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Top 5 Skills Data Scientist

Die Top 5 Fähigkeiten, die jeder Data Scientist braucht

Im datengetriebenen Zeitalter ist die Rolle des Data Scientist in einem Unternehmen von zentraler Bedeutung. Allein bis 2025 werden 800.000 Mitarbeitende in europäischen Unternehmen fehlen, die sich mit Data Science auskennen. Denn Data Science ist riesig. Von Datenanalyse über Machine Learning bis hin zum Kundenkontakt  – die Aufgabenbereiche sind zahlreich. Damit kommt der Job als Data Scientist einem Allround-Talent gleich, denn er ist in fast allen Prozessschritten eines Datenprojektes involviert. Es ist deshalb wenig überraschend, dass ein Data Scientist eine Vielfalt an Fähigkeiten mitbringen muss.  

Willst Du Data Scientist werden oder arbeitest Du bereits in einer Datenrolle? In diesem Blogartikel geben wir Dir einen Überblick über die fünf wichtigsten Fähigkeiten, die jeder Data Scientist mitbringen muss, um in diesem Job erfolgreich zu arbeiten.  

Grundsätzlich kannst Du die Skills eines Data Scientist in zwei Kategorien einteilen: Das sind zum einen Hard Skills wie technische Kompetenzen und zum anderen Soft Skills, die soziale und kommunikative Kompetenzen widerspiegeln. Welche das genau sind, zeigen wir Dir jetzt.  

Die Hard Skills eines Data Scientist 

Unter Hard Skills kannst Du berufstypische, technische Qualifikationen verstehen. Für einen Data Scientist handelt es sich um die notwendigen Fähigkeiten, um Machine-Learning-Algorithmen zu verstehen und anzuwenden. Die Basis dafür bilden Deine Fähigkeiten in der Mathematik . Schauen wir uns diese genauer an. 

1 Mathematische Fähigkeiten 

Die Mathematik ist für Dich die ultimative Grundlage, um aus Deinen Daten Mehrwerte zu generieren. Mithilfe Deiner mathematischen Fähigkeiten analysierst Du Daten, schreibst Algorithmen und validierst Ergebnisse. Dafür sind folgende drei Gebiete der Mathematik für Dich besonders relevant: Statistik, lineare Algebra und Analysis.  

Als Data Scientist solltest du also die folgenden Begriffe im Schlaf erklären und anwenden können: 

  • Mittelwert, Median, Modus 
  • Standardabweichung, mittlere absolute Abweichung von Median 
  • Varianz, Interquartilsabstand 
  • Normalverteilung, Histogramm, Kastengrafik 
  • Korrelation, Kovarianz 
  • Multiplikation, Transponierung einer Matrix oder eines Vektors  
  • Determinante und Inversion einer Matrix 
  • Eigenwerte, Eigenvektoren und Singulärwerte einer Matrix 
  • Ableitungen, Gradient, Kettenregel, Produktregel 
  • Nullstellen, Extremwerte, Sattelpunkte 
  • Statistisches Testen, p-Test, t-Test, AB-Test 
  • Gradientenverfahren, Konvergenz, Divergenz 
  • Klassifikation, Regression 
  • Bayes-Theorem 
  • Lineare Regression, logistische Regression, Entscheidungsbaum 
  • Random Forest, Support Vector Machine, neuronales Netz  
  • Hauptkomponentenanalyse, Singulärwertzerlegung 
  • Treffergenauigkeit, Relevanz, Sensitivität, F-Maß 
  • Euklidischer Abstand, p-Norm 
  • Bestimmtheitsmaß (R² - Wert) 

Im Allgemeinen gilt: Du kannst nie zu viel Mathematik können. Als Data Scientist solltest Du die obige Liste als Basiswissen verstehen. Neben den mathematischen Fähigkeiten, zählen aber auch Programmierfähigkeiten zu den Hard Skills, die Du beherrschen solltest. 

2 Programmierfähigkeiten  

Enorme Datenmengen und die Komplexität moderner Algorithmen machen die Nutzung von Computern für jeden Data Scientist unerlässlich. Neben einem groben Verständnis der Hardware eines Computers (CPU, GPU oder RAM), musst Du als Data Scientist eine Leidenschaft für das Programmieren mitbringen.  

Es steht außer Frage: Die Programmiersprache Python muss ins Repertoire eines jeden Data Scientist. In fast allen Fällen ist es sogar ausreichend nur Python 3 zu können. Seltener sind auch Fähigkeiten in C, Scala oder Julia notwendig. 

Es liegt hauptsächlich an diesen drei Gründen, warum Python so gefragt ist:  

  1. Python ist sehr einfach zu lernen und zu schreiben.   
  1. Python zählt zur zweitbeliebtesten Programmiersprache der Welt (Stand November 2020). Für Data Science ist sie die beliebteste. Somit existiert eine große Community, die Python immer mächtiger werden lässt. 
  1. Es gibt eine riesige Anzahl an Data-Science-Bibliotheken. Diese erlauben es, Rechnungen in C und mithilfe von GPUs auszuführen, um eine hohe Geschwindigkeit zu garantieren. 

Als Data Scientist solltest Du also die folgenden Python-Bibliotheken gut beherrschen: 

Datenverarbeitung: 

  • Numpy 
  • Pandas 
  • PySpark 

Maschinelles Lernen: 

  • Scikit-learn 
  • TensorFlow und Keras 
  • PyTorch 

Visualisierung: 

  • Matplotlib 
  • Plotly 
  • Seaborn 

Genauso wie bei den mathematischen Fähigkeiten, sollte diese Liste für Dich als Basis gelten. Auch hier heißt es: Du kannst nie genug wissen!  

Uns ist klar, dass das eine ganze Menge ist, die Du beherrschen musst. Mathematik und Programmierung müssen im Alltag regelmäßig angewendet werden, damit Du alle Prozesse in einem Projekt durchführen kannst. Schauen wir uns nun an, welche Fähigkeiten Du für die Umsetzung von Prozessen brauchst.  

3 Prozessmanagement 

Um Projekte erfolgreich zu stemmen und das meiste aus Deinen Daten herauszuholen, brauchst Du u.a. umfangreiche Skills zur Datenaufbereitung, für die Erstellung von Machine-Learning-Modellen oder für das Schreiben von SQLs für Datenbanken. Welche das genau sind, zeigen wir Dir jetzt:  

Datenaufbereitung: 

  • Kodieren von kategorischen Daten 
  • Feature-Engineering 
  • Umgang mit fehlenden Werten 

Maschinelles Lernen: 

  • Überanpassung und Unteranpassung   
  • Hyperparameteroptimierung 
  • Auswahl von Algorithmen je nach Situation  

Datenbanken: 

  • Schreiben von SQL Queries  
  • Verbinden relationaler Tabellen  
  • Nutzung strukturierter und unstrukturierter Daten  

Bereitstellung: 

  • Integration von Algorithmen in IT-Infrastrukturen 
  • Cloud Computing 
  • Continuous Deployment 

Doch technische Fähigkeiten allein reichen nicht, um als Data Scientist erfolgreich zu sein. Du brauchst auch Soft Skills, die Deine Kompetenzen abrunden. Schauen wir uns diese genauer an. 

Die Soft Skills eines Data Scientist   

Als Data Scientist musst Du auch in Soft Skills versiert sein. Oft entscheiden diese über den Erfolg eines Projektes. Denn Du musst in der Lage sein mit Kollegen, Kunden oder Entscheidern zielgruppengerecht zu kommunizieren und deren Wünsche in Deine Algorithmen und Prozesse zu integrieren. Das bedeutet vor allem, dass Du als Data Scientist ein tiefes Domänenwissen entwickeln musst. Du fungierst als Bindeglied zwischen Produkt und abstrakter Technik. An erster Stelle sollten für Dich somit Deine Kommunikationsfähigkeiten stehen – oder mit Data-Science-Worten: Data Storytelling. 

4 Data Storytelling 

Data Storytelling ist eine Ansammlung von verschiedenen Techniken und Methoden, um komplexe, datengetriebene Ergebnisse an Nichtexperten zu vermitteln. Als Data Scientist nutzt Du Erkenntnisse aus den Kognitionswissenschaften. Zum einen geht es dabei darum, aus Deinen Daten eine Geschichte – die Data Story – zu erzeugen. Denn Geschichten sind leicht verdaulich und bleiben dem Zuhörer im Kopf hängen. Zum anderen spielen explanative Visualisierungen eine große Rolle. Das sind Graphen, die mithilfe von Farben und Formen die Aufmerksamkeit des Betrachters lenken. Dir als Data Scientist erlaubt das, ein Bindeglied zwischen Fachexperten und Entscheidern zu sein. Leider ist das Data Storytelling eine vernachlässigte Fähigkeit und schwer zu meistern. Allgemein erfordern Soft Skills viel Erfahrung. 

Neben dem Data Storytelling sind auch Fähigkeiten im Projektmanagement von großer Bedeutung. Insbesondere hat sich die agile Projektarbeit in Data-Science-Projekten etabliert. 

5 Agiles Arbeiten   

Die Methodologie des agilen Arbeitens begründet sich auf verschiedenen Best Practices, die über die Jahre hinweg gesammelt wurden. Den Ursprung hat das agile Arbeiten in der Softwareentwicklung. In der Praxis bedeutet das, schnell Produkte zu liefern und diese in iterativen Feedbackschleifen weiterzuentwickeln. Damit bringen Unternehmen kein fertiges perfektes Produkt mehr auf den Markt, sondern oft erst einmal eine Beta-Version, die dann getestet und optimiert wird. In Data-Science-Projekten ist es häufig unmöglich vorherzusagen, welche Herausforderungen auf einen zukommen und ob die geplanten Lösungen realisierbar sind. Diese Unvorhersehbarkeit ist der Grund, warum sich agiles Arbeiten durchgesetzt hat.  

Das waren die Top fünf Fähigkeiten, die jeder Data Scientist braucht. Wir hoffen, dieser Blogartikel hat Dir neue Erkenntnisse gebracht. Zu guter Letzt würden wir Dich gerne auf eine zusätzliche Fähigkeit hinweisen: Als Data Scientist musst Du Spaß an Deiner Arbeit haben, da Du Dich ständig weiterentwickeln und neu dazulernen musst. Wissen ist Macht und Wissen entwickelt sich ständig weiter. Das sollte auch für Dich und Deine Fähigkeiten gelten! Wir wünschen Dir viel Erfolg und Spaß dabei! 

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Dr. Wadim Wormsbecher

Dr. Wadim Wormsbecher

Wadim ist Educational Data Scientist bei StackFuel. Ursprünglich hat er in theoretischer Hochenergiephysik promoviert und war einige Zeit am CERN tätig. In seiner Zeit als Wissenschaftler hat Wadim regelmäßig auf der Bühne gestanden und seine Ergebnisse in Science Slams präsentiert. Das lief so gut, dass er die große Ehre hatte zweimal an der deutschen Science Slam Meisterschaft teilzunehmen. In seiner Freizeit geht Wadim gerne joggen, liest viel und sündigt mit stundenlangen Serienmarathons.

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