{"id":19724,"date":"2026-11-04T08:45:00","date_gmt":"2026-11-04T07:45:00","guid":{"rendered":"https:\/\/stackfuel.com\/?p=19724"},"modified":"2026-11-04T08:53:27","modified_gmt":"2026-11-04T07:53:27","slug":"so-wirst-du-data-scientist","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/stackfuel.com\/en\/blog\/what-it-takes-to-become-a-data-scientist\/","title":{"rendered":"Becoming a Data Scientist: Responsibilities, Skills, and Career Changes"},"content":{"rendered":"\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Was ist ein Data Scientist?<\/h2>\n

Ein Data Scientist<\/a> analysiert gro\u00dfe, oft unstrukturierte Datenmengen mit Statistik, Programmierung und Machine Learning und leitet daraus Erkenntnisse und Prognosen f\u00fcr Gesch\u00e4ftsentscheidungen ab. Data Science ist das interdisziplin\u00e4re Feld dahinter: Es verbindet Statistik, Informatik und Fachwissen, um aus Daten Wissen zu gewinnen. Was ist Data Science? Mehr dazu in unserem \u00dcberblick<\/p>\n

Die wichtigsten Fragen zu Aufgabenfeld, Voraussetzungen, Gehalt und Berufseinstieg als Data Scientist<\/h3>\n

<\/p>\n

Science-Fiction oder Neuerfindung? Der Beruf des Data Scientist st\u00f6\u00dft regelm\u00e4\u00dfig auf die unterschiedlichsten Reaktionen, dabei existiert er schon seit den 1960er Jahren. In seinem Arbeitsalltag analysiert ein Data Scientist gro\u00dfe Datenmengen, sucht nach Beziehungen zwischen den Daten und nutzt diese als Grundlage, um Vorhersagen f\u00fcr Entwicklungen und Trends abzuleiten.<\/p>\n

<\/p>\n

Viele Unternehmen sammeln bereits Daten, aber diese haben nur einen Wert, wenn sie auch nutzbringend ausgewertet werden k\u00f6nnen. Dann kann aus der gro\u00dfen Datenmenge, der sogenannten \u201eBig Data\u201c<\/a>, eine Entscheidungshilfe, auch \u201eSmart Data\u201c genannt, werden. Damit das gelingt, nutzt ein Data Scientist fortschrittliche Analysemethoden, um mit h\u00f6chstm\u00f6glicher Verl\u00e4sslichkeit Trends vorherzusagen. Diese Methode wird auch Predictive Analytics genannt und hilft dabei, einem Unternehmen zur bestm\u00f6glichen Entscheidung zu kommen, um so einen Wettbewerbsvorteil gegen\u00fcber der Konkurrenz zu haben.<\/p>\n

<\/p>\n

\u00a0<\/h3>\n

Data Scientists sind gefragt<\/h3>\n

<\/p>\n

Datenexperten wie der Data Scientist sind auf dem Arbeitsmarkt aktuell so gefragt wie nie. Neben ihrer Kernkompetenz im Umgang mit Daten m\u00fcssen sie in der Regel auch andere technische F\u00e4higkeiten wie die Python-Programmierung<\/a> besitzen, um sie f\u00fcr viele Unternehmen wertvoll zu machen. Dass sich die Nachfrage weiter verst\u00e4rken wird, wissen viele Unternehmen bereits und steuern mit der Aus- und Weiterbildung ihrer Belegschaft entgegen. Deshalb interessieren sich auch immer mehr Arbeitnehmende sich f\u00fcr diesen zukunftssicheren und angesehenen Job. Bevor Du eine Karriere als Data Scientist anstrebst, solltest Du allerdings wissen, welche F\u00e4higkeiten ein Data Scientist besitzen sollte, wie Du den Jobeinstieg schaffen kannst und welche Rolle Mathematik, Programmieren und Statistik f\u00fcr den Beruf spielen. Diesen Fragen und mehr wollen wir in diesem Artikel nachgehen, um Dir ein Deinen Einstieg zu erleichtern.<\/p>\n

