Big-Data-Scientists sind Experten in der Analyse und Auswertung sehr großer und umfangreicher Datensammlungen.
Sie werden eingesetzt, wenn es darum geht, aus einem großen Datenberg Informationen zu generieren und neue Geschäftsideen herauszufiltern. Big-Data-Scientists sind eine relativ junge und neue Berufsgruppe und gerade deswegen so wertvoll für große Konzerne und Unternehmen.
Erfahren Sie hier, wie sich die Ausbildung zum Big-Data-Scientist gestaltet, welches Studium erforderlich ist und welches Gehalt am Ende lockt.
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- Was genau macht ein Big-Data-Scientist?
- Wo arbeiten Big-Data-Scientists?
- Wie wird man Big-Data-Scientist?
- Welche Studiengänge bieten sich an?
- Mit welchem Gehalt kann man rechnen?
- Was genau macht ein Big-Data-Scientist?
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Kurz gesagt: Big-Data-Scientists sind Experten, wenn es um die Auswertung von großen Datenmengen geht.
Konkret bedeutet das, dass ein Big-Data-Scientist aus einer großen Datenmenge Informationen generiert, die für ein Unternehmen von Nutzen sein können.
Aus den gewonnenen Daten leitet er Handlungsempfehlungen ab. Dabei ist nicht entscheidend, ob diese Informationen jetzt brauchbar sind.
Auch, wenn die gewonnenen Daten im Moment noch nicht so interessant zu sein scheinen, kann man mit ihnen in ein paar Jahren vielleicht schon effizienter Werbung schalten oder Produkte verkaufen. Auch neue Geschäftsideen lassen sich anhand der gewonnenen Daten entwickeln.
Zur Auswertung der Datenberge bedienen sich Big-Data-Scientists verschiedener Analysetools und bringen eine verständliche und sinnvolle Ordnung ins Datengewirr, damit ein Unternehmen diese Daten sinnvoll für sich nutzen kann.
Das Berufsbild Big-Data-Scientist ist ein noch recht junges und stellt eine Weiterentwicklung des Business- oder Data-Analysten dar.
Die Besonderheit ist, dass der Big-Data-Scientist ein besonderes Augenmerk auf die wirtschaftliche Seite der Datenanalyse hat. Damit bildet die Tätigkeit eine Schnittstelle zwischen Informatik und Betriebswirtschaftslehre.
Sie kommunizieren mit Führungskräften sowohl aus der Wirtschaft als auch aus dem IT-Bereich und bringen beide Positionen zusammen.
Aus diesem Grund sind Big-Data-Scientists sehr wichtig und wertvoll für Unternehmen, denn sie tragen mit ihren Analysen maßgeblich zum Unternehmenserfolg bei und sorgen für tragbare und effiziente Lösungen für alle.
Wo arbeiten Big-Data-Scientists?
Schon heute sind Daten ein enorm wertvolles Gut geworden. Ob große Konzerne, Unternehmen oder Soziale Netzwerke – sie alle sammeln Milliarden von Daten von Nutzern, um sich dieser in irgendeiner Weise zu bedienen.
Damit hat man gute Chancen auf einen Job als Big-Data-Scientist in Konzernen, in großen Unternehmen der Finanzwirtschaft, der Logistikbranche oder im Handel sowie der Industrie. Aber auch Unternehmensberatungen sind an Big-Data-Scientists interessiert.
Wie wird man Big-Data-Scientist?
Viele Unternehmen möchten gerne mit großen Datenmengen arbeiten und diese nutzen, wissen aber nicht wie. Hier kommen Big-Data-Scientists in Spiel.
Der Bedarf an Datenexperten ist also groß, das Angebot an ihnen derzeit aber noch relativ gering. Für Schulabgänger oder Studienanfänger, die sich für den Job interessieren, gibt es also sehr gute Perspektiven.
Doch wie sieht die entsprechende Ausbildung aus?
Welche Studiengänge bieten sich an?
Eine Möglichkeit und auch häufige Voraussetzung für den Einstieg als Big-Data-Scientist bietet ein klassisches Studium der Informatik oder in einem anderen IT-Studiengang. Mittlerweile gibt es in Deutschland aber auch verschiedene Hochschulen, die auf Data Science spezialisierte Studiengänge anbieten.
So wird an der Leuphana Universität Lüneburg der Masterstudiengang „Management & Data Science“ angeboten. Die Universität Linz bietet seit Herbst 2014 ein Wirtschaftsinformatikstudium mit Schwerpunkt auf „Business Intelligence & Data Science“ an.
An der Technischen Universität Dortmund wird das Masterstudium „Datascience“ angeboten. An der Otto-von-Guericke-Universität in Magdeburg gibt es das Masterstudium „Data and Knowledge Engineering“. An der Friedrich-Schiller-Universität in Jena wird das Masterstudium „Computational and Data Science“ gelehrt.
Zudem bietet das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme (IAIS) Schulungen für Data Scientists an. Die EMC Academic Alliance bietet ein Curriculum Data Science and Big Data Analytics an.
Zwar ist die Auswahl an Ausbildungsorten im deutschsprachigen Raum noch recht überschaubar, in Zukunft ist aber mit einem breiteren Angebot zu rechnen. Deutlich größer ist das Studienangebot zum Beispiel in den USA, wo der Begriff Data Scientist schon etwas länger bekannt ist.
Welche Voraussetzungen muss ich mitbringen?
Als Big-Data-Scientist benötigt man gute Kenntnisse in Modellierung, Statistik, Analytik und Mathematik. Neben den fachlichen Kenntnissen sollte man aber auch einige persönliche Eigenschaften für den Job mitbringen.
So sollte man wissbegierig sein und bereit sein, vorliegende Daten zu hinterfragen. Zudem ist eine gewisse Neugier von Vorteil, da man in diesem Job ständig nach neuen Möglichkeiten sucht.
Auch der Blick über den Tellerrand ist gefragt, denn die gewonnenen Daten müssen aus verschiedenen Blickwinkeln betrachten und die richtigen Schlüsse aus ihnen gezogen werden. Zudem sollte ein Big-Data-Scientist überzeugend und kreativ sein.
Des Weiteren ist ein gewisses Kommunikationstalent gefragt, da man in Unternehmen in der Regel mit verschiedenen Ebenen und Abteilungen spricht und nach Lösungen sucht, die für alle tragbar und zufriedenstellend sind.
Mit welchem Gehalt kann man rechnen?
Die Nachfrage nach Big-Data-Scientists ist groß. Dementsprechend sind Unternehmen auch bereit, tiefer in die Tasche zu greifen, wenn es um das Thema Gehalt geht.
Schaut man sich die aktuellen Gehälter von Big-Data-Scientists an, so fällt auf, dass diese kaum unter der 40.000 Euro-Marke liegen. Im Gegenteil:
Die Gehaltspanne reicht hier von ca. 45.000 Euro bis 80.000 Euro Jahres-Bruttogehalt. Das Einstiegsgehalt ist also bereits relativ hoch. Und mit der entsprechenden Berufserfahrung und Position lässt sich dieses noch sehr weit nach oben schrauben.
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