Berufsprofil: Data Scientist
Sowohl große als auch kleine Unternehmen benötigen Expert:innen, die große Datenmengen analysieren, auswerten und zielführende Schlüsse draus ziehen können. Diese Expert:innen können sowohl Inhouse arbeiten als auch extern aus einer Unternehmensberatung kommen. Und genau hier kommst du als Data Scientist ins Spiel. Denn du hast im Unternehmen die Daten von A bis Z im Blick und kannst große und für Außenstehende unübersichtlich wirkende Datenmengen strukturieren und genau die Informationen daraus gewinnen, die das Unternehmen voranbringen.
Aufgaben: Was macht ein Data Scientist?
Deine Aufgaben als Data Scientist sind vielfältig und definitiv nie eintönig. Denn eines ist sicher: Kein Datensatz gleicht dem anderen und daher sind stets deine volle Aufmerksamkeit und dein fundiertes Fachwissen gefragt. Als Data Scientist übernimmst du in einem Unternehmen unterschiedliche Aufgaben. Hierzu zählen untere anderem die Analyse von Daten und die zielgerichtete Auswertung. Des Weiteren bist du auch dafür verantwortlich, Probleme zu identifizieren und Lösungen zu finden.
Als Junior Data Scientist unterstützt du den Senior Consultant und kannst durch deinen Ehrgeiz und dein fachliches Know-how fokussiert deine Karriereziele verfolgen. Dein Aufgabengebiet ist breit gefächert, so bist du z. B. für die Durchführung und Auswertung von Marktforschungen verantwortlich. Des Weiteren bist du dank deiner Erkenntnisse aus der Datenauswertung ein/e Berater:in, der/die auf Leitungsebene seine/ihre Bewertungen in Bezug auf die Daten vorlegt und so der Unternehmensführung unterschiedliche Entscheidungshilfen darlegt.
Arbeitsalltag: Ein typischer Arbeitstag eines Data Scientist
Wie in jedem Beruf ist dein typischer Arbeitstag als Data Scientist unter anderem davon abhängig, in welcher Branche und in welcher Position du tätig bist. Oft hast du eher klassische Arbeitszeiten, die zwischen 7 und 9 Uhr am Morgen beginnen. Dein Arbeitstag kann dabei schon mal über die typischen acht Stunden hinausgehen. Gerade wenn größere Projekte anstehen, die Analyse von Daten sehr kurzfristig stattfinden muss oder Probleme auftreten, können diese Arbeitszeiten variieren und sich auch in die Abendstunden verlagern.
Hast du Mandant:innen in anderen Ländern, musst du dich für persönliche Gespräche mit ihnen an die jeweilige Zeitzone anpassen und dann auch deine eigenen Arbeitszeiten und deinen eigenen Arbeitstag anpassen.
Des Weiteren kommen Geschäftsreisen zu Kund:innen oder zu anderen Teammitgliedern hinzu. Kurzum, du musst bei der Strukturierung und Planung deiner Arbeitstage stets flexibel sein und kurzfristig und kompetent auf Änderung oder Herausforderungen reagieren können.
Daher ist eines sicher, den “typischen” Arbeitstag als Data Scientist gibt es nicht wirklich. Denn du kümmerst dich immer genauso effizient und effektiv um die Daten, wie es in der jeweiligen Situation angebracht ist.
Einstiegsmöglichkeiten: Wie wird man Data Scientist?
Der Einstieg in das Tätigkeitsfeld als Data Scientist gelingt dir auf unterschiedliche Arten. So kannst du dich direkt nach deinem Studium bei einem Unternehmen oder einer Unternehmensberatung deiner Wahl bewerben und hier im Vorstellungsgespräch deine Stärken und Kompetenzen darlegen. Hierbei kannst du dich sowohl auf eine ausgeschriebene Stelle bewerben als auch eine Initiativbewerbung versenden. Alles ist möglich, denn du verfügst über ein stark nachgefragtes Fachwissen.
