Data Scientist Profil: Skills, Lebenslauf und Anforderungen
Daten werden als Währung der Zukunft gehandelt und liegen in hohen Mengen vor. Eine strategische Nutzung von Daten setzt jedoch voraus, dass diese strukturiert vorliegen. Data Scientists verwandeln Datensätze durch Analysetätigkeiten in wertschöpfende Informationen, die der Segmentierung von Gruppen oder der Vermeidung von Ausfällen dienen.
Für eine qualitative Datenanalyse stellen Unternehmen vermehrt Data Scientists ein und komplettieren so das Data-Team. Mit dem richtigen Lebenslauf und passenden Skills kannst du den Anforderungen entsprechen und mit deiner Expertise den Informationsfluss optimieren.
Wie sieht der Lebenslauf eines Data Scientists aus?
Voraussetzung für die Arbeit als Data Scientist ist die Absolvierung des Studiengangs Data Science. Noch gibt es nur wenige Universitäten, die ein Studium in diesem Fachbereich anbieten. Ähnliche Studiengänge mit passenden Schwerpunkten qualifizieren dich ebenfalls für den Beruf. In deinem CV als Data Scientist sind neben dem Studiengang ebenfalls berufliche Erfahrungen und Fähigkeiten im Umgang mit Softwaretools und Programmiersprachen sowie Präsentationsfähigkeiten aufzuführen.
Im Data-Team übernimmst du bestimmte Aufgaben, die du sowohl in Zusammenarbeit mit Teammitgliedern als auch in Eigenleistung übernimmst. Folgende Punkte sollten im Lebenslauf aufgeführt werden:
- Verständnis und Erfahrung im Umgang mit Datenbanken und Clouds
- Kenntnisse in den Programmiersprachen wie Python und R
- Analytisches und mathematisches Grundverständnis
- Einschlägige Berufserfahrungen und absolvierte Weiterbildungen
- Führungsqualitäten und Erfahrungen im Projektmanagement
Die Erfüllung des Anforderungsprofils gewährleistet, dass du die Prozesse der Datenverwertung von der Datensammlung bis hin zur Modellierung und deren Implementierung mit technischem Fachwissen, Expertise und notwendigen Erklärungen im Team und über Teamgrenzen hinweg begleiten kannst.
Welche Skills benötigen Data Scientists?
Die Beherrschung von Kommunikation auf allen Ebenen ist der Schlüsselfaktor deiner Arbeit als Data Scientist. Zunächst findet Kommunikation auf menschlicher Ebene statt. Sowohl im Team ist eine reibungslose Kommunikation sicherzustellen als auch gegenüber der Geschäftsführung und externen Parteien. Präsentationsfähigkeiten und die Fähigkeit, Auswertungen komplexer Datenmengen und deren Takeaways in verständlicher Sprache zu kommunizieren, ist Teil der Arbeit. Sowohl in Deutsch- als auch in Englisch können Präsentationen stattfinden.
Gleichzeitig kommunizieren Data Scientists mit den Daten. Hierfür sind Kenntnisse in den führenden Programmiersprachen obligatorisch. Die im Anschluss stattfindende Verknüpfung von Daten in Informationspakete und deren Analyse benötigen ein analytisches Denkvermögen.
Die Kommunikation auf mehreren Ebenen ist auf folgende Fähigkeiten eines Data Scientists im Berufskontext anzuwenden:
- Datenverarbeitung
- Maschinelles Lernen
- Datenvisualisierung
- Programmierung
- Data Wrangling