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Weiterbildung als Data Scientist: Werden Sie Bändiger von Big Data

Data Science, die Kombination aus Statistik, Informatik und Wirtschaft, ist ein spannendes und schnell wachsendes neues Gebiet. Data Science ist die Anwendung der wissenschaftlichen Methode zur Datenanalyse und -interpretation. Dies ist eine große Richtungsänderung gegenüber der traditionellen Fokussierung auf Statistik allein, die keine Kenntnisse der Informatik voraussetzt. In der Regel haben Datenwissenschaftler einen Bachelor-Abschluss in Statistik, Informatik oder Betriebswissenschaft.
Aber auch, wenn man noch keine abgeschlossene Ausbildung in diesen Bereichen vorzuweisen hat, ist es möglich in das Feld der Datenanalyse und Big Data einzutauchen. Dies macht eine spezielle Weiterbildung der DBE Academy als Data Scientist (m/w/d) möglich.
Durch den steigenden Fachkräftemangel, besonders in der IT-Branche, gibt es zahlreiche attraktive und gut bezahlte Jobangebote für Data Scientist. Daher kann es besonders jetzt sehr lohnenswert sein, sich in dieser Richtung weiterzubilden und zu qualifizieren. Data Science Schulungen oder Fortbildungen sollten, um von späteren Arbeitgebern anerkannt zu werden, unbedingt mit einem Zertifikat abgeschlossen werden.

Was macht ein Data Scientist eigentlich?

Data Scientists befassen sich hauptsächlich mit der Aufbereitung, Analyse und Interpretation von großen unstrukturierten Datenmengen. Hier steht besonders die Arbeit mit Big Data im Vordergrund, Hauptaufgabe ist die Daten zunächst zu sammeln, aufzubereiten und anschließend zu analysieren. Dabei sollten man nicht vor einer großen Menge an Rohdaten zurückschrecken, welche zunächst gefiltert und anschließend sortiert werden müssen. Aus den Analyseergebnissen können schließlich relevante Informationen wie beispielsweise Kaufmuster der Kunden abgeleitet werden. Dies befähigt Data Scientists dazu, qualifizierte Handlungsentscheidungen oder Vorschläge für Unternehmen zu treffen. Diese Art der Arbeitsweise wird auch als Advanced Analytics bezeichnet, welche eine Weiterentwicklung im Feld der Business Intelligence (BI) sind. Ein guter Data Scientist nutzt sowohl sein Wissen aus der Programmierung, Statistik, als auch seine Kenntnisse aus den Wirtschaftswissenschaften. Bestenfalls werden diese Skills mit Kommunikationsfähigkeiten abgerundet.

Welche Voraussetzungen muss ich mitbringen, um Data Scientist zu werden?

Grundsätzlich kann jeder eine Weiterbildung oder Umschulung zum Data Scientist anfangen, der es auch möchte. Dennoch ist es von Vorteil, wenn einige Voraussetzungen bereits gegeben sind. So ist es unter anderem sehr hilfreich, wenn bereits erste Kenntnisse aus der Programmierung bestehen und auch eine analytische Denkweise an den Tag gelegt werden kann. Besonders hilfreich ist natürlich, wenn bereits eine Ausbildung oder ein Studium auf ähnlichem Gebiet absolviert wurde. Die DBE Academy bietet eine Umfangreiche Weiterbildung zum Data Scientist (m/w/d) an, diese ist beosnders auch für Anfänger gut geeignet, da sie mit Grundlagenmodulen beginnt. .

Inhalte der Weiterbildung zum Data Scientist

Die Kurszeit des Data Science Zertifikatskurses beträgt insgesamt 12 Wochen, findet in Vollzeit und vollständig remote statt. Zudem werden alle Lernmaterialien zum Telelearning angeboten, dies ermöglicht auch eine Weiterführung des Kurses, sollte in der Seminarzeit eine Festanstellung erfolgen. In einem ersten Grundlagenmodul werden die Lernenden nicht nur mit künftigen Aufgaben als Data Scientists konfrontiert, sondern erhalten zudem ersten Einführungen in die wichtigsten Wissensgebiete. Diese erstrecken sich von dem Grundlagenwissen über Big Data, Business Analytics, Data Analytics und Data Science bis hin zu einem ersten Einblick in Data-Mining, maschinelles Lernen oder auch Artificial Intellligence. Tiefere Einblicke erhalten die Teilnehmenden in folgenden Modulen:

• Versionsverwaltung und Git
• Programmieren und Arbeiten in R
• Programmieren und Arbeiten mit Python
• Console: Bash, Shell, Windows Powershell
• Web Crawling und Scrapings
• Virtualisierungen mit Docker
• Datenquellen
• Big Data Analysis
• Deep Learing und neuronale Netze
• Daten auswerten und Reporting
• Data Privacy und Data Compliance

Abgerundet wird der Kurs mit der Erstellung einer eigenen Projektarbeit, welche darin besteht ein neuronales Netzwerk selbst zu erstellen. Diese praktische Aufgabe hilft dabei, das gelernte Wissen zu verbinden und bringt zudem Vorteile auf dem Arbeitsmarkt mit sich. Denn legen Unternehmen nach wie vor äußerst großen Wert auf praxisorientiertes Wissen und praktische Erfahrung.

Was verdient ein Data Scientist?

Durch die hohen Anforderungen und das umfangreiche benötigte Fachwissen, liegt das Durchschnittsgehalt eines Data Scientists bei 47.000 bis 66.000 Euro brutto im Jahr. Diese hohen Gehaltsaussichten werden zudem durch die hohe Nachfrage am Arbeitsmarkt und das sich zunehmend entwickelnde Berufsfeld bedingt.