Möchtest du dich zunächst ausprobieren und Erfahrungen sammeln, dann bietet es sich an, ein Praktikum zu absolvieren oder eine Traineestelle anzunehmen. Bei beiden Varianten erzielst du ein niedrigeres Data Scientist Gehalt, hast jedoch auch ein geringeres Maß an Verantwortung und kannst so genau den Bereich und die Branche finden, die zu dir passen.
Um bereits im Studium Erfahrungen in der Praxis zu sammeln, kannst du bereits hier beginnen, Praktika zu machen oder Teilzeit als Data Scientist zu arbeiten. Denn so kannst du optimal dein Wissen aus der Theorie in der Praxis testen. Den Einstieg in deine berufliche Tätigkeit kannst du z. B. durch die Mitarbeit in einer studentischen Unternehmensberatung finden.
Bewerbung: Was du für den Job als Data Scientist mitbringen musst
Als Data Scientist gibt es unterschiedliche Kompetenzen, die du mitbringen solltest, um beruflich erfolgreich zu sein. Selbstverständlich ist dein Fachwissen aus deinem Hochschulstudium unabdingbar. Ob ein Master oder ein Bachelor benötigt wird, ist von Stellenangebot zu Stellenangebot unterschiedlich. Das Gleiche gilt für die Noten. Es muss nicht immer der 1,0 Durchschnitt sein, um beruflich erfolgreich zu sein, nichtsdestotrotz sollest du darauf achten, dass du gute Noten erzielst. Denn diese sagen unterm Strich etwas darüber aus, wie sehr du bereit bist, für deinen Erfolg zu kämpfen.
Neben diesen harten Fakten in Bezug auf dein Fachwissen und deine Noten geht es aber auch um dich als Menschen und deine Charaktereigenschaften und Kompetenzen.
Als Data Scientist ist es wichtig, dass du in einem hohen Maße über analytische Fähigkeiten verfügst und strategisches Denken für dich der Normalzustand ist. Des Weiteren ist für deine Tätigkeit eine gute Kommunikations- und Teamfähigkeit sowie ein hohes Maß an Verkaufs- und Kundenorientierung immens wichtig. Schließlich interagierst du mit vielen unterschiedlichen Personen und hierbei muss alles effektiv und effizient ablaufen. Da du es mit großen Datenmengen zu tun hast und hierbei nie den Überblick verlieren darfst, musst du stets sorgfältig und eigenverantwortlich arbeiten. Unternehmen sind heutzutage global aufgestellt und agieren teilweise von unterschiedlichen Standorten. Daher ist es gut, wenn du mobil und flexibel sowie belastbar bist.
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Gehalt: Was verdient ein Data Scientist?
Dein Data Scientist Gehalt ist von unterschiedlichen Faktoren abhängig. Diese beziehen sich unter anderem auf die Art deines Hochschulabschlusses, deine Berufserfahrung, aber hängen auch von der Branche, dem Unternehmen und dem Bundesland ab, in dem du tätig bist. Des Weiteren gibt es immer wieder variable Bestandteile beim Data Scientist Gehalt sowie nicht-monetäre Vergütungen.
Als Data Scientist liegt dein Einstiegsgehalt im Durchschnitt bei etwa 43.000 EUR brutto pro Jahr. Selbstverständlich gibt es Unterschiede in Bezug auf die Hochschulabschlüsse. Mit einem Bachelor kannst du zum Einstieg mit einem Data Scientist Gehalt von im Durchschnitt 39.000 EUR rechnen. Verfügst du über einen Master, sind es im Durchschnitt etwa 45.000 EUR pro Jahr.
Im Laufe der Zeit steigst du nicht nur vom Junior Data Scientist auf höhere Positionen auf, sondern auch dein Gehalt verändert sich. So kannst du im Laufe von fünf bis zehn Jahren etwa mit einer Steigerung deines durchschnittlichen Monatseinkommens von 1.000 bis 2.500 EUR rechnen.
