\u00dcbrigens: Dank Bildungsgutschein<\/a> kannst Du eine Weiterbildung in Data Science unter bestimmten Voraussetzungen sogar kostenlos bekommen.<\/p>\n\n\n\n Aber Data Science besteht aus viel mehr als nur Hard Skills. Auch Kundenkontakt, Projektmanagement oder Kreativit\u00e4t sind als Data-Scientist-F\u00e4higkeiten hoch im Kurs. Doch warum muss ein Data Scientist so viele verschiedene F\u00e4higkeiten abdecken? Als Data Scientist<\/a> bist Du in fast alle Prozessschritte eines Datenprojektes involviert. Es ist deshalb wenig \u00fcberraschend, dass ein Data Scientist eine Vielzahl an F\u00e4higkeiten mitbringen muss.<\/p>\n\n\n\n Dieser Blogartikel ist sowohl spannend f\u00fcr Dich, wenn Du \u00fcberlegst Data Scientist zu werden, als auch, wenn Du bereits in einem Datenberuf arbeitest und auf dem Laufenden bleiben m\u00f6chtest \u00fcber Trends und Entwicklungen in Deinem Feld. Wir geben Dir nachfolgend einen \u00dcberblick \u00fcber die f\u00fcnf wichtigsten <\/strong>Data-Scientist-F\u00e4higkeiten, die Du mitbringen solltest, um erfolgreich in einem Datenjob zu arbeiten.<\/p>\n\n\n\n Hard Skills sind berufstypische, technische Qualifikationen. F\u00fcr Data Scientists sind diese F\u00e4higkeiten notwendig, um ihren Job auszu\u00fcben. Die Basis daf\u00fcr bilden Deine F\u00e4higkeiten im Bereich Mathematik. Schauen wir uns diese genauer an.<\/p>\n\n\n\n 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 F\u00e4higkeiten analysierst Du Daten, schreibst Algorithmen und validierst Ergebnisse. Daf\u00fcr sind die folgenden drei Gebiete der Mathematik f\u00fcr Dich besonders relevant:<\/p>\n\n\n\n Aber werden wir konkreter. Welche Begriffe und Gebiete der Mathematik solltest Du als fertiger Data Scientist aus dem Effeff erkl\u00e4ren und anwenden k\u00f6nnen?<\/p>\n\n\n\n Vielleicht denkst Du jetzt \u201eUff, was f\u00fcr eine lange Liste\u201c. Aber wir k\u00f6nnen Dich beruhigen. Hinter all diesen Begriffen stecken eindeutige Prinzipien, die nur einmal erlernt und verstanden werden m\u00fcssen. Um Lernende in diesem Prozess zu unterst\u00fctzen, werden sie in StackFuel Trainings von erfahrenen Data Scientists als Mentor:innen begleitet und ihr Lernfortschritt zu jeder Zeit sichergestellt.<\/p>\n\n\n\n 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 F\u00e4higkeiten z\u00e4hlen aber auch Programmierf\u00e4higkeiten zu den Hard Skills, die Deinen Joballtag erleichtern und begleiten.<\/p>\n\n\n\n Enorme Datenmengen und die Komplexit\u00e4t moderner Algorithmen machen die Nutzung von Software f\u00fcr jeden Data Scientist unerl\u00e4sslich. Ohne sie k\u00f6nntest Du die Daten nicht auf die Art aufbereiten und analysieren, um Muster in ihnen zu erkennen und diese nutzbar zu machen.<\/p>\n\n\n\n Neben einem groben Verst\u00e4ndnis der Hardware eines Computers (CPU, GPU oder RAM), hilft Dir als Data Scientist die Freude am Programmieren. Daf\u00fcr musst Du nicht blass sein oder aus dem Keller nicht mehr rauskommen. Programmieren kann und sollte Spa\u00df machen.<\/p>\n\n\n\n Stell Dir vor, dass Du eine neue Sprache lernst, mit deren Hilfe Du Programme schreibst, die ziemlich coole Dinge f\u00fcr Dich machen k\u00f6nnen. Zum Beispiel kannst Du mithilfe von Python<\/a> ganze Arbeitsschritte automatisieren und so langweilige Aufgaben von Deinem Programm \u00fcbernehmen zu lassen. In fast allen F\u00e4llen ist es ausreichend Python 3 zu beherrschen. Seltener kann es wichtig sein, C, Scala oder Julia programmieren zu lernen.