Data Scientist

Der Data Scientist – auch als „The Sexiest Job of the 21st Century“ bezeichnet – gehört heute zu den gefragtesten IT-Fachkräften auf dem Arbeitsmarkt. Ob bei Daimler, Bayer oder Google – ein Data Scientist kann in allen Branchen eingesetzt werden und wird dabei mit abwechslungsreichen Fragestellungen konfrontiert. Wie der Name schon erahnen lässt, stehen Daten im Zentrum der Arbeit eines Data Scientist. Diese Daten können Geschäftsprozessen von Unternehmen entstammen, es könnte sich um Nutzungsdaten von Websites handeln oder etwa um Aufzeichnungen naturwissenschaftlicher Experimente. Das Ziel eines Data Scientists ist es, aus diesen Daten durch vielfältige, oft statistische Analysen, Wissen zu generieren. Beispielsweise analysieren Data Scientists für Hersteller von Computerspielen das Spielerverhalten, um so Rückschlüsse auf die Zufriedenheit dieser Nutzer ziehen zu können.

Solche Analysen des Kundenverhaltens finden in fast allen Branchen statt – egal ob Lebensmittel-, Automobil- oder Unterhaltungsindustrie. Damit wird es diesen Unternehmen möglich, ihre Produkte gezielt zu verbessern. In der Finanzindustrie werden Data Scientists unter anderem dafür eingesetzt, riesige Mengen von Transaktionsdaten (zum Beispiel Überweisungsdaten) zu analysieren. So lässt sich auffälliges Kundenverhalten frühzeitig erkennen und letztendlich Kreditkartenbetrug oder anderweitigen Betrug verhindern. Diese Beispiele zeigen deutlich, warum Data Scientists eine zentrale Rolle in Unternehmen einnehmen werden: Mit ihrer Hilfe kann das große Potential der zunehmend vorhandenen Daten genutzt werden. Es können fundierte Entscheidungen getroffen werden, die nicht mehr auf bloßem Bauchgefühl oder einfachen Heuristiken gründen.

Studierende der Informationswirtschaft sind dabei sehr gut auf eine spätere Karriere als Data Scientist vorbereitet: Data Scientists brauchen fundierte mathematischen Fähigkeiten, die Fähigkeit Analysen computergestützt durchzuführen und natürlich auch ein gutes Verständnis für den Kontext aus dem die Daten stammen. Durch Studienfächer wie Mathematik, Statistik und Operations Research erlernen die Studierenden eine hochanalytische Arbeitsweise. Studieninhalte aus dem Bereich der angewandten Informatik – beispielsweise Programmieren, Softwaretechnik und die Arbeit mit Datenbanksystemen – befähigen zum effektiven Umgang mit Informationen in Computersystemen. Dazu kommt eine Vielzahl von wirtschaftswissenschaftlichen Studienfächern. Diese vermitteln ein tiefgreifendes Verständnis für ökonomische Zusammenhänge und damit für den Wohl wichtigsten Anwendungsbereich von Data Science. Sowohl im Bachelor als auch im Master können Informationswirte zudem eine große Bandbreite von Vertiefungsvorlesungen belegen, mit denen sie ihr Data-Science-Profil noch weiter schärfen können. Dazu zählen Fächer wie Data Mining, mathematische Optimierung, Sprachverarbeitung und Machine Learning oder analytisches Customer Relationship Management.

Weiterführende Links

– Data Scientist – The sexiest Job of the 21st century
– mastersindatascience.org
– datacamp.com