Doch dein Gehalt kann nicht nur aus deinem fixen Bruttogehalt bestehen, sondern du kannst auch Prämien für bestimmte Leistungen oder nicht-monetäre Zusatzleistungen wie z. B. einen Firmenwagen erhalten. Es lohnt sich also immer genau hinzuschauen, was ein Unternehmen bzw. eine Unternehmensberatung dir zu bieten hat.
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Karriere und Aufstiegsmöglichkeiten als Data Scientist
In deiner Tätigkeit als Data Scientist hast du verschiedene Karrieremöglichkeiten. In der Regel beginnst du in einem Unternehmen in einem Team zu arbeiten und bist hierbei am Anfang eher für die leichteren Aufgaben zuständig, um dich einzuarbeiten. Schritt für Schritt kannst du die Karriereleiter aufsteigen und so innerhalb des Teams immer mehr Verantwortung übernehmen oder selbst der Teamleiter werden. Das bedeutet, dir stehen alle Türen offen, denn mit deinem Fachwissen und deinem Tatendrang hast du jederzeit die Möglichkeit, in Leitungs- oder Führungspositionen aufzusteigen. Dieser berufliche Aufstieg spiegelt sich selbstverständlich auch in deinem Data Scientist Gehalt wider.
Deine Tätigkeit als Data Scientist kannst du prinzipiell auf angestellter oder selbstständiger Basis ausüben. In der Regel bietet es sich an, zunächst als Data Scientist auf angestellter Basis tätig zu sein und hier berufliche Erfahrungen zu sammeln. Denn so kannst du dein Know-how ausbauen und dein Portfolio erweitern. Verfügst du über genügend Fachwissen, kannst auch auf selbstständiger Basis deinen Beruf als Data Scientist ausüben und dein fundiertes Fachwissen zielgerichtet auch dem freien Markt anbieten. Alles kann, nichts muss, lautet die Devise als Data Scientist. Denn du kannst beruflich genau den Weg gehen, der zu dir passt.
Wo kann ich als Data Scientist arbeiten?
Du kannst als Data Scientist überall dort arbeiten, wo große Datenmengen verarbeitet werden müssen. Kurzum, so gut wie jedes mittelgroße oder große Unternehmen benötigt Expert:innen wie dich. Das bedeutet, du kannst jederzeit Inhouse, also direkt bei dem jeweiligen Unternehmen tätig sein. Oder du entscheidest dich dafür, in einer Unternehmensberatung zu arbeiten und hier abwechslungsreiche Projekte in und für unterschiedliche/n Unternehmen zu übernehmen. Du fragst dich, wie du die passende Consultingfirma findest? Warum nicht groß denken und gleich bei den Big Playern am Markt wie Deloitte, McKinsey & Company, Accenture, PricewaterhouseCoopers oder KPMG durchstarten? Du kannst in deinem Beruf als Data Scientist genau das erreichen was du möchtest, wenn du an dich glaubst und dein Fachwissen, deine Kompetenzen und deine Stärken selbstbewusst und zielgerichtet am Arbeitsmarkt einsetzt.
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FAQs
Is data science a dying field? ›
As long as a data scientist is able to solve problems with the help of data and bridge the gap between technical and business skills, the role will continue to persist.
Is it easy to get hired as a data scientist? ›Getting a data science job was hard. After graduating with my data science master's, I really struggled with job searching. The time it took for me to finally receive a job offer was around 8 months.
What makes someone a data scientist answers? ›A data scientist is an analytics professional who is responsible for collecting, analyzing and interpreting data to help drive decision-making in an organization.
Are data scientists really scientists? ›What is data science? Data science is a new scientific field that thrives to extract meaning from data and improve understanding. It represents an evolution from other analytical areas such as statistics, data analysis, BI and so on.
Is data science dead in 10 years? ›So, until and unless we find a way to not use data itself, data science as a field is not going to be obsolete anytime soon. However, many believe that since a data scientist's daily tasks are quantitative or statistical in nature, they can be automated, and there will not be a need for a data scientist in the future.
