der Security Engineer dafür, dass die genutzten Tools für die Mitarbeiter sicher nutzbar sind und es nicht zu Gefährdungen kommt.

Aufgaben: Von Sicherheitsingenieuren wird erwartet, dass sie das Netz eines Unternehmens vor potenziellen Sicherheitsbedrohungen schützen.

  • Implementierung neuer Sicherheitslösungen, z. B. Firewalls
  • Identifizierung potenzieller künftiger Bedrohungen und Sicherheitsrisiken
  • Auffinden von Sicherheitsschwachstellen und deren Beseitigung
  • Dokumentieren der Sicherheitszertifizierung

Qualifikationen: Sicherheitsingenieure haben einen IT-bezogenen Abschluss und möglicherweise einen technischen Hintergrund. Für einige Stellen sind möglicherweise Zertifizierungen in diesem Bereich erforderlich.

  • Kenntnisse in verschiedenen sicherheitsrelevanten Bereichen
  • Unternehmerisches Denken, um kosteneffiziente Lösungen anzubieten
  • Zeitmanagement
  • Organisatorisches Geschick

6. Data Engineer

Im Bereich der Data Science Jobs ist der Data Engineer damit beschäftigt, dass die Daten bereinigt in den Datenbanken abgelegt werden.

Aufgaben: Data Engineers sind für den Datentransport aus verschiedenen Quellen in ein gemeinsames Datenbankmodell verantwortlich. Dabei handelt es sich um den sogenannten ETL-Prozess (Extract, Transform, Load).

  • Creating and Monitoring Data Pipelines
  • Preparing Data for Data Analysts and Data Scientists
  • Building the infrastructure to implement ETL processes
  • Optimizing the data delivery process

Qualifikationen: Data Engineers benötigen Kenntnisse in verschiedenen Programmiersprachen, die für Data-Warehousing-Lösungen und Datenaufbereitung verwendet werden.

  • Programmiersprachen wie Python oder Java
  • Datenbankabfragesprachen, wie SQL
  • Verständnis für verteilte Systeme
  • ETL-Werkzeuge

Das solltest Du mitnehmen

  • Diese Berufe sind sich in mancher Hinsicht relativ ähnlich und überschneiden sich sogar in ihren Zuständigkeiten oder Verantwortungsbereichen.
  • Je nach Stelle kann es sein, dass z. B. ein Datenanalyst auch die Aufgaben eines Datenbankmanagers übernimmt und umgekehrt. Es hängt vom jeweiligen Unternehmen ab, wie die Stelle interpretiert wird.
  • Daher solltest Du Dich von dieser Liste nicht entmutigen lassen, wenn Du nicht alle Anforderungen für eine Stelle erfüllst.
  • Da diese Data Science Jobs derzeit sehr gefragt sind, kann es auch Unternehmen geben, die bereit sind, neue Mitarbeiter zunächst in diese Positionen einzuführen.

Quellen

  1. SAS: What is a Data Scientist?
  2. The Balance Careers: Top 7 Big Data Jobs
  3. Rasmussen University: 6 Big Data Jobs That Are in Big Demand
  4. Northeastern University: What Does a Data Analyst Do?
  5. OnlineEducation: What is a Data Architect?
  6. Learn.org: What Does a Database Manager Do?
  7. Robert Half Talent Solutions: Security Engineer job description guide
  8. Springboard: What Does a Data Engineer Do?

Andere Beiträge zum Thema Data Science Jobs

  • Wenn Du auf der Suche nach Stellenangeboten im Bereich Data Science sind, solltest Du unbedingt einen Blick auf www.indeed.com werfen.
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