<\/p>\n\n\n\n Falls Dir diese Gr\u00fcnde noch nicht reichen, um Python zu lernen, haben wir hier drei weitere f\u00fcr Dich:<\/p>\n\n\n\n Diese Python-Bibliotheken helfen Dir bei Deiner Arbeit als Data Scientist in den folgenden Teilbereichen:<\/p>\n\n\n\n Die besten Python-Bibliotheken f\u00fcr Datenverarbeitung:<\/strong><\/p>\n\n\n\n Die besten Python-Bibliotheken f\u00fcr maschinelles Lernen:<\/strong><\/p>\n\n\n\n Die besten Python-Bibliotheken f\u00fcr Datenvisualisierung:<\/strong><\/p>\n\n\n\n \u00c4hnlich wie bei den mathematischen F\u00e4higkeiten, ist diese Liste Dein Freund und st\u00e4ndiger 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 gro\u00dfer Faktor, warum Data Science Jobs so beliebt sind.<\/p>\n\n\n\n Raucht Dir schon der Kopf vor lauter Listen? Uns ist klar, dass das eine ganze Menge F\u00e4higkeiten sind, die Du f\u00fcr den Job als Data Scientist beherrschen musst. Mathematik und Programmieren wirst Du im Alltag regelm\u00e4\u00dfig anwenden, damit Du Projekte erfolgreich abschlie\u00dfen kannst. Aber sie sind eben auch nicht alles.<\/p>\n\n\n\n Nachfolgend zeigen wir Dir, welche Data-Scientist-F\u00e4higkeiten Du f\u00fcr die Umsetzung von Prozessen brauchst.<\/p>\n\n\n\n Um Projekte erfolgreich zu stemmen und das meiste aus Deinen Daten herauszuholen, brauchst Du u.a. umfangreiche Data-Scientist-F\u00e4higkeiten zur Datenaufbereitung, f\u00fcr die Erstellung von Machine-Learning-Modellen oder f\u00fcr das Schreiben von SQLs f\u00fcr Datenbanken.<\/p>\n\n\n\n Welche das genau sind, zeigen wir Dir jetzt:<\/p>\n\n\n\n Datenaufbereitung:<\/strong><\/p>\n\n\n\n Maschinelles Lernen:<\/strong><\/p>\n\n\n\n Datenbanken:<\/strong><\/p>\n\n\n\n Bereitstellung:<\/strong><\/p>\n\n\n\n Aber wenn technische F\u00e4higkeiten allein ausreichen, k\u00f6nnte diesen Job auch ein Computer alleine erledigen. Deine Soft Skills runden Deine technischen Kompetenzen ab und machen Dich f\u00fcr Unternehmen unverzichtbar. Die nachfolgenden Soft Skills machen Dich als Data Scientist erst richtig wertvoll und beliebt. <\/p>\n\n\n\n Viele untersch\u00e4tzen Soft Skills als Basis f\u00fcr die Arbeit eines Data Scientists. Oft entscheiden diese \u00fcber den Erfolg von Briefing, \u00fcber die Durchf\u00fchrung, bis zum Projektabschluss. Du musst in der Lage sein mit Kolleg:innen, Kund:innen oder Entscheider:innen zielgruppengerecht zu kommunizieren und deren W\u00fcnsche in Deine Planungen und Prozesse zu integrieren. Dabei musst Du immer abw\u00e4gen, welche Informationsgrundlage Dein Gegen\u00fcber besitzt und zum Verstehen des gro\u00dfen Ganzen ben\u00f6tigt.<\/p>\n\n\n\n Das bedeutet vor allem, dass Du ein tiefes Dom\u00e4nenverst\u00e4ndnis entwickeln musst. Als Data Scientist bist Du das Bindeglied zwischen Produkt, Gesch\u00e4ft und abstrakter Technik. An erster Stelle sollten f\u00fcr Dich somit Deine Kommunikationsf\u00e4higkeiten stehen \u2013 oder in Data-Science-Worten: Data Storytelling.<\/p>\n\n\n\n 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.