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Ein Data Scientist ist jemand, der Tools zur Lösung von Geschäftsproblemen entwickelt. Dazu nutzt er die Fähigkeiten der Datenanalyse und der Modelle von Machine Learning. Ein Data Scientist arbeitet an der Schnittstelle von drei Fachgebieten: Statistik, maschinelles Lernen und Programmierung.
Ein Data Scientist wird in fast jeder Branche gebraucht - von der Industrie bis zu Streaming-Diensten. Im Einzelhandel zum Beispiel analysiert ein Data Scientist Daten über das Kundenverhalten in einem Geschäft → erstellt ein Modell für die Auswahl des besten Preises → der Durchschnittsbon steigt → das Unternehmen macht Gewinn.
Die Kernaufgabe eines Data Scientist besteht darin, Algorithmen zu verwenden, die bereits vor ihm entwickelt wurden, und zu verstehen, welche Algorithmen er wann anwenden muss. So ist beispielsweise die KI von Netflix, die Sendungen und Filme auf der Grundlage dessen vorschlägt, was die Menschen mögen und sehen, ebenfalls das Ergebnis der Arbeit eines Data Scientist.
Was ein Data Scientist macht
Die Aufgaben, die ein Data Scientist löst, sind streng geordnet - man kann keine neue Aufgabe beginnen, bevor die vorhergehende nicht abgeschlossen ist. Man kann kein Modell erstellen, solange die Daten nicht fertig sind.
Eine grundlegende Liste von Aufgaben für einen Data Scientist:
Wie sich ein Data Scientist von einem Analysten unterscheidet
Häufig wird ein Data Scientist mit einem Data Analysten verwechselt, weil ihre Aufgaben auf den ersten Blick ähnlich erscheinen. Beide arbeiten mit großen Datensätzen und verfügen über ausgezeichnete Kenntnisse ihres Fachgebiets, d. h. der Märkte und Branchen, aber es gibt kleine Unterschiede.
Die Aufgabe des Analysten besteht darin, statistische Analysen durchzuführen, um Fragen zu beantworten oder Probleme zu lösen. Dazu sammelt er oder sie Daten, erkennt Muster und erstellt Berichte, die Projekt- oder Unternehmensleitern helfen, strategische Entscheidungen zu treffen.
Ein Data Scientist weiß nicht nur, wie man Daten analysiert und visualisiert, sondern auch, wie man aus ihnen Modelle erstellt. Dies erfordert Kenntnisse in maschinellem Lernen und Deep Learning, die ein Analyst nicht hat.
Was ein Data Scientist können und wissen sollte
Ein Data Scientist benötigt für seine Arbeit zwei Arten von Fähigkeiten: technische und interdisziplinäre. Erstere beziehen sich auf die Kerndisziplinen, während letztere mit psychologischen Qualitäten und Management zu tun haben und von jedem Fachmann benötigt werden, unabhängig von seinem Beruf.
Die Verteilung der Fähigkeiten eines Data-Science-Spezialisten ist stark zugunsten der technischen Fähigkeiten verschoben, da der Großteil seiner Arbeit mit Daten und nicht mit Menschen zu tun hat.
Perspektiven
Die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern ist in den letzten Jahren immer größer geworden. Alle großen Unternehmen richten Abteilungen für Datenwissenschaft ein. Sowohl Startups als auch kleine Entwicklungsteams brauchen entsprechende Spezialisten.
Es entstehen ständig neue Aufgaben, die mit Data Science gelöst werden können. Moderne Machine-Learning-Modelle helfen, Aufgaben, die schon ein Jahr alt sind, anders zu lösen - und mehr zu verdienen.
Der Weg des Data Scientist ist ein Weg der kontinuierlichen Verbesserung des Berufs. Die Aufgaben für Datenwissenschaftler werden immer komplexer und interessanter. Zum Beispiel die Erstellung von Support-Chatbots und Sprachassistenten mit NLP (Natural Language Processing) oder maschinellem Lernen auf der Grundlage von Textdaten.
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