Die Top 5 Fähigkeiten, die jeder Data Scientist 2023 braucht

Data Science besteht aus vielen Teildisziplinen. Data Analytics, Programmieren, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind nur einige davon. Das liegt besonders daran, dass sich dieses Feld immer auf die neusten Technologien und Standards einstellen können muss.

Dass Data Scientists viele Disziplinen beherrschen müssen, spiegeln sich auch in ihrem überdurchschnittlichen Gehalt und Karrieremöglichkeiten wieder. StackFuel-Absolvent:innen berichten von einer steilen Lernkurve. Falls Du also noch zweifelst, ob Du Dich für den Bereich Data Science qualifizieren kannst, können wir Dich beruhigen. Alle Data-Scientist-Fähigkeiten, die Du für den Job brauchst, sind erlernbar. Hier findest Du einen Erfahrungsbericht von StackFuel-Absolvent Alex.

Aber Data Science besteht aus viel mehr als nur Hard Skills. Auch Kundenkontakt, Projektmanagement oder Kreativität sind als Data-Scientist-Fähigkeiten hoch im Kurs. Doch warum muss ein Data Scientist so viele verschiedene Fähigkeiten abdecken? Als Data Scientist bist Du in fast alle Prozessschritte eines Datenprojektes involviert. Es ist deshalb wenig überraschend, dass ein Data Scientist eine Vielzahl an Fähigkeiten mitbringen muss.

Dieser Blogartikel ist sowohl spannend für Dich, wenn Du überlegst Data Scientist zu werden, als auch, wenn Du bereits in einem Datenberuf arbeitest und auf dem Laufenden bleiben möchtest über Trends und Entwicklungen in Deinem Feld. Wir geben Dir nachfolgend einen Überblick über die fünf wichtigsten Data-Scientist-Fähigkeiten, die Du mitbringen solltest, um erfolgreich in einem Datenjob zu arbeiten.

Die Hard Skills eines Data Scientist

Hard Skills sind berufstypische, technische Qualifikationen. Für Data Scientists sind diese Fähigkeiten notwendig, um ihren Job auszuüben. Die Basis dafür bilden Deine Fähigkeiten im Bereich Mathematik. Schauen wir uns diese genauer an.

1 Mathematische Fähigkeiten

Dein Mathelehrer hatte doch Recht, aber keine Sorge, ein Job als Data Scientist ist keine Mathematikklausur. Die Mathematik ist die wichtigste Grundlage, um aus Deinen Daten Mehrwerte zu generieren. Mithilfe der erlernbaren, mathematischen Fähigkeiten analysierst Du Daten, schreibst Algorithmen und validierst Ergebnisse. Dafür sind die folgenden drei Gebiete der Mathematik für Dich besonders relevant:

• Statistik
• lineare Algebra
• Analysis

Aber werden wir konkreter. Welche Begriffe und Gebiete der Mathematik solltest Du als fertiger Data Scientist aus dem Effeff 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)

Vielleicht denkst Du jetzt „Uff, was für eine lange Liste“. Aber wir können Dich beruhigen. Hinter all diesen Begriffen stecken eindeutige Prinzipien, die nur einmal erlernt und verstanden werden müssen. Um Lernende in diesem Prozess zu unterstützen, werden sie in StackFuel Trainings von erfahrenen Data Scientists als Mentor:innen begleitet und ihr Lernfortschritt zu jeder Zeit sichergestellt.

Im Allgemeinen gilt: Data Science ist ein sehr mathematiklastiges Berufsfeld. Als Data Scientist ist die obenstehende Liste Dein Basiswissen und Handwerkszeug bei der Arbeit mit Daten. Neben den mathematischen Fähigkeiten zählen aber auch Programmierfähigkeiten zu den Hard Skills, die Deinen Joballtag erleichtern und begleiten.

2 Programmierfähigkeiten

Enorme Datenmengen und die Komplexität moderner Algorithmen machen die Nutzung von Software für jeden Data Scientist unerlässlich. Ohne sie könntest Du die Daten nicht auf die Art aufbereiten und analysieren, um Muster in ihnen zu erkennen und diese nutzbar zu machen.

Neben einem groben Verständnis der Hardware eines Computers (CPU, GPU oder RAM), hilft Dir als Data Scientist die Freude am Programmieren. Dafür musst Du nicht blass sein oder aus dem Keller nicht mehr rauskommen. Programmieren kann und sollte Spaß machen.

Stell Dir vor, dass Du eine neue Sprache lernst, mit deren Hilfe Du Programme schreibst, die ziemlich coole Dinge für Dich machen können. Zum Beispiel kannst Du mithilfe von Python ganze Arbeitsschritte automatisieren und so langweilige Aufgaben von Deinem Programm übernehmen zu lassen. In fast allen Fällen ist es ausreichend Python 3 zu beherrschen. Seltener kann es wichtig sein, C, Scala oder Julia programmieren zu lernen.

Falls Dir diese Gründe noch nicht reichen, um Python zu lernen, haben wir hier drei weitere für Dich:

1. Python ist sehr einfach zu lernen und zu programmieren.
2. Deshalb gilt Python als beliebteste Programmiersprache von Programmieren weltweit (Stand Juni 2022). Wegen dieser Popularität existiert eine große Community, die Python immer mächtiger werden lässt und Dich bei Schwierigkeiten beim Programmieren unterstützt.
3. Außerdem gibt es eine riesige Anzahl an Python-Bibliotheken, die für Data Scientists extrem nützlich sind.