Is data science a stressful field? ›Several data professionals have defined data analytics as a stressful career. So, if you are someone planning on taking up data analytics and science as a career, it is high time that you rethink and make an informed decision.
Why is it so hard to get a data scientist job? ›Lack of skills and knowledge
Perhaps the demand is such that companies are facing more pressure to hire an employee than students. But calling yourself data science is not what they require. You must have the necessary skill, understanding, analytical skills, and aptitude based on your learnings from your courses.
Data science is a difficult field. There are many reasons for this, but the most important one is that it requires a broad set of skills and knowledge. The core elements of data science are math, statistics, and computer science. The math side includes linear algebra, probability theory, and statistics theory.
How hard is becoming a data scientist? ›Is it hard to become a data scientist? Yes — you should expect to face challenges on your journey to becoming a data scientist. This role requires fairly advanced programming skills and statistical knowledge, in addition to strong communication skills.
How hard are data science interviews? ›Data science interviews can be particularly difficult due to the many proficiencies that you'll have to demonstrate (technical skills, problem solving, communication) and the generally high bar to entry for the industry.
What personality do data scientists have? ›
The average Data Scientist is most likely skeptical, reserved, and analytical. They tend to be serious and exacting in their work, often seeking to establish procedures that can help others improve, as well. Don't be surprised if they communicate with excessive detail.
What is the main skill of data scientist? ›Yes. To be a data scientist, you'll need to be able to gather and analyze data, then present your findings. This includes technical skills such as programming, manipulating databases, advanced mathematics, and data visualization, along with soft skills like collaboration and public speaking.
Is data scientist a lot of math? ›Mathematics is an integral part of data science. Any practicing data scientist or person interested in building a career in data science will need to have a strong background in specific mathematical fields.
Is data scientist a happy job? ›Yes, data science has a good future with multiple job opportunities that are increasing with time and a handsome salary which is much more than the average salary of other professionals except full-stack engineers.
Do data scientists work long hours? ›Most data scientists work full-time hours, although some may work more than 40 hours per week. Was this answer helpful?
Why do people leave data science? ›Reason #1: Mismatch in Employer Expectations
You spend thousands of hours learning statistics and the nuances of different machine learning algorithms. Then, you apply to dozens of different data science job listings, go through extensive interview processes, and finally get hired by a mid-sized organization.
No problem. Whether you're considering a career change or have taken a winding road to get here, the data science profession is welcoming to analytical minds that are equipped with the right skills. Read on to learn how to launch a data science career at any age.
Is 35 too old for data science? ›Whatever your age, it's never too late to pursue your dreams of becoming a qualified data scientist. Learn how to succeed in this profession below.
What is the hardest thing in data science? ›The hardest part of data science is not building an accurate model or obtaining good, clean data, but defining feasible problems and coming up with reasonable ways of measuring solutions.
What is the hardest part of data science? ›Although data pre-processing is often considered the worst part of a data scientist's job, it is crucial that models are built on clean, high-quality data. Otherwise, machine learning models learn the wrong patterns, ultimately leading to wrong predictions.
Is data scientist a stable job? ›
Data science is undoubtedly a safe career to work in. However, it still imposes some risks in the future, leaving aspiring data scientists worried about whether or not to pursue it.
Is data science harder than engineering? ›Is data science harder than software engineering? No, data science is not harder than software engineering. Like with most disciplines, data science comes easier to some people than others. If you enjoy statistics and analytical thinking, you may find data science easier than software engineering.
How hard is it to get a data scientist job at Google? ›It's no joke to become a data scientist at Google. Checking out their job requirements for a current post includes a minimum of a Masters degree (though a PhD is preferred), experience with statistical software, and two years of work experience in a data analysis related field. In other words, it's not a casual whim.
Which is harder data science or cyber security? ›As the earlier chart shows, data scientists require more formal education than cyber security experts. In fact, cyber security experts don't necessarily need a master's or even a bachelor's degree, although those resources make matters easier.
