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Mehr Stellen für Datenexperten

Data Scientist: Kommunikationsstärke ist gefordert

| Redakteur: Jürgen Schreier

Data Scientist ist ein Beruf mit Zukunft. Voraussetzung ist in der Regel ein Informatik-Studium. Auch Mathematiker und Statistiker sind gefragt. Doch muss ein Data Scientist mehr können als "nur" Datenbanken. Jede zweite Stellenanzeige nennt Kommunikationsstärke als unverzichtbare Fähigkeit.

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Analytische Fähigkeiten sind unentbehrlich; doch muss ein Data Scientist seine Erkenntnisse auch verständlich präsentieren können.
Analytische Fähigkeiten sind unentbehrlich; doch muss ein Data Scientist seine Erkenntnisse auch verständlich präsentieren können.
(Bild: Pixabay / CC0)

Die Datenmengen wachsen und mit ihnen der Druck auf die Unternehmen, diese nutzbar zu machen. Um die Schätze, die auf Servern, in Clouds oder Data Lakes schlummern, zu heben, braucht man Data Scientists. Die Jobplattform Joblift hat rund rund 14 Millionen Stellenanzeigen der letzten 24 Monate analysiert, um mehr über die Nachfrage und das Berufsbild des Data Scientists herauszufinden.

Was ein Data Scientist können muss
Was ein Data Scientist können muss
(Bild: Jobfit)

Dabei stellte sich heraus, dass ein abgeschlossenes Studium in mehr als 90 % der Stellenanzeigen Grundvoraussetzung ist, um bei einer Bewerbung überhaupt eine Chance zu haben. Allerdings braucht ein Data Scientist noch weitere Fähigkeiten als IT-Fachwissen: Kommunikationsstärke, analytische Fähigkeiten und Kreativität werden häufiger in Anforderungsprofilen verlangt als die Kenntnis von Programmiersprachen. Die Erklärung dafür lässt sich im Berufsbild finden, denn ein Data Scientist muss Daten verständlich aufbereiten und visualisieren können, um sie für die relevanten Zielpersonen oder -gruppen zu erschließen.

Rund ein Viertel mehr Stellen für Data Scientists

In den vergangenen 24 Monaten belief sich der Bedarf für Datenspezialisten auf insgesamt 64.173 Vakanzen. Im Vergleich zum Vorjahreszeitraum wuchs Nachfrage nach Data Scientists in den letzten zwölf Monaten sogar um 23 %, denn deutsche Unternehmen suchen zunehmend nach "Kompetenzen" im Umgang mit großen Datenmengen. Dabei bleiben offene Stellen im Durchschnitt 34 Tage lang unbesetzt, was leicht unter der Vakanzzeit von 36 Tagen für Softwareentwickler liegt. Joblift erklärt das damit, dass nicht nur Bewerber mit informatischem Hintergrund für den Beruf des Data Scientists geeignet sind.

Informatiker, Mathematiker und Statistiker haben gute Chancen

Wirft man einen Blick auf das von den Bewerbern auf Data-Scientist-Stellen geforderte Ausbildungsniveau der Bewerber, fällt besonders der hohe Akademisierungsgrad auf: 93 % der Stellenausschreibungen für Data Scientists nennen einen Hochschulabschluss als Grundvoraussetzung. Dabei wird in 69 % der Anforderungsprofile explizit ein Masterabschluss gefordert, während in 20 % der Inserate ein Bachelorabschluss genügt. Eine Dissertation wird aber nur in 4 % der Stellenanzeigen verlangt.

Wer mit dem Gedanken spielt, als Data Scientist zu arbeiten, sollte also in erster Linie ein Studium anstreben – aber welches? Auf Platz eins der Wunschstudiengänge nennen Unternehmen (41 % der Stellenanzeigen) wenig überraschend Informatik, aber auch studierte Mathematiker oder Statistiker werden in 21 % der Anzeigen nachgefragt. An dritter Stelle folgen die Studienrichtungen Wirtschaftswissenschaft (18 % der Anforderungsprofile), Physik in 5 % und Ingenieurwissenschaft (gesucht sind hier vor allem Wirtschaftsingenieure) in 4 % aller Inserate.

Kenntnisse in Machine Learning und Kommunikationsstärke sind gefordert

Entscheidender als die passende Studienrichtung sind aber häufig spezielle Kenntnisse und Fähigkeiten der Bewerber: Als die fünf wichtigsten Programmiersprachen werden in den Anforderungsprofilen aufgeführt:

  • SQL (16.942 Nennungen),
  • R (8422 Nennungen),
  • Python (6587 Nennungen),
  • Java (5945 Nennungen) und
  • SPARK (2356 Nennungen).

Gleichzeitig sollten Bewerber auf Data-Scientist-Stellen Vorwissen im Bereich Künstliche Intelligenz (1202 Nennungen), insbesondere im Machine Learning (5931 Nennungen) und Deep Learning (1100 Nennungen) mitbringen. Außerdem werden oft Erfahrungen in Sachen Datenvisualisierung (4217 Nennungen) und Cloud-Technologie (3356 Nennungen) vorausgesetzt.

Neben diesen harten Kriterien verlangen Unternehmen aber auch Kommunikationsstärke in fast jeder zweiten Stellenanzeige für Data Scientists (30.088 Nennungen) und analytische Fähigkeiten in 45 % der Inserate (28.854 Nennungen). Weiterhin benötigen Bewerber Kreativität (23.196 Nennungen), Teamfähigkeit (9738 Nennungen) und Eigeninitiative (7846 Nennungen) als entscheidende Soft Skills. Denn Data Scientists müssen große Datenmengen nicht nur sortieren, sondern auch interpretieren und die Ergebnisse ihrer Analysen in verständlicher Form vermitteln können.

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