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Ein Data Scientist benötigt zum einen technische Fähigkeiten, sprich: Kenntnisse in Programmiersprachen (SQL, Python, R, SPARK und Java), mathematische Fähigkeiten und Kenntnisse in den Bereichen Datenvisualisierung, Statistik, Machine Learning, künstliche Intelligenz und Deep Learning.

Für die allermeisten Stellenangebote wird ein abgeschlossenes Hochschulstudium im Bereich Informatik oder auch Mathematik, Statistik und/oder Wirtschaftswissenschaften erwartet.

Abgesehen von diesen in der Regel im Studium erworbenen Fähigkeiten, sollte ein Data Scientist darüber hinaus auch über bestimmte Soft Skills verfügen. Kommunikation ist hier ein wichtiges Stichwort, denn die durch die Datenanalyse gewonnenen Erkenntnisse müssen auch einem technisch nicht versierten Publikum verständlich gemacht werden können.

Auch ist es wichtig, selbst die Initiative zu ergreifen und bestimmten Problemen proaktiv entgegenzuwirken. Teamfähigkeit und kreatives Problemlösen sind ebenfalls gefragte Softskills.

Data Scientists müssen sich im Bereich der Datenanalyse- und Interpretation auskennen, aber auch das Unternehmen bzw. die Unternehmensbranche kennen. Denn schließlich geht für sie darum zu überlegen, wie Daten ein Unternehmen bei der Problemlösung, Entscheidungsfindung oder dem Wachstum helfen können.

Ein Data Analyst untersucht und bewertet Daten, damit das Unternehmen aus den dadurch gewonnen Erkenntnissen bessere Entscheidungen treffen und Probleme lösen kann. Data Analysten nutzen Technologien und Programmiersprachen wie Javascript, SQL, XML, R, SAS, Python, Hadoop und Machine Learning.

Daten spielen für viele Unternehmen eine entscheidende Rolle, um Arbeitsprozesse zu optimieren, die Bedürfnisse von Kunden zu analysieren und Prognosen für die Zukunft zu erstellen. Zum Berufsalltag eines Data Analysten gehört daher, Datenmengen auszuwerten und daraus neue Erkenntnisse zu schaffen.

Dafür setzen Data Analysten Systeme zur Datensammlung ein und verwandeln Rohdaten in ein auswertbares Format um. Auch das Thema Datenschutz spielt in diesem Beruf eine zunehmend wichtige Rolle, denn nicht alle Daten dürfen verarbeitet werden.

In welchen Bereichen die gesammelten Daten Antwort geben sollen, entscheidet in der Regel nicht der Data Analyst, sondern ein Data Scientist oder andere Teams (z.B. das Marketing-Team, das die Wirkung einer Kampagne in Erfahrung bringen will).

Darüber hinaus kümmern sich Data Analysten um die Instandhaltung der betriebsinternen Datenbanken.

Ein Data Engineer ist zuständig für den Aufbau von Datenprodukten und -Pipelines. Er oder sie entwickelt und sichert die Datenarchitektur und richtet Systeme ein, um Rohdaten in interpretierbare Informationen umzuwandeln, so dass Data Analysten und Data Scientists damit arbeiten können.

Als Data Engineer muss man, oft unter Zeitdruck, Probleme eigenständig lösen können. Dafür kommen ETL (Extract, Transform, Load)-Tools, Cloud- und Big-Data-Technologien zum Einsatz. Abgesehen von der Überwachung und Pflege der Datenquellen ist ein Data Engineer auch dafür zuständig, auf Datensicherheit und Datenschutz zu achten.

Eine spezielle Ausbildung zum Data Engineer gibt es nicht, aber Wirtschaftsinformatik, Software Engineering oder auch Business Intelligence sind Studiengänge bzw.

Weiterbildungen, die auf den Beruf des Data Engineers vorbereiten. Und auch Softskills wie Kommunikationsfähigkeiten oder Teamwork spielen eine wichtige Rolle, wenn es darum geht, mit fachfremden Personen aus anderen Abteilungen oder Kunden in Kontakt zu treten.

Der Arbeitsalltag eines Data Engineers hängt darüber hinaus auch von dem jeweiligen Unternehmen bzw. der Unternehmensbranche und den dafür interessanten Daten ab.

Ein/e Ingenieur/in für maschinelles Lernen ist dafür zuständig, Datenmengen zu analysieren und mithilfe von ML-Algorithmen zu verarbeiten.

Maschinelles Lernen ist ein Unterbereich der künstlichen Intelligenz. Die Aufgabe eines Maschine Learning Engineers ist es, KI-Algorithmen und Machine Learning Systeme zu designen und zu optimieren, damit diese lernen, Vorhersagen zu treffen.

Es liegt ebenfalls in ihrem Aufgabenbereich, geeignete Datensätze auszuwählen und deren Qualität zu prüfen. Sie führen Tests und Analysen durch und Verbessern die Machine Learning Modelle dementsprechend.

ML Ingenieure arbeiten mit Data Scientists und Data Engineers zusammen und sind meist Teil eines größeren Data Science Teams. Wer diesen Beruf ergreifen möchte, sollte über fundierte Mathematik- und Statistikkenntnisse verfügen und ein abgeschlossenes Hochschulstudium im Bereich Informatik, Statistik, Mathematik oder Ähnlichem vorweisen können.

Problemlösungs- und Analysefähigkeiten und Teamfähigkeit sind ebenfalls gefragte Eigenschaften.

Ingenieure für maschinelles Lernen sind auf dem Arbeitsmarkt gefragt und in den kommenden Jahren wird die Nachfrage noch weiter steigen.