Is data science hard for beginners? ›Because of the often technical requirements for Data Science jobs, it can be more challenging to learn than other fields in technology. Getting a firm handle on such a wide variety of languages and applications does present a rather steep learning curve.
Is data science hard for non it students? ›Data Science is only for persons with an IT background. It is a persistent myth that many people believe. Although it is true that some IT professionals seek to advance their skills in analytics, this field is not only open to people with a background in programming and IT.
How long does it take for a beginner to become a good data scientist? ›How long does it take to become a data scientist? As we outline in our data science FAQs, on average, to a person with no prior coding experience and/or mathematical background, it takes around 7 to 12 months of intensive studies to become an entry-level data scientist.
Is data science easy for average students? ›Data science is fully based on mathematics and statistics. If you are from the same background it will be easy to learn data science, and it will be easy to be a data scientist. If you are from a non-IT background, first you have to learn mathematics and statistics.
How many years does it take to become data scientist? ›There are four-year bachelor's degrees in data science available, as well as three-month bootcamps. If you've already earned a bachelor's degree or completed a bootcamp, you may want to consider earning a master's degree, which can take as little as one year to complete.
Do data science interviews have coding? ›During your interview, the hiring manager may provide you with coding problems to solve in real time. If you're unsure what they're asking for, or you have concerns about the information they provide, ask clarifying questions rather than making assumptions.
Is data science harder than artificial intelligence? ›
The tools involved in Data Science are a lot more than the ones used in AI. This is because Data Science involves multiple steps for analyzing data and generating insights from it. Data Science is about finding hidden patterns in the data.
Is coding asked in data science interview? ›The data science interviews are divided into four to five stages. You will be asked about statistical and machine learning, coding (Python, R, SQL), behavioral, product sense, and sometimes leadership questions.
What type of people are good at data science? ›- Statistical thinking. ...
- Technical acumen. ...
- Multi-modal communication skills. ...
- Curiosity. ...
- Creativity. ...
- Grit.
Data scientists tend to be predominantly investigative individuals, which means that they are quite inquisitive and curious people that often like to spend time alone with their thoughts.
How do you know if you will be a good data scientist? ›- 1)You enjoy working with numbers and statistics. ...
- 2) You're curious and enjoy solving unstructured problems. ...
- 3) You have strong programming skills. ...
- 4) You are passionate about using data to drive decision-making. ...
- 5) You're familiar with machine learning.
Although the basic premise behind spreadsheets is straightforward—making calculations or graphs by correlating the information in their cells—Excel remains incredibly useful after more than 30 years, and is virtually unavoidable in the field of data science.
Do data scientists need people skills? ›Data scientists must be able to communicate effectively with people from all different backgrounds, which can help strengthen relationships and improve productivity.
How can I improve my data science skills? ›- Take an online class.
- Learn one new specific skill.
- Spread word that machine learning isn't magic.
- Please, for the love of all that is good in this world, learn Pandas.
- Pick up a thing or two about qualitative research.
- Look into the powerful potential of user studies.
Being mathematically gifted isn't a strict prerequisite for being a data scientist. Sure, it helps, but being a data scientist is more than just being good at math and statistics. Being a data scientist means knowing how to solve problems and communicate them in an effective and concise manner.
Does data scientist require a lot of coding? ›All jobs in Data Science require some degree of coding and experience with technical tools and technologies. To summarize: Data Engineer: Moderate amount of Python, more knowledge of SQL and optional but preferrable is knowledge on a Cloud Platform.
Are data scientists smart? ›
Generally, Data Scientists and Machine learning practitioners are smart, meaning they have general technical intelligence that makes them formidable within their profession.
Do data scientists work from home? ›Charged with making sense of digital information, data scientists can help companies analyze and use data to make organizational decisions. Remote data science jobs are wonderful opportunities for qualified applicants looking for virtual work.
Is data scientist a tiring job? ›Data science is a demanding career and when it comes to meet the expectations of the employers, stress automatically arrives. If you want to make make your career in data science.
Is data scientist a lonely job? ›You don't like to work for long periods of time alone
This work is best done alone and with minimal interruption. If you are a highly social person and desire constant interaction, a data science career might be too isolating.