<\/p>\n

\u00a0<\/h3>\n

Was macht ein Data Scientist?<\/h2>\n

<\/p>\n

Unsere Welt ist digital und von Tag zu Tag besser vernetzt. Durch den Fortschritt der Digitalisierung steigt auch die Menge an Daten und Wichtigkeit sie aktiv zu nutzen. Dementsprechend w\u00e4chst auch der Bedarf an Datenexperten wie dem Data Scientist, die mit dieser Datenflut umgehen und sie in wertvolle Analysen bzw. Berichte verwandeln k\u00f6nnen. \u00dcbersetzt man Data Scientist aus dem Englischen, bedeutet die Berufsbezeichnung so viel wie Datenwissenschaftler. Einfach erkl\u00e4rt sind Data Scientists analytisch denkende Datenexperten, die unternehmenseigene Datenquellen sowie Fremddaten dazu nutzen, um Vorhersagen zu treffen und damit wirtschaftliche Herausforderungen und Chancen f\u00fcr das Unternehmen fr\u00fchzeitig zu erkennen.<\/p>\n

<\/p>\n

Statt sich zu fragen, was passiert ist, fragst Du als Data Scientist danach, was passieren wird. Nat\u00fcrlich ist ein Data Scientist kein Hellseher oder folgt nur seinem Bauchgef\u00fchl. Du st\u00fctzt Deine Annahmen auf reale Daten, die Du mit System auswertest und Wissen aus ihnen gewinnst. Zuerst wird daf\u00fcr eine Hypothese aufgestellt, die Du \u00fcberpr\u00fcfen m\u00f6chtest. Daf\u00fcr ben\u00f6tigst Du ein gutes Verst\u00e4ndnis der betriebswirtschaftlichen Zusammenh\u00e4nge. Als Data Scientist identifizierst Du geeignete Datenquellen und sammelst die relevanten Daten und erstellst ein Modell, das Du laufend anpasst, solange bis Hypothese und Realit\u00e4t so nah wie m\u00f6glich beieinander liegen. Oft musst Du als Data Scientist nach kreativen L\u00f6sungen suchen, wie Du die Datenqualit\u00e4t verbessern kannst, um Analysen durchzuf\u00fchren, die sonst nicht m\u00f6glich w\u00e4ren. Die Erkenntnisse aus der Arbeit eines Data Scientists soll Unternehmensf\u00fchrungen dabei unterst\u00fctzen, die richtigen Gesch\u00e4ftsentscheidungen zu f\u00e4llen und strategisch bei der Umsetzung vorzugehen. Dabei verl\u00e4sst Du Dich nicht nur auf die Daten, die dem Unternehmen vorliegen, sondern greifst auch auf Quellen wie Social Media zur\u00fcck. Als Data Scientist nutzt Du dazu wissenschaftliche Ans\u00e4tze und Methoden aus der Informatik, der Mathematik und der Statistik, um gro\u00dfe Datenmengen, die teilweise unstrukturiert sind, systematisch auszuwerten.<\/p>\n

<\/p>\n

Wie das im Arbeitsalltag praktisch aussieht, h\u00e4ngt stark davon ab, in welchem Bereich ein Data Scientist arbeitet, der Wirtschaft oder Wissenschaft, und kann von Branche zu Branche und Unternehmen zu Unternehmen variieren. Ein Data Scientist kann sich mit dem Kaufverhalten von Kunden, selbstfahrenden Autos oder Automatisierungen im Finanzbereich besch\u00e4ftigen und jedes Projekt bringt seine eigenenHerausforderungen mit. Als Data Scientist tr\u00e4gst Du eine gro\u00dfe Verantwortung, denn von den Ergebnissen Deiner Analysen h\u00e4ngt f\u00fcr Unternehmen und Kunden viel ab. Analysen im Medizinbereich oder das Trainieren einer k\u00fcnstlichen Intelligenz f\u00fcr selbstfahrende Autos haben gro\u00dfe Auswirkungen auf Einzelpersonen und die Gesellschaft. Das macht den Beruf des Data Scientists so vielseitig und erf\u00fcllend.<\/p>\n