Welche Berufschancen gibt es nach der Data Science Weiterbildung?

Jobs für ausgebildete Data Scientists sind überall zu finden, denn in jeder Branche ist es wichtig einen Experten für die Beaufsichtigung und der Daten zu haben, um einerseits bestehende Prozesse zu verbessern, aber auch um möglicherweise Trends und Expansionsmöglichkeiten zu erkennen.
Grundsätzlich können sich Datenwissenschaftler auf den verschiedensten Gebieten spezialisieren. Darunter fallen unter anderem die Produktpersonalisierung, das Kundenbeziehungsmanagement oder auch die Risikoberatung. In der Produkpersonalisierung tragen Data Scientists dazu bei, die Produkte besser an die Bedürfnisse der Kunden anzupassen, diese können anhand der gewonnenen Daten extrahiert werden. Auch im Kundenbeziehungsmanagement helfen Data Scientists das Kauferlebnis der Kunden nachhaltig zu verbessern, indem sie beispielsweise überprüfen, weshalb Reklamierungen eingegangen sind. In der Risikoberatung treffen Data Scientists für Unternehmen Einschätzungen darüber, welche Auswirkungen Businessentscheidungen auf den Erfolg der Firma haben könnten.
Das Berufsfeld der Datenwissenschaft ist zudem nicht klar abgrenzbar, so werden viele Stellenangebote beispielsweise auch unter Big Data Analyst, oder unter Data Analyst geführt. Sie möchten einen Überblick über offene Stellenangebote erhalten? Sehen Sie sich hier derzeit offene Stellen im Data Science bereich an.

Data Scientist und KI: wie sich der Beruf verändert

Data Scientists bauen selbst KI-Modelle. Zugleich kann KI inzwischen einen Teil ihrer eigenen Arbeit übernehmen. Wer jetzt eine Weiterbildung plant, sollte wissen, welcher Teil das ist.

Was Software heute schon übernehmen könnte

Das Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) bewertet im Job-Futuromat, welcher Anteil der Kerntätigkeiten eines Berufs sich mit heutiger Technik vollautomatisch erledigen ließe. Für den Data Scientist sind es 45 Prozent. 2016 waren es 22 Prozent, 2019 dann 28 Prozent. Die jüngste Bewertung bildet den Stand der Technik von 2022 ab. Den allgemeinen Anstieg seit 2019 führt das IAB im Kurzbericht 5/2024 vor allem auf generative KI zurück. Sie kann selbst programmieren, und das betrifft nach Einschätzung des IAB viele Hochqualifizierte, die mit Programmierskripten arbeiten.

Von 22 Kerntätigkeiten des Data Scientists gelten zehn als ersetzbar, darunter Datenaufbereitung, Programmieren, Datenbankmanagement und die Arbeit mit Data Warehouse und Data Lake. Nicht ersetzbar sind aus Sicht des IAB Datenanalyse, Statistik und Mathematik, Datenschutz und Datensicherheit sowie Projektmanagement. Technisch möglich heißt dabei nicht, dass es auch geschieht. Das betont das IAB selbst.

Was der Arbeitsmarkt zeigt

Das IAB ordnet den Data Scientist der Berufsgruppe der Informatik-Experten ohne Spezialisierung zu. Dort stieg die Zahl der Beschäftigten von rund 20.300 Ende 2019 auf rund 30.500 Ende 2024. Zuletzt ist der Markt aber enger geworden: Die Zahl der Arbeitslosen wuchs von knapp 1.700 Ende 2022 auf knapp 3.000 Ende 2024. Die bei der Arbeitsagentur gemeldeten offenen Stellen sanken von gut 5.200 Ende 2023 auf gut 2.900 Ende 2024. Ob das an der Konjunktur liegt oder schon an der Technik, lässt sich aus diesen Zahlen nicht ablesen.

Was Sie daraus machen können

Unsere Einschätzung: Python oder R bleiben Handwerkszeug, der Wert liegt aber zunehmend in dem, was davor und danach kommt. Achten Sie bei einer Weiterbildung darauf, dass Statistik, das Prüfen von Modellen und Datenschutz ebenso viel Raum bekommen wie der Umgang mit Werkzeugen. Ein zweiter Punkt kommt aus dem Institut der deutschen Wirtschaft: Kenntnisse im Prompt Engineering verlangen Arbeitgeber besonders oft in Anzeigen für Data Scientists. Zeigen Sie deshalb in der Projektarbeit oder im Portfolio, wie Sie KI-Werkzeuge eingesetzt und ihre Ergebnisse geprüft haben. Mehr zum Umgang mit Sprachmodellen steht im Beitrag zu Prompt Engineering Jobs.

Bis zu 100 % Förderung der Weiterbildung durch einen Data Science Bildungsgutschein

Die Teilnahmekosten an der Weiterbildung können dank eines Data Scientist Bildungsgutschein bis zu 100 % übernommen werden. Die Beantragung dieser Fördermittel erfolgt über die Bundesagentur für Arbeit und richtet sich an Arbeitslose oder von Arbeitslosigkeit bedrohte Menschen. Um die Förderung zu erhalten, muss ein Beratungsgespräch und eine Einschätzung des Förderträgers erfolgen. Sie möchten auch zum Experten von Big Data und Co. werden? Informieren Sie sich jetzt über die Data Science Weiterbildung der DBE Academy und nehmen Sie unverbindlich Kontakt auf. Sollten Sie Fragen zu Förderungen haben, dann vereinbaren sie einen Rückruf.