Full-time data scientists usually work the standard 40-hour Monday through Friday workweek.
What is 80% of a data scientist time? ›Steve Lohr of The New York Times said: "Data scientists, according to interviews and expert estimates, spend 50 percent to 80 percent of their time mired in the mundane labor of collecting and preparing unruly digital data, before it can be explored for useful nuggets."
Is data scientist a flexible job? ›It is flexible
Remote data science jobs offer much flexibility.
Data science can be a career dead-end
To truly succeed with data one must excel at specific, impactful and well-defined problems, rather than become a generalist expert of data or even worse science, which is mostly old from an academic point of view – as the opening image shows.
Data has applications in almost every field. The Data Science future is studded with career opportunities. Future of Data Science 2030 is estimated to bring opportunities in various areas of banking, finance, insurance, entertainment, telecommunication, automobile, etc.
Will data science jobs become obsolete? ›Most experts agree that it isn't likely that machine learning-based tools will be able to carry out these functions at the same level as humans any time soon. It's likely that businesses and other organizations will still have a need for humans who are experts in this field for some time to come.
Is data science still in demand 2023? ›
Industries use Data Science, along with Machine Learning, to build automated software development tools. So, this industry demands Data Science candidates in large numbers. According to Indeed, the number of jobs would shoot up to 1 lakh for Data Science in 2023.
Why do data scientists quit? ›Turnover is a big problem in the data science and data engineering professions, and it hurts everyone. Data scientists and engineers themselves do not want to be jumping frequently from position to position, as that does not help them build long term skills and expertise and looks bad on their CVs.
Will data scientist be replaced by AI? ›Long answer short —AI models like Chat GPT can be a valuable tool for data scientists, but they cannot replace the important role that data scientists play in various industries. This is true for most of the roles.
Are data scientists happy? ›Data scientists are about average in terms of happiness. At CareerExplorer, we conduct an ongoing survey with millions of people and ask them how satisfied they are with their careers. As it turns out, data scientists rate their career happiness 3.3 out of 5 stars which puts them in the top 43% of careers.
How long do data scientists stay jobs? ›Despite many data scientists leaving their jobs, the same study from 365 Data Science showed that some data scientists stay with the same employer for five or more years.
How hard is data science? ›Data science is a difficult field. There are many reasons for this, but the most important one is that it requires a broad set of skills and knowledge. The core elements of data science are math, statistics, and computer science. The math side includes linear algebra, probability theory, and statistics theory.
How many years will data science last? ›Data Science Jobs Will Completely Disappear in 2030!
Are data scientist salaries decreasing? ›That assumption is correct: Dice's most recent Tech Salary Report pins the average data scientist salary at $117,241, having decreased 2.8 percent between 2021 and 2022.
Is there really a shortage of data scientist? ›In a survey of hiring managers, Upwork reports that data scientist is one of the most challenging roles to recruit. Anaconda's 2022 State of Data Science report echoes this finding, with 63 percent of respondents saying their organization is at least moderately worried about the field's talent shortage.
Is data science still a hot field? ›The number of data scientist roles is projected to grow 36% between 2021 and 2031, making it one of the fastest-growing occupations in the U.S. And the continued buzz around ChatGPT may create additional demand for people with AI and machine learning expertise.
Will there be a shortage of data science jobs in the next 5 years? ›
So, yes, there will be a need for data scientists who can help industries build automation systems that can automate the task of machine learning and deep learning. At last, we can say that the role of data scientists will be to automate the pipeline with optimized results.
What is the future of data science in next 5 years? ›In five years, data scientists will be able to do more with less as they are given more access to faster computers and cheaper storage space. They will also have a better understanding of how machine learning algorithms work and how they can be used in creative ways.
What degree is needed for data scientist? ›Pursue an undergraduate degree in data science or a closely related field. You will generally need at least a bachelor's degree in data science or a computer-related field to get your foot in the door as an entry-level data scientist.