Was macht eigentlich ein Data Scientist?

Datenwissenschaftler schöpfen Wissen aus Daten. Durch die Auswertung von Nutzerdaten helfen sie Unternehmen, Kunden besser einschätzen zu können. Aber was macht ein Data Scientist genau und wie wird man einer? Ein Blick auf das wachsende Berufsfeld.

Anfang 2016 bewertete die Unternehmens-Review-Website Glassdoor den Beruf des Data Scientists, als besten Job in Amerika. Der Bericht basiert auf freiwilligen Überprüfungen und selbst gemeldeten Einkommen, gesammelt in einem riesigen Datensatz des Unternehmens. Jeder der geprüften Jobs wurde anhand eines Punktesystems bewertet, das Karrierechancen, Gehalt und Stellenangebote mit einbezog.

Als mittleres Gehalt des Data Scientists nannte der Bericht stolze 116.000 US-Dollar, rund 108.000 Euro. Die Unternehmensberatung McKinsey prognostiziert 150.000 offene Stellen für 2017, allein in den USA. Ein Geschäftsbericht der renommierten Harvard University bezeichnet die Tätigkeit des Data Scientists als „attraktivsten Beruf des 21. Jahrhunderts“. Und Deutschland zieht nach: Immer mehr Universitäten bieten auch hierzulande neue Studiengänge an, um im datenwissenschaftlichen Bereich auszubilden. Sie fragen sich, was ein Data Scientist, also Datenwissenschaftler, überhaupt macht und woher die große Nachfrage kommt? Welche Ausbildung braucht man, um als Data Scientist zu arbeiten? Und welche Unternehmen stellen Datenwissenschaftler ein?

Alles begann mit der Sammlung von Daten. Allein 2016 werden weltweit rund 9000 Exabyte Daten erzeugt – rund 9 Billionen Gigabyte. Etwa 90 Prozent aller computerbasierten Daten wurden in den vergangenen zwei Jahren gesammelt – exponentiell steigend. Der Begriff Big Data beschreibt Datenmengen, die zu groß, komplex oder schlecht strukturiert sind, um sie auf die übliche Weise zu verarbeiten. Diese Datenmengen sammeln nicht nur Suchmaschinen, Werbefirmen oder soziale Netzwerke. Big Data häuft sich ebenfalls beim Online-Shoppen, Kartennutzen, Navigieren, Telekommunizieren, Flugbuchen, beim Nutzen von Cloud-Diensten und vielen weiteren Aufgaben unseres Lebens.

Die Daten bieten Firmen Aufschluss über unser alltägliches Verhalten, Vorlieben und Routinen – ein riesiges Informationspotential. Hier kommen Datenwissenschaftler ins Spiel: Die gesammelten Informationen müssen ausgewertet, entschlüsselt und verknüpft werden, um geschäftliche Vorgänge zu optimieren. Dafür braucht man Kenntnisse der Statistik, Mathematik und Programmierung. Bislang wird „Data Science“ an deutschen Universitäten insbesondere als Aufbaustudium nach dem Bachelor in Informatik oder Mathematik angeboten. Das wird sich in Zukunft ändern. München bietet schon seit 2015 einen Master „Data Science“ an, Darmstadt und Mannheim ziehen 2017 mit neuen Studienangeboten nach.

Datenwissenschaftler sind allerdings nicht nur in Technologieunternehmen gefragt. „Fast jede Branche durchläuft zur Zeit eine digitale Transformation“, sagt Emmanuel Müller vom Potsdamer Hasso-Plattner Institut. Das macht sich auch in den Stellenausschreibungen der Bundesagentur für Arbeit bemerkbar – 402 Vakanzen für Datenanalysten wurden allein im letzten Jahr gemeldet. Darunter sind Krankenhäuser, Versicherungsunternehmen, Logistiker und Regierungsbehörden. Sie alle brauchen strukturiert ausgewertete Daten. „Mit Data-Science-Methoden lässt sich neues, unerwartetes und wertvolles Wissen über komplexe Systeme extrahieren“, sagt Müller.

Auch die Metasuchmaschine Joblift hat Vakanzen im Bereich der Big-Data untersucht und kam zu einem spannenden Ergebnis: Von den fast 37.000 erfassten freien Stellen der letzten 24 Monate entstanden 82 Prozent in lediglich zwei Prozent der deutschen Unternehmen. Großkonzerne hätten demnach in jüngster Zeit über die Hälfte der Datenanalysten rekrutiert, die monatlich ausgeschriebenen Stellenangebote mittelständischer Unternehmen nähmen allerdings doppelt so schnell zu.