Was macht eigentlich ein Data Scientist?

Unsere Welt ist datengetrieben: Von Online-Käufen über Social Media bis hin zu Maschinen in der Industrie. Überall entstehen gigantische Datenmengen. Ein Data Scientist nutzt wissenschaftliche Methoden, Algorithmen und Systeme, um aus diesen Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Im Gegensatz zu klassischen Analysten geht er aber oft noch einen Schritt weiter und entwickelt beispielsweise Vorhersagemodelle oder Machine-Learning-Anwendungen.

Data Scientist – eine Definition

Ein Data Scientist, auch Datenwissenschaftler genannt, ist eine Fachkraft, die sich mit der Analyse großer Datenmengen beschäftigt, um Muster, Trends und Erkenntnisse zu entdecken, die für Unternehmen wertvoll sind. Sie nutzen eine Kombination aus Mathematik, Statistik, Informatik und branchenspezifischem Wissen, um Daten zu sammeln, zu bereinigen, zu analysieren und zu interpretieren.

Somit ist ein Data Scientist ein Datenforscher, Problemlöser und Innovationsmotor in einer Person. Ein Data Scientist analysiert große Datenmengen, erkennt Muster, entwickelt Algorithmen und trifft datenbasierte Vorhersagen. Ziel ist es, aus „rohen“ Informationen handlungsrelevante Erkenntnisse beispielsweise zur Optimierung von Prozessen, zur Prognose von Kundenverhalten oder zur Entwicklung neuer Produkte zu gewinnen.

Dabei stellt der Data Scientist sicher, dass…

  • die zugrunde liegenden Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammengeführt, bereinigt, aufbereitet und im Bedarfsfall anonymisiert werden, um eine valide Grundlage für Analysen und Modelle zu schaffen.

  • zu Beginn konkrete, zielgerichtete Fragestellungen definiert werden, deren Beantwortung für das Unternehmen einen messbaren Nutzen bringt – etwa zur Optimierung von Prozessen, Produkten oder Kundenerlebnissen.

  • er eng mit Fachbereichen wie Marketing, Vertrieb, IT oder Produktentwicklung zusammenarbeitet, um datenbasierte Herausforderungen zu identifizieren und sicherzustellen, dass Analysen im richtigen Kontext entstehen und richtig adressiert werden.

  • moderne Technologien und Tools wie Python, R, SQL, Spark oder TensorFlow effizient eingesetzt werden, um Daten zu analysieren, Machine-Learning-Modelle zu entwickeln und automatisierte Vorhersagen zu ermöglichen.

  • Analyseergebnisse so aufbereitet, visualisiert und präsentiert werden, dass sie auch für Nicht-Data-Experten verständlich und umsetzbar sind – etwa in Form von Dashboards, Reports oder interaktiven Visualisierungen.

  • bestehende Dateninfrastrukturen gepflegt, verbessert oder bei Bedarf neu aufgebaut werden – beispielsweise durch Datenpipelines, Data Lakes oder Machine-Learning-Plattformen.

  • bei der Entwicklung und Nutzung von Modellen gesetzliche Vorgaben wie die DSGVO, sowie unternehmensinterne Datenschutzrichtlinien konsequent beachtet und technische Schutzmaßnahmen implementiert werden.

Diese Skills benötigt ein Data Scientist:

  • Technisches Know-how: Python, R, SQL, Spark, TensorFlow, Scikit-learn, Docker – das ist kein Fremdwörterbuch, sondern der Werkzeugkasten eines modernen Data Scientists.

  • Statistische Methoden: Wahrscheinlichkeitsrechnung, lineare Regression, Clustering, Entscheidungsbäume, neuronale Netze – ohne solide Statistikkenntnisse geht nichts.

  • Businessverständnis: Die besten Modelle bringen nichts, wenn sie am Bedarf des Unternehmens vorbeigehen. Ein Data Scientist muss die Unternehmensziele verstehen und darauf hinarbeiten.

  • Storytelling mit Daten: Ergebnisse verständlich und visuell ansprechend kommunizieren – zum Beispiel mit Power BI, Tableau oder matplotlib.

Wie unterscheidet sich der Data Analyst vom Data Scientist?

Wo ein Data Analyst häufig mit historischen Daten arbeitet („Was ist passiert?“), geht ein Data Scientist einen Schritt weiter: Er modelliert die Zukunft. Dabei stellt der Data Scientist sicher, dass seine Modelle nicht nur auf vergangene Ereignisse reagieren, sondern auch zukünftige Entwicklungen präzise vorhersagen können.

Im Unterschied zum Data Analyst geht der Data Scientist dabei oft noch tiefer: Er arbeitet nicht nur mit klassischen Auswertungen, sondern nutzt Methoden aus Machine Learning, Statistik und KI, um komplexe Modelle zu entwickeln, die selbstständig lernen und sich weiterentwickeln. Ein Data Scientist hingegen entwickelt mit Hilfe von Programmierung, Statistik und Machine Learning Vorhersagemodelle („Was wird passieren?“), automatisiert Prozesse und nutzt fortschrittliche Tools wie Python, R oder TensorFlow.

Wie wird man Data Scientist?

Um Data Scientist zu werden, braucht es eine Kombination aus Fachwissen, technischer Kompetenz und praktischer Anwendung. Der klassische Einstieg erfolgt meist über ein Studium in Informatik, Mathematik, Statistik, Physik oder einem spezialisierten Data-Science-Studiengang. Auch Wirtschaftsinformatik und Ingenieurwissenschaften bieten eine solide Grundlage.

Doch ein akademischer Abschluss allein reicht nicht aus. Entscheidend sind praktische Fähigkeiten: Data Scientists müssen programmieren können – insbesondere in Python oder R, Daten abfragen und strukturieren (z. B. mit SQL) und komplexe Zusammenhänge mit Hilfe von statistischen Methoden und Machine-Learning-Modellen analysieren. Auch der Umgang mit Tools zur Datenvisualisierung wie Tableau, Power BI oder Matplotlib gehört zum Handwerkszeug.

Wieviel verdient ein Data Scientist?

Das Gehalt eines Data Analysts variiert je nach Branche, Unternehmensgröße, Standort und Berufserfahrung. Einsteiger können in Österreich in der Regel mit einem Jahresbruttogehalt zwischen 40.000 und 50.000 Euro rechnen. Mit zunehmender Erfahrung und Spezialisierung  zum Data Scientist sind bis zu 65.000 Euro möglich. Die nächste Stufe dabei wäre leitenden Positionen oder im internationalen Konzernumfeld kann das Jahresgehalt auch über 80.000 Euro bzw. sogar über 100.000 Euro liegen. Zusatzqualifikationen wie Kenntnisse in Deep Learning, NLP, Zeitreihenanalyse oder Recommender Systems wirken sich dabei positiv auf die Verdienstmöglichkeiten aus.

Data Scientist – Architekten der Zukunft

Data Scientists sorgen dafür, dass aus dem wachsenden Datenmeer wertvolle Entscheidungen entstehen. Ihr Werkzeug ist nicht der Spaten, sondern der Algorithmus. Ihre Mission: Verborgene Zusammenhänge sichtbar machen und Innovation ermöglichen. Dabei stellt der Data Scientist sicher, dass aus Daten echte Erkenntnisse werden und aus Erkenntnissen konkrete Handlungen, die Unternehmen weiterbringen.