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Von #Etwas mit Daten zum #Erfolgreichen Karrierestart im Bereich Data Science (2)

Von #Etwas mit Daten zum #Erfolgreichen Karrierestart im Bereich Data Science (2)

30. September 2021Tags: Keine Kommentare Julia Gagalski

Nachdem wir dir in Teil 1 unserer Blogreihe “Von #Etwas mit Daten zum #Erfolgreichen Karrierestart im Bereich Data Science” einen Einblick in die unterschiedlichen Aufgabenbereiche eines Data Scientists gegeben haben, zeigen wir dir im Folgenden, welche unterschiedlichen Qualifikationen im Bereich Data Science gefragt und förderlich sind. Vorab möchten wir dir jedoch die verschiedenen Arten von Sektoren vorstellen, in denen Data Scientists zum Einsatz kommen.

Data Scientists können im Rahmen ihrer Tätigkeit in unterschiedlichen Branchen arbeiten und befinden sich folglich in einem breit gefassten Einsatzgebiet. Die Sektoren umfassen beispielsweise Regierungsbehörden, Universitäten, Forschungseinrichtungen, Technologieunternehmen, Softwarehersteller und können einigen der gefragtesten Branchen zugeordnet werden:

  • IT: Aufgrund des ständigen Wandels der IT, insbesondere angetrieben durch unterschiedliche Digitalisierungs- und Automatisierungsprojekte, werden verstärkt Arbeitsplätze für Data Scientists geschaffen. Das trifft vorwiegend für die Bereiche des datengesteuerten Marketings und der Netzsicherheit zu.
  • Energie: Die Zahl der benötigten Talente im Bereich der Data Science, die dazu beitragen sollen, Kernenergie zu sparen, steigt kontinuierlich an.
  • Finanzen: Im Finanzbereich werden verstärkt Nachwuchskräfte im Bereich Data Science gesucht. Vor allem zur Unterstützung der Branche in den Bereichen der Kryptowährung und des Machine Learnings, in denen nach wie vor großes Wachstum herrscht.
  • Gesundheitswesen: Der Bedarf an Data Scientists im Gesundheitswesen steigt beständig an, um Programme danach auszurichten, Krankheiten im Frühstadium zu entdecken.
  • Militär: Die verstärkte Nachfrage nach Data Scientists wird bei der Entwicklung automatisierter Waffen und der Erkennung nationaler Sicherheitsbedrohungen kommuniziert.
  • Transportwesen: Die Transportindustrie arbeitet an der Verbesserung fahrerloser Fahrzeuge und der Sicherheit. Data Scientists tragen hierbei maßgeblich zum Wachstum der Branche bei und werden verstärkt nachgefragt.
  • Logistik & Handel: Der Einsatz von Nachwuchstalenten ist in diesem Bereich gefragt, da die Qualität, Leistung und Abwicklung rund um das Kernprodukt kontinuierlich angepasst werden muss. Beispielsweise werden hierbei Data Scientists zur Optimierung der Datenbestände für Transport, Instandhaltung und Disposition benötigt.

 

Welche Qualifikation benötigst du für den Einstieg in Data Science?

Wenn du darüber nachdenkst, den Bereich der Data Science für dich in Betracht zu ziehen, solltest du dir einen Moment Zeit nehmen und überlegen, welche Art von Position du anstrebst und welcher Aufgabenbereich für dich am besten geeignet ist. Versuche dich selbst zu fragen, in welchem Bereich du gut bist oder Spaß haben könntest.

Wenn du zum Beispiel hervorragende Programmierkenntnisse besitzt, könntest du Spaß am maschinellen Lernen finden. Wenn du hingegen Interesse daran findest, die Kollegen im Controlling bei der Optimierung der Prozesspläne und Prognosen zu unterstützen, könntest du dort ebenfalls als Data Scientist Fuß fassen. In der Regel beinhaltet eine Organisation unterschiedliche Unternehmensabteilungen, die du mit deinen Kenntnissen als Nachwuchskraft im Bereich Data Science unterstützen kannst.

 

Noch bevor du zur Hochschule gehst oder eine Ausbildung beginnst, wirst du die Möglichkeit erhalten, dich bereits frühzeitig mit den Grundlagen der Data Science auseinanderzusetzen. Basiswissen in Infinitesimalrechnung, linearer Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik wird dabei auf Mittelstufen-Ebene vermittelt und dient folglich als optimale Grundlage zum Berufseinstieg in den Bereich Data Science.

Wenn du bereits zu Schulzeiten Interesse an den aufgelisteten Themen hegst und den Bereich der IT präferierst, kannst du dich im weiteren Verlauf mit zusätzlichen Themenbereichen vertraut machen. Für den Einstieg in den Bereich Data Science ist es von Vorteil, wenn du folglich Affinität zu einigen Themen vorweisen kannst:

  • Beherrschung von Mathematik und Algorithmen
  • Erfahrung mit Datenbankprogrammen wie Excel und SQL
  • Die Fähigkeit, Daten zu analysieren und Modelle zu erstellen, um Vorhersagen zu treffen
  • Kenntnisse von Methoden des maschinellen Lernens wie überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, halbüberwachtes Lernen und verstärkendes Lernen
  • Erfahrung mit Computerprogrammiersprachen wie R und Python
  • Die Fähigkeit, Daten in Diagrammen, Tabellen und Berichten zu visualisieren
  • Die Fähigkeit, komplexe Daten in vereinfachte Inhalte aufzuschlüsseln
  • Ausgeprägte Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten
  • Verständnis dafür, wie Datenergebnisse Probleme lösen

Du kannst dich zusätzlich auch frühzeitig und initiativ mit den Programmen, die ein Data Scientist nutzt, vertraut machen und dich darin zertifizieren lassen. Angesagte Programme sind dabei beispielsweise Python, SQL, R, Spark und AWS. An dieser Stelle verweisen wir jedoch auch auf deinen beruflichen Werdegang als Student oder Auszubildender, in dem du ausreichende Möglichkeiten erhältst, diese zu erlernen.

 

Nachdem wir dir in unserem aktuellen Blogbeitrag erklärt haben, welche Interessen und Qualifikationen beim Start in deine Data Science Karriere förderlich sind, möchten wir im nächsten Beitrag gerne mit den unterschiedlichen Möglichkeiten abschließen, mit denen du eine Ausbildung oder ein Studium beginnen kannst. Zusätzlich geben wir dir in unserem nächstem Artikel einige Tipps mit auf den Weg, die dir beim Einstieg in deine Data Science Karriere helfen können.

 

Quellen:

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