<\/p>\n

Data Scientist oder Data Analyst: Was ist der Unterschied?<\/h2>\n

<\/p>\n

Im Gegensatz zum Data Analyst<\/a>, der eher f\u00fcr eine klassische Datenanalyse verantwortlich ist, hat der Data Scientist einen st\u00e4rkeren wissenschaftlichen Fokus. Zwar lassen sich beide Berufsbilder nicht trenngenau voneinander abgrenzen, weil sich viele ihrer T\u00e4tigkeiten \u00fcberschneiden, aber pauschal kann davon ausgegangen werden, dass die Aufgabenbereiche des Data Scientist fortgeschrittenere, wissenschaftliche Analyse- und Vorhersagemethoden erfordern. Aus diesem Grund besitzen Data Scientists in der Regel einen akademischen Hintergrund und kommen aus Fachgebieten wie der Mathematik, Physik oder Informatik. Von dort bringen sie wichtige F\u00e4higkeiten f\u00fcr den Beruf des Data Scientists mit wie z. B. Statistik, Analyseverfahren oder Wahrscheinlichkeitsrechnung, die f\u00fcr Anwendungen von Machine Learning und k\u00fcnstlicher Intelligenz zwingend erforderlich sind. Eine solide Kenntnis der Mathematik und Statistik sind die Grundpfeiler der Arbeit des Data Scientists. Besonders wichtig ist, dass er nicht nur im kleinen K\u00e4mmerlein Daten analysiert, sondern sie auch anderen verbal vermitteln kann. Eine gute Kommunikationsf\u00e4higkeit zeichnet den Data Scientist aus und macht ihm zum wertvollen Berater der Unternehmensf\u00fchrung.<\/p>\n

<\/p>\n

\u00a0<\/h3>\n

Deine Aufgaben als Data Scientist<\/h3>\n

<\/p>\n

Nachdem wir gekl\u00e4rt haben, was ein Data Scientist ist und warum der Beruf so gefragt ist, kommen wir nachfolgend dazu, was Data Scientists genau machen, was Deine Rolle im Unternehmen ist und welche Aufgabenbereiche Du als Data Scientist verantwortest.<\/p>\n

<\/p>\n

1 Fragestellung formulieren<\/h3>\n

<\/p>\n

Bevor Du mit Deiner Analyse beginnen kannst, musst Du definieren, was Du herausfinden m\u00f6chtest. Das Resultat Deiner Analyse ist n\u00e4mlich nur so gut, wie die Fragestellung, die der Analyse zugrunde liegt. Das macht diesen Schritt zum wichtigsten im gesamten Analyseprozess. Auch ein Haus ist nur so stabil wie das Fundament, auf dem es gebaut wurde. Damit Du die richtige Fragestellung festlegen kannst, musst Du also das Ziel der Analyse bestimmen. Dabei wirst Du Dich manchmal wie Sherlock Holmes f\u00fchlen, denn nicht selten ist das offensichtliche Problem nicht das, das auch zum Kern der L\u00f6sung f\u00fchrt. Du wirst also das Problem, das Du l\u00f6sen willst, zuerst aus verschiedenen Perspektiven betrachten m\u00fcssen, um Dir ein Gesamtbild zu verschaffen. M\u00f6glicherweise wirst Du Dich mit ausreichend Erfahrung sogar eigenst\u00e4ndig auf die Suche nach Optimierungsm\u00f6glichkeiten im Unternehmen machen und spannende Use Cases identifizieren.<\/p>\n

<\/p>\n

2 Daten sammeln und bereinigen<\/h3>\n

<\/p>\n

Nun folgt der Schritt, in dem Du die passenden Daten zur Beantwortung Deiner Fragestellung zusammentr\u00e4gst. Daf\u00fcr identifizierst Du zuerst die richtigen Datenquellen:<\/p>\n

<\/p>\n