Data Scientist: Über diese 5 Skills sollten Sie verfügen

Im datengetriebenen Zeitalter ist die Rolle des Data Scientists von zentraler Bedeutung. Denn dieser ist in allen Prozessschritten von Datenprojekten involviert und gestaltet diese federführend. Deshalb ist es wenig überraschend, dass der Data Scientist eine Vielfalt an Fähigkeiten mitbringen muss und das sind die 5 wichtigsten Skills.


Der Bedarf an Fachleuten im Bereich Datenanalyse ist in den vergangenen Jahren stark gestiegen. Ein Berufsbild, das damit in enger Verbindung steht und etwa vom Harvard Business Review als „Sexiest Job of the 21st Century“ bezeichnet wurde, ist der Data Scientist. Er muss nicht nur die Brücke zwischen Data Science und Business Development schlagen, sondern auch sich und sein Themenfeld andauernd kritisch betrachten und schließlich fortdauernd weiterentwickeln. Dafür muss diese Person zahlreiche Fähigkeiten und Kompetenzen mitbringen, damit dieses umfangreiche Aufgabenfeld bewältigt werden kann.

1. Know-how im Bereich Betriebswirtschaft und Statistik

Um sich im Business-Umfeld zu bewähren, braucht der Data Scientist selbstverständlich betriebswirtschaftliches Grundwissen. Zudem muss diese Person über mathematische und statistische Kenntnisse verfügen, um eben dieses Wissen bei entsprechenden Modellen anwenden zu können und weiterzuentwickeln. Fundierte Statistikkenntnisse ermöglichen es Datenwissenschaftlern, unterschiedliche Daten kritisch zu bewerten und festzustellen, welche Daten für welche Aufgabenstellung relevant sind.

2. Fachkenntnisse im Bereich Data

Selbstmurmelnd besitzt der Data Scientist, wie die Jobbezeichnung schon sagt, Know-how im Bereiche Machine Learning und Big Data. Genauer betrachtet bedeutet das, dass er oder sie in der Lage ist Datenanalysen, beispielsweise das Reporting über Advanced Analytics, vornehmen kann. Außerdem kann ein Data Scientist Machine-Learning-Modelle trainieren und darüber hinaus selbstständig das Digitalisierungskonzept für das eigene Unternehmen erstellen. Nicht zu vergessen, verfügt der Data Scientist über das nötige Wissen, sämtliche Strategien und Modelle seinen Stakeholdern anschaulich zu erklären.

3. Affinität zu Technik und strategische Denkweise

Durch die besondere Kombination von Begeisterung für technische Zusammenhänge und einer strategischen Denkweise zeichnen sich besonders erfolgreiche Data Scientisten aus. Dazu gehört zu dem die Leidenschaft sich mit Tools wie KNIME, Python oder R zu beschäftigen. Getreu dem US-Marines-Motto „proper prior planning prevents piss poor performance” ist auch der Data Scientist ein Koordinationstalent, behält stets den Überblick und kann bestimme Aufgabe an Kollegen delegieren.

4. Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit

Neben dem fachlichen Know-how sind selbstverständlich auch zahlreiche Softskills gefragt: Und das wären in erste Linie aus ausgeprägte Kommunikationsskills. Zudem denken Data Scientisten grundsätzlich zukunftsgerichtet. Diese Personen können komplexe Sachverhalte gut und zielgruppengerecht verständlich machen und so die Datenkultur im Konzern fördern. Mithilfe von Kreativität gelingt es ihnen sämtliche Stakeholder-Wünsche, dank seines tiefen Domänenwissens, in Algorithmen und Prozesse zu integrieren. Er ist ein wichtiger Vermittler zwischen allen Ebenen und nimmt die Rolle des Übersetzers ein.

5. Agile Arbeitsweise und Flexibilität

Der Begriff der Agilität stammt ursprünglich aus der Softwareentwicklung: Mithilfe von iterativen Feedbackschleifen werden Produkte/Ergebnisse fortdauernd getestet und können so anschließend optimiert und angepasst werden. In Data-Science-Projekten ist es häufig unmöglich bereits zu Projektbeginn die notwendigen Parameter zu bestimmen, die für den Erfolg notwendig sind. Damit ist ein „Trial and Error“ im wahrsten Sinne des Wortes vorprogrammiert. Ein guter Data Scientist muss daher über die Grundkenntnisse des agilen Arbeitens verfügen. Er muss seine Vorgehensweise immer wieder flexibel adaptieren und darf dabei nie das Big Picture aus den Augen verlieren.

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