Berufsbild Data Scientist
Der Beruf Data Scientist ist noch ziemlich neu. Informatiker, Physiker und Mathematiker bringen gute Grundlagen mit. Interesse an wirtschaftlichen Zusammenhängen und Kommunikationstalent sind hilfreich.
Informatiker, Physiker und Mathematiker bringen gute Voraussetzungen mit, um als Data Scientists zu arbeiten. Ein Interesse an wirtschaftlichen Zusammenhängen ist hilfreich, ebenso Kommunikationstalent.
Andreas Hübner entschied sich nach dem Master-Abschluss in Wirtschaftsinformatik vor fünf Jahren gegen eine Promotion und für den Direkteinstieg bei Alexander Thamm in München, einem jungen Unternehmen für Datenanalyse. Zu seinen Aufgaben als Data Scientist gehört es, die Kundenwünsche zu verstehen und in mathematische Modelle zu übersetzen. Dafür muss er die Technik genauso gut verstehen wie die ökonomischen Aspekte und detektivisches Gespür mitbringen. Frustrationstoleranz zählt ebenfalls zum Berufsprofil, um sich von Rückschlägen nicht entmutigen zu lassen.
Mit einem Wirtschaftsinformatikstudium in Paderborn schaffte sich Hübner ein solides Fundament in Computer Science, SoftwareEngineering sowie Betriebs- und Volkswirtschaft. Während seines Master-Studiums vertiefte er sich in die Datenanalyse, beschäftigte sich intensiv mit mathematischen Optimierungsmethoden, künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen.
An Lösungen tüfteln
Das Klischee vom Kellerkind, das sich den ganzen Tag mit Algorithmen beschäftigt, mit niemanden spricht und nur programmiert, kennt Hübner, doch mit seinem Arbeitsalltag hat es nichts zu tun. „Es fängt schon damit an, dass ich verstehen muss, welche Problemstellung es gibt und ob sie mit einer Datenanalyse lösbar ist“, sagt der 31-Jährige. Gemeinsam mit den Spezialisten in Mathematik und Statistik unter seinen Kollegen tüftelt er an Lösungen.
Die Kundenprojekte reichten von der Analyse des Stromverbrauchs einer Einzelhandelskette bis zur Bilderkennung und Bildverarbeitung nach einer Naturkatastrophe für eine Versicherung. „Während eines Projekts kommt es darauf an, die Ergebnisse zu evaluieren und die Modelle anzupassen. Die menschliche Erfahrung ist immer noch wichtig.“
Quereinsteiger haben es nicht leicht
Die Aufgabenstellungen für Data Scientists sind auch für andere Berufsgruppen attraktiv. „Viele wollen als Data Scientist quereinsteigen, doch manche tun sich schwer. Physiker, Mathematiker und Informatiker bringen wichtige Grundlagen mit, auch jemand mit einem VWLStudium und dem Schwerpunkt Statistik ist gut qualifiziert“, sagt Hübner. Während die Generalisten unter den Data Scientists besonders gesucht sind, wie der 31-Jährige weiß, verschwinden aber viele Aufgaben wieder durch die rasante Weiterentwicklung von KI und Machine Learning.
Herausfordernd sind auch die methodischen und technischen Entwicklungen, mit denen Hübner Schritt halten muss. Deshalb besucht er Konferenzen, tauscht sich mit Spezialisten aus, liest Blogs, verfolgt Portale. „Wenn ich mit Kollegen spreche und mich umhöre, sind diejenigen am erfolgreichsten, die auch in eigene Projekte investieren, denn sonst kommt keiner hinterher.“
Also schafft sich Hübner auch daheim in seiner Wohnung eine Spielwiese, installiert Sensoren und tüftelt, indem er beispielsweise die Katzenklappe mit einer Bilderkennungssoftware koppelt oder die Raumtemperatur intelligent reguliert. Andreas Hübner ist jemand, der sich nicht langweilen will. Als Data Scientist hat er den richtigen Beruf gewählt.