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Was macht eigentlich.. ein Data Scientist?

Was macht eigentlich.. ein Data Scientist?

26.03.2019 Christine Schlütz

Was ist Data Science?

Data Science ist ein interdisziplinäres Bündel aus verschiedenen Schwerpunkten wie Informatik, Mathematik, Betriebswirtschaftslehre und Statistik. Im Allgemeinen geht es um die Auswertung von Daten mithilfe von wissenschaftlichen Methoden, um diese im Kontext von Unternehmen und Organisationen einzusetzen. Ein Data Scientist beschäftigt sich mit Datenquellen, die betriebswirtschaftliche Zusammenhänge erschließen und Handlungsmöglichkeiten ableiten lassen.

Wie entstand Data Science?

Data Science entstand aus wirtschaftlichen Entwicklungen, die unter Einfluss der Digitalisierung immer mehr digitale Geschäftsfelder hervor riefen. Diese Verlagerung begünstigte die Produktion von Daten, die für unternehmerische Zwecke verwertet werden können. So konnten sich auch neue Berufsbilder wie die des Data Scientist oder Data Engineers entwickeln.

Data Scientist vs. Data Engineer?

Neben dem Beruf des Data Scientist nimmt der Beruf des Data Engineers eine wichtige Rolle bei der systematischen Auswertung von unternehmensbezogenen Daten ein, oft wird er auch als Big Data Engineer oder Architekt bezeichnet: Er kümmert sich um den Aufbau und die Überwachung der Hardware- und Software Infrastruktur im Rahmen der Datenanalyse. Dazu zählt die Ermittlung und Speicherung von Daten sowie die Pflege, Aufbereitung und Weitergabe von Daten. Nicht nur die Arbeit mit der Verwendung von Daten macht den Job des Data Engineers aus, auch die Schaffung einer geeigneten Infrastruktur wie die Konzeption, der Einkauf und die Errichtung aller nötigen Komponenten liegt in seinem Verantwortungsbereich. Er muss für das Management von Daten ebenfalls Kenntnisse in der Erstellung und Pflege von Datenbanken mit SQL haben.

Oft unterschätzt wird auch der zwischenmenschliche kommunikative Aspekt. Ein Data Engineer arbeitet mit Menschen zusammen, die sich mit hochtechnischen, komplexen Sachverhalten nicht auskennen. Hier muss er als Vermittler fungieren und Vorgänge verständlich und greifbar darstellen. Der Data Engineer ist also ein Allrounder, der sowohl die Management-Komponente, die technische Affinität als auch zwischenmenschliche Fähigkeiten mitbringen muss. Somit ist er ein wichtiger Bestandteil einer jeden Data-Science Teams.

Skillset eines Data Scientist:

Mathematik & Statistik

  • Machine Learning
  • Statistisches Modellieren
  • Design-affin
  • überwachtes Lernen: Entscheidungsbäume, logistische Regression, ..
  • unbeaufsichtigtes Lernen: Clustering, Beschränkung der Dimensionalität
  • Optimierung: Gradientenabstieg & Varianten

Programmierung & Datenbanken

-Computerwissenschaftliche Grundlagen

  • Programmiersprachen, z.B. Python
  • Statistische Berechnungssprachen, z.B. R
  • Datenbanken Management, z.B. SQL & NoSQL
  • relationale Algebra
  • ..

Fachwissen & Soft Skills

  • Problemlöser
  • Neugierig auf Daten & Erkenntnisse
  • Strategisch, proaktiv, kreativ, innovativ, kollaborativ
  • ..

Kommunikation & Visualisierung

  • Übersetzung von datengetriebenen Erkenntnissen in Entscheidungen und Handlungen
  • Storytelling Fähigkeiten
  • Visuelle Kunstgestaltung
  • R packages wie: ggplot oder lattice
  • ..

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