<\/p>\n\n\n\n Zum einen geht es dabei darum, aus Deinen Daten eine Geschichte \u2013 die Data Story \u2013 zu erzeugen. Denn Geschichten sind leicht verdaulich und bleiben dem Zuh\u00f6rer im Kopf h\u00e4ngen. Zum anderen spielen explanative Visualisierungen eine gro\u00dfe Rolle. Das sind Graphen, die mithilfe von Farben und Formen die Aufmerksamkeit des Betrachters auf die wichtige Botschaft lenken.<\/p>\n\n\n\n Sie erlauben Dir als Data Scientist zwischen Fachexpert:innen und Entscheider:innen zu vermitteln. Leider ist das Data Storytelling eine vernachl\u00e4ssigte F\u00e4higkeit, die ohne Unterst\u00fctzung schwer zu erlangen ist. Allgemein erfordern Soft Skills viel Erfahrung oder das richtige Mentoring durch erfahrene Data Scientists.<\/p>\n\n\n\n Neben dem Data Storytelling sind auch F\u00e4higkeiten im Projektmanagement von gro\u00dfer Bedeutung. Insbesondere hat sich die agile Projektarbeit in Data-Science-Projekten etabliert.<\/p>\n\n\n\n Die Methodologie des agilen Arbeitens begr\u00fcndet sich auf verschiedenen Best Practices, die \u00fcber 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.<\/p>\n\n\n\n In Data-Science-Projekten ist es h\u00e4ufig unm\u00f6glich vorherzusagen, welche Herausforderungen auf einen zukommen und ob die geplanten L\u00f6sungen realisierbar sind. Diese Unvorhersehbarkeit mit der Data Scientists umgehen k\u00f6nnen m\u00fcssen, ist der Grund, warum sich agiles Arbeiten durchgesetzt hat.<\/p>\n\n\n\n Du hast in diesem Artikel die f\u00fcnf Data-Scientist-F\u00e4higkeiten 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<\/a> auf erfahrene Data Scientist, die Dich in Live-Webinaren w\u00e4hrend des Trainings begleiten und Deinen Lernerfolg sichern.<\/p>\n\n\n\n Das waren die Top f\u00fcnf Data-Scientist-F\u00e4higkeiten, die Du f\u00fcr den Quereinstieg oder Deine Datenkarriere brauchst. Wir hoffen, dieser Blogartikel hat Dir neue Erkenntnisse gebracht. Vor allem eine F\u00e4higkeit ist f\u00fcr Deinen Beruf besonders wichtig und das ist Spa\u00df an der Arbeit. Besonders heutzutage, wo niemand mehr in einem Beruf bleiben muss, der ihm\/ihr nicht gef\u00e4llt und F\u00e4higkeiten so leicht schon f\u00fcr 0\u20ac erlernbar<\/a> sind, steht es Dir offen, in welchem Job Du arbeiten m\u00f6chtest. <\/p>\n\n\n\n Falls Du \u00fcberlegst, ob ein Job im Bereich Daten oder Tech Dein Traumberuf sein k\u00f6nnte, beraten wir Dich gern pers\u00f6nlich in einem 15-min\u00fctigen Gespr\u00e4ch und helfen Dir bei der Einsch\u00e4tzung, welcher Beruf f\u00fcr Dich geeignet sein k\u00f6nnte und welche Skills, Du daf\u00fcr brauchst.<\/p>\n\n\n\n![\"Banner](\"https:\/\/stackfuel.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/21-1024x427.png\")
<\/a><\/figure>\n\n\n\n![\"Bild](\"https:\/\/stackfuel.com\/wp-content\/uploads\/2021\/07\/Welche-Industrien-durch-Daten-am-starksten-beeinflusst-werden-2-1024x535.png\")
<\/a><\/figure>\n\n\n\nDie Hard Skills eines Data Scientist <\/h2>\n\n\n\n
1 Mathematische F\u00e4higkeiten <\/h5>\n\n\n\n
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2 Programmierf\u00e4higkeiten<\/h5>\n\n\n\n
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3 Prozessmanagement<\/h5>\n\n\n\n
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Die Soft Skills eines Data Scientist<\/h2>\n\n\n\n
4 Data Storytelling<\/h5>\n\n\n\n
5 Agiles Arbeiten<\/h5>\n\n\n\n
Fazit: Diese F\u00e4higkeiten machen erfolgreiche Data Scientists aus<\/h3>\n\n\n\n