Diese Python-Bibliotheken helfen Dir bei Deiner Arbeit als Data Scientist in den folgenden Teilbereichen:

Die besten Python-Bibliotheken für Datenverarbeitung:

1. Numpy
2. Pandas
3. PySpark

Die besten Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen:

1. Scikit-learn
2. TensorFlow und Keras
3. PyTorch

Die besten Python-Bibliotheken für Datenvisualisierung:

1. Matplotlib
2. Plotly
3. Seaborn

Ähnlich wie bei den mathematischen Fähigkeiten, ist diese Liste Dein Freund und ständiger Begleiter im Job. Aber hab auch den Mut von dieser Liste abzuweichen. Als Data Scientist gilt: Du kannst nie genug wissen! Immer Neues dazu zu lernen, zu entdecken und auszuprobieren, ist ein großer Faktor, warum Data Science Jobs so beliebt sind.

Raucht Dir schon der Kopf vor lauter Listen? Uns ist klar, dass das eine ganze Menge Fähigkeiten sind, die Du für den Job als Data Scientist beherrschen musst. Mathematik und Programmieren wirst Du im Alltag regelmäßig anwenden, damit Du Projekte erfolgreich abschließen kannst. Aber sie sind eben auch nicht alles.

Nachfolgend zeigen wir Dir, welche Data-Scientist-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 Data-Scientist-Fähigkeiten 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:

1. Kodieren von kategorischen Daten
2. Feature-Engineering
3. Umgang mit fehlenden Werten

Maschinelles Lernen:

1. Überanpassung und Unteranpassung
2. Hyperparameteroptimierung
3. Auswahl von Algorithmen je nach Situation

Datenbanken:

1. Schreiben von SQL Queries
2. Verbinden relationaler Tabellen
3. Nutzung strukturierter und unstrukturierter Daten

Bereitstellung:

1. Integration von Algorithmen in IT-Infrastrukturen
2. Cloud Computing
3. Continuous Deployment

Aber wenn technische Fähigkeiten allein ausreichen, könnte diesen Job auch ein Computer alleine erledigen. Deine Soft Skills runden Deine technischen Kompetenzen ab und machen Dich für Unternehmen unverzichtbar. Die nachfolgenden Soft Skills machen Dich als Data Scientist erst richtig wertvoll und beliebt.

Die Soft Skills eines Data Scientist

Viele unterschätzen Soft Skills als Basis für die Arbeit eines Data Scientists. Oft entscheiden diese über den Erfolg von Briefing, über die Durchführung, bis zum Projektabschluss. Du musst in der Lage sein mit Kolleg:innen, Kund:innen oder Entscheider:innen zielgruppengerecht zu kommunizieren und deren Wünsche in Deine Planungen und Prozesse zu integrieren. Dabei musst Du immer abwägen, welche Informationsgrundlage Dein Gegenüber besitzt und zum Verstehen des großen Ganzen benötigt.

Das bedeutet vor allem, dass Du ein tiefes Domänenverständnis entwickeln musst. Als Data Scientist bist Du das Bindeglied zwischen Produkt, Geschäft und abstrakter Technik. An erster Stelle sollten für Dich somit Deine Kommunikationsfähigkeiten stehen – oder in Data-Science-Worten: Data Storytelling.

4 Data Storytelling

Data Storytelling ist eine Ansammlung von verschiedenen Techniken und Methoden, um komplexe, datengetriebene Ergebnisse an Nichtexpert:innen 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 auf die wichtige Botschaft lenken.

Sie erlauben Dir als Data Scientist zwischen Fachexpert:innen und Entscheider:innen zu vermitteln. Leider ist das Data Storytelling eine vernachlässigte Fähigkeit, die ohne Unterstützung schwer zu erlangen ist. Allgemein erfordern Soft Skills viel Erfahrung oder das richtige Mentoring durch erfahrene Data Scientists.

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 mit der Data Scientists umgehen können müssen, ist der Grund, warum sich agiles Arbeiten durchgesetzt hat.

Fazit: Diese Fähigkeiten machen erfolgreiche Data Scientists aus

Du hast in diesem Artikel die fünf Data-Scientist-Fähigkeiten kennengelernt, die Du im Job unbedingt brauchst. Einige von ihnen musst Du Dir im Laufe Deiner Karriere selbst aufbauen, andere hingegen lernst Du am besten von denen, die sie schon beherrschen. Deshalb setzen wir in unserer Weiterbildung zum Data Scientist Fokus Python auf erfahrene Data Scientist, die Dich in Live-Webinaren während des Trainings begleiten und Deinen Lernerfolg sichern.

Das waren die Top fünf Data-Scientist-Fähigkeiten, die Du für den Quereinstieg oder Deine Datenkarriere brauchst. Wir hoffen, dieser Blogartikel hat Dir neue Erkenntnisse gebracht. Vor allem eine Fähigkeit ist für Deinen Beruf besonders wichtig und das ist Spaß an der Arbeit. Besonders heutzutage, wo niemand mehr in einem Beruf bleiben muss, der ihm/ihr nicht gefällt und Fähigkeiten so leicht schon für 0€ erlernbar sind, steht es Dir offen, in welchem Job Du arbeiten möchtest.

Falls Du überlegst, ob ein Job im Bereich Daten oder Tech Dein Traumberuf sein könnte, beraten wir Dich gern persönlich in einem 15-minütigen Gespräch und helfen Dir bei der Einschätzung, welcher Beruf für Dich geeignet sein könnte und welche Skills, Du dafür